在2026年的本地AI生态中，ClawdBot 已经成为许多用户首选的离线智能助手。它不仅支持多模型推理、持久化记忆，还能通过 Tool Calling 机制无缝对接各种多模态工具。对于粤语用户来说，一个常见需求就是：把一段粤语语音准确转写成文字，再翻译成普通话或英文。ClawdBot 本身不内置语音模型，但通过与 MoltBot（或独立部署的 Whisper 服务）深度集成，就能实现全本地、无隐私泄露、高准确率的粤语处理流程。
本文将手把手展示完整流程：从环境部署到工具注册，再到真实粤语片段的转写+翻译全过程，帮助你快速上手。
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一、为什么 ClawdBot 特别适合处理粤语？
粤语作为一种声调丰富、口语化强的方言，传统云端 ASR（如 Google、百度）虽然识别率高，但存在隐私风险和网络依赖。而本地方案中，OpenAI Whisper 是目前对粤语支持最好的开源模型，尤其 large-v3 版本在粤语上的字错率已降至 10% 以下。
ClawdBot 的优势在于：
- 完全离线：语音文件不离开你的设备
- 工具链灵活：可同时注册多个转写/翻译工具，自动选择最优
- 语义润色能力强：转写+翻译完成后，ClawdBot 还能用大模型把生硬的直译改成地道表达
- 上下文保持：多轮对话中记住前文，避免重复翻译同一句粤语
相比单纯跑 Whisper CLI，ClawdBot 提供了一站式交互体验：Web 控制台、Telegram 接入、语音消息直接处理，真正做到“发语音就能出双语文字”。
二、环境准备：一键部署 ClawdBot + 多模态支持
整个流程只需两部分：ClawdBot 主服务 + 语音转写服务（推荐 MoltBot 或独立 Whisper）。
2.1 部署 ClawdBot
# 创建目录
mkdir -p ~/clawdbot && cd ~/clawdbot
# 一键启动官方镜像（自动拉取 vLLM + Qwen3-4B 默认模型）
docker run -d \
--name clawdbot \
-p 7860:7860 -p 18780:18780 \
-v ~/.clawdbot:/app/.clawdbot \
-v ~/clawdbot-workspace:/app/workspace \
--shm-size=2g \
--restart=unless-stopped \
clawdbot/clawdbot:latest
启动后访问 http://localhost:7860，按提示完成设备授权即可进入控制台。
2.2 部署语音转写服务（两种方案任选其一）
方案 A：使用 MoltBot（最简单，内置 Whisper tiny + PaddleOCR）
mkdir -p ~/moltbot && cd ~/moltbot
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/moltbot/moltbot/main/docker-compose.yml -o docker-compose.yml
# 可选：修改环境变量启用更大 Whisper 模型
docker compose up -d
MoltBot 默认使用 Whisper tiny（速度快、占内存少），但对粤语准确率一般（约 75-80%）。
方案 B：独立部署 Whisper large-v3（推荐，粤语准确率最高）
docker run -d \
--name whisper \
-p 9000:9000 \
-v ~/whisper_models:/models \
onerahmet/openai-whisper-asr-webservice:latest-large-v3 \
--language yue --model large-v3
此镜像专为粤语优化，默认优先检测 yue。
2.3 在 ClawdBot 中注册粤语转写与翻译工具
ClawdBot 的 Tool Calling 是核心。所有外部能力都通过 ~/.clawdbot/clawdbot.json 中的 tools 和 tool_configs 声明。
1、注册粤语转写工具
编辑 ~/.clawdbot/clawdbot.json，添加以下内容：
{
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "cantonese_transcribe",
"description": "将粤语音频转写为粤语书面文字，支持自动检测语言，优先返回粤语汉字+口语表达。",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"audio_url": {
"type": "string",
"description": "音频文件在 ClawdBot workspace 中的路径或临时 URL"
},
"language": {
"type": "string",
"description": "强制指定语言代码，推荐 'yue' 表示粤语"
}
},
"required": ["audio_url"]
}
}
}
],
"tool_configs": {
"cantonese_transcribe": {
"method": "POST",
"url": "http://host.docker.internal:9000/asr", // 若用 MoltBot 改为 :8080/speech-to-text
"headers": {"Content-Type": "application/json"},
"body": {
"audio_url": "{{audio_url}}",
"language": "{{language|default('yue')}}"
},
"response_path": "text"
}
}
}
保存后执行：
clawdbot serve --reload
2、注册翻译工具（支持粤语→普通话/英文）
继续在同一文件中添加：
{
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "translate_cantonese",
"description": "将粤语文本翻译为目标语言，支持保留粤语口语特色后再润色。",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"text": {"type": "string"},
"target": {"type": "string", "description": "目标语言，如 'zh'（普通话）、'en'"}
},
"required": ["text", "target"]
}
}
}
],
"tool_configs": {
"translate_cantonese": {
"method": "POST",
"url": "http://host.docker.internal:8080/translate",
"headers": {"Content-Type": "application/json"},
"body": {
"text": "{{text}}",
"source": "yue",
"target": "{{target}}"
},
"response_path": "translatedText"
}
}
}
重启服务后，在 Web 控制台 → Agents → Tools 页可看到两个工具已激活。
2.4 全流程实战：同一段粤语的转写 + 翻译完整演示
假设用户在 Telegram 或 Web 界面上传了一段粤语音频（内容为经典问候+点餐场景）：
原始粤语语音内容（口语表达）：
“喂，晨早！我想食早餐，你哋有冇鱼蛋粉呀？要特辣，加多两只蛋，唔该！”
步骤 1：ClawdBot 自动调用转写工具
音频上传后保存为 workspace/audio/20260203_cantonese.mp3
ClawdBot 识别到是语音文件，自动调用 cantonese_transcribe（language 强制 yue）
转写结果（Whisper large-v3 输出）：
“喂，晨早！我想食早餐，你哋有冇鱼蛋粉呀？要特辣，加多两只蛋，唔该！”
（准确率近 100%，保留了粤语特色词汇如“晨早”“你哋”“唔该”）
步骤 2：调用翻译工具
ClawdBot 继续链式调用 translate_cantonese，分别翻译成普通话和英文。
翻译结果对比表
| 原文（粤语书面） | 普通话翻译（target: zh） | 英文翻译（target: en） |
| 喂，晨早！ 我想食早餐，你哋有冇鱼蛋粉呀？ | 喂，早啊！ 我想吃早餐，你们有没有鱼蛋粉？ | Hey, good morning! I want to have breakfast, do you have fish ball noodles? |
| 要特辣，加多两只蛋，唔该！ | 要特辣，多加两个蛋，谢谢！ | Extra spicy please, add two more eggs, thank you! |
| 完整句子 | 喂，早啊！我想吃早餐，你们有没有鱼蛋粉？要特辣，多加两个蛋，谢谢！ | Hey, good morning! I want to have breakfast, do you have fish ball noodles? Extra spicy please, add two more eggs, thank you! |
步骤 3：ClawdBot 语义润色（核心加分项）
直译虽然准确，但不够自然。ClawdBot 会基于 Qwen3 或其他大模型对翻译结果进行润色：
润色后普通话版：
“早啊！我想吃早餐，请问有鱼蛋粉吗？要特辣的，多加两个蛋，谢谢！”
润色后英文版：
“Good morning! I’d like breakfast please — do you have fish ball noodle soup? Make it extra spicy and add two extra eggs, thanks!”
整个过程耗时约 4-6 秒（树莓派 4 + Whisper large-v3 + Qwen3-4B），全程本地运行。
2.5 更多粤语实际场景示例表
| 场景 | 粤语音频内容 （口语） | Whisper 转写文字 | 普通话最终输出（含润色） | 英文最终输出 （含润色） |
| 问路 | “唔该，点去最近嘅地铁站呀？” | “唔该，点去最近嘅地铁站呀？” | “请问最近的地铁站在哪里？” | “Excuse me, how do I get to the nearest subway station?” |
| 点咖啡 | “我要一杯冻柠茶，少冰半糖，唔该。” | “我要一杯冻柠茶，少冰半糖，唔该。” | “我要一杯冻柠茶，少冰半糖，谢谢。” | “One iced lemon tea please, less ice and half sugar, thanks.” |
| 日常聊天 | “今日好热啊，成日都想饮冻嘢。” | “今日好热啊，成日都想饮冻嘢。” | “今天好热啊，整天都想喝冷饮。” | “It’s so hot today, I keep wanting cold drinks all day.” |
| 看电影讨论 | “呢部戏好正，看完仲想再睇多一次！” | “呢部戏好正，看完仲想再睇多一次！” | “这部电影很好看，看完还想再看一次！” | “This movie is great! I want to watch it again after finishing.” |
2.6 进阶优化技巧：让粤语处理更准更快
1、使用更大模型提升转写准确率
将 Whisper 升级到 large-v3 或社区微调的 cantonese-whisper-large，字错率可降至 5% 以下。
2、增加前置提示词
在 Agent 提示中加入：
“你是专业的粤语翻译助手。转写时保留粤语口语特色（如‘唔该’‘你哋’），翻译时先直译再润色为地道目标语言。”
3、多工具 fallback
同时注册 MoltBot（tiny 模型快）和独立 Whisper（large 模型准），在 tool_configs 中添加 retry 和 fallback_url，实现“快而准”自动切换。
4、Telegram 场景无缝接入
配置 channel-telegram 后，用户直接发语音消息给 Bot，ClawdBot + MoltBot 自动完成转写→翻译→润色→回复，整个过程像真人对话一样自然。
2.7 常见问题与解决方案
Q：Whisper 转写出来是普通话而不是粤语书面？
A：强制指定 language=”yue”，并使用 large-v3 或更高版本模型。tiny/base 模型对粤语支持较弱。
Q：翻译后丢失了粤语语气？
A：让 ClawdBot 在最终输出前加一句润色指令：“请将翻译结果调整为更口语化的表达，保留粤语特色。”
Q：树莓派运行慢？
A：使用 Whisper medium 或 tiny 模型，转写速度提升 3 倍，牺牲少量准确率仍可接受。
至此，你已经掌握了在 ClawdBot 中处理任意粤语音频的完整流程。从日常聊天到商务会议录音，都能实现高质量转写与多语言翻译，而且全部在本地完成，数据安全无忧。现在就动手试试吧——发一段你的粤语音频给 ClawdBot，看看它能给出多惊喜的翻译结果！
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