audio-transcribe
Transcribes audio to text with timestamps and optional speaker identification. Use when you need to convert speech to text, create subtitles, transcribe meetings, or process voice recordings.
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o audio-transcribe.zip https://jpskill.com/download/10476.zip && unzip -o audio-transcribe.zip && rm audio-transcribe.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/10476.zip -OutFile "$d\audio-transcribe.zip"; Expand-Archive "$d\audio-transcribe.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\audio-transcribe.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
audio-transcribe.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
audio-transcribeフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 1
📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)
この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。
Audio Transcribe
Transcribes audio files to text with timestamps. Supports automatic language detection, speaker identification (diarization), and outputs structured JSON with segment-level timing.
Command
agent-media audio transcribe --in <path> [options]
Inputs
| Option | Required | Description |
|---|---|---|
--in |
Yes | Input audio file path or URL (supports mp3, wav, m4a, ogg) |
--diarize |
No | Enable speaker identification |
--language |
No | Language code (auto-detected if not provided) |
--speakers |
No | Number of speakers hint for diarization |
--out |
No | Output path, filename or directory (default: ./) |
--provider |
No | Provider to use (local, fal, replicate) |
Output
Returns a JSON object with transcription data:
{
"ok": true,
"media_type": "audio",
"action": "transcribe",
"provider": "fal",
"output_path": "transcription_123_abc.json",
"transcription": {
"text": "Full transcription text...",
"language": "en",
"segments": [
{ "start": 0.0, "end": 2.5, "text": "Hello.", "speaker": "SPEAKER_0" },
{ "start": 2.5, "end": 5.0, "text": "Hi there.", "speaker": "SPEAKER_1" }
]
}
}
Examples
Basic transcription (auto-detect language):
agent-media audio transcribe --in interview.mp3
Transcription with speaker identification:
agent-media audio transcribe --in meeting.wav --diarize
Transcription with specific language and speaker count:
agent-media audio transcribe --in podcast.mp3 --diarize --language en --speakers 3
Use specific provider:
agent-media audio transcribe --in audio.wav --provider replicate
Extracting Audio from Video
To transcribe a video file, first extract the audio:
# Step 1: Extract audio from video
agent-media audio extract --in video.mp4 --format mp3
# Step 2: Transcribe the extracted audio
agent-media audio transcribe --in extracted_xxx.mp3
Providers
local
Runs locally on CPU using Transformers.js, no API key required.
- Uses Moonshine model (5x faster than Whisper)
- Models downloaded on first use (~100MB)
- Does NOT support diarization — use fal or replicate for speaker identification
- You may see a
mutex lock failederror — ignore it, the output is correct if"ok": true
agent-media audio transcribe --in audio.mp3 --provider local
fal
- Requires
FAL_API_KEY - Uses
wizpermodel for fast transcription (2x faster) when diarization is disabled - Uses
whispermodel when diarization is enabled (native support)
replicate
- Requires
REPLICATE_API_TOKEN - Uses
whisper-diarizationmodel with Whisper Large V3 Turbo - Native diarization support with word-level timestamps