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用 C 语言编写的 Telegram 机器人，可借助 whisper.cpp 或 qwen-asr 将语音消息转为文字。

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8个月前

这是什么？

Whisperbot 是一个 Telegram 机器人，用于转写语音消息。用户把语音发给机器人后，它会下载音频、用 ffmpeg 转为 WAV，再以外部进程方式调用所选的语音识别后端，并在文字生成过程中不断编辑回复消息，将转写结果流式返回。

它支持两种后端：whisper.cpp（通过 whisper-cli 调用）和 qwen-asr，后者是 Qwen3-ASR 的纯 C 推理实现。后端需在编译前于 whisperbot.c 中通过宏选择。项目基于 botlib 构建，采用每请求一线程的模型，并用互斥锁管理等待队列，以避免多个高负载转写同时运行。队列变长时会切换到更快的模型，队列满后则拒绝新请求。

最长音频时长、队列上限和进程超时等参数都是源码顶部的常量。后端路径和模型同样写死在代码中，重启后排队中的请求会丢失。

核心功能

  • 01将 Telegram 语音消息转写后回复文字。
  • 02可在 whisper.cpp 与 qwen-asr 两种语音识别后端之间选择。
  • 03转写过程中边识别边编辑消息，流式输出结果。
  • 04请求队列变长时自动切换到更快的模型。
  • 05队列已满时拒绝新请求，并提示用户稍后重试。

适用场景

  • 在小型自建服务器上运行个人或团队使用的语音转文字机器人。
  • 在不把音频交给第三方云服务的前提下，转写 Telegram 聊天中的语音消息。
  • 在聊天界面背后试用不同的本地语音识别后端。

快速上手

  1. 1

    构建所需的ASR后端并下载其模型

  2. 2

    编辑 whisperbot.c，选择一个后端并设置其路径

  3. 3

    通过 @BotFather 创建机器人，并将API密钥保存到 apikey.txt

  4. 4

    编译并运行机器人

    make ./whisperbot

使用前须知

  • 后端和模型路径是硬编码的，需要修改源码并重新编译。
  • 没有持久化：机器人重启后，排队中的请求会丢失。
  • 需要单独安装ASR后端程序和模型以及ffmpeg，部署有一定门槛。

标签

#telegram-bot#speech-to-text#whisper#asr#voice-transcription

常见问题

whisperbot 是什么？
用 C 语言编写的 Telegram 机器人，可借助 whisper.cpp 或 qwen-asr 将语音消息转为文字。 Whisperbot 是一个 Telegram 机器人，用于转写语音消息。用户把语音发给机器人后，它会下载音频、用 ffmpeg 转为 WAV，再以外部进程方式调用所选的语音识别后端，并在文字生成过程中不断编辑回复消息，将转写结果流式返回。
whisperbot 可以免费使用吗？用的什么许可证？
whisperbot 没有声明许可证。代码虽然公开，但没有许可证就没有明确的使用授权，正式使用前建议先联系作者。
whisperbot 还在维护吗？
超过半年未提交。whisperbot 最近一次提交是在 2026年2月12日。
whisperbot 适合用来做什么？
在小型自建服务器上运行个人或团队使用的语音转文字机器人。 在不把音频交给第三方云服务的前提下，转写 Telegram 聊天中的语音消息。 在聊天界面背后试用不同的本地语音识别后端。
whisperbot 怎么安装和运行？
构建所需的ASR后端并下载其模型 编辑 whisperbot.c，选择一个后端并设置其路径 通过 @BotFather 创建机器人，并将API密钥保存到 apikey.txt 编译并运行机器人: make ./whisperbot
在哪里获取 whisperbot？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/antirez/whisperbot

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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