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name: Podcast Transcribe
slug: podcast-transcribe
category: Automation
description: Podcast Transcribe downloads podcast audio and converts it to Markdown transcripts. Use it for single episode links or RSS batch processing from platforms like 小宇宙 and 喜马拉雅.
github: "https://github.com/chubbyguan/chubbyskills/tree/main/podcast-transcribe"
language: Python
stars: 637
forks: 90
install: "npx degit https://github.com/chubbyguan/chubbyskills/tree/main/podcast-transcribe ~/.claude/skills/podcast-transcribe"
installs_to: ~/.claude/skills/podcast-transcribe
source_path: podcast-transcribe/SKILL.md
collection_size: 14
category_size: 1523
collection_url: "https://dirskills.com/collections/chubbyguan/chubbyskills"
added: 2026-08-24T05:17:48.345Z
last_synced: 2026-08-24T05:17:48.345Z
canonical_url: "https://dirskills.com/skills/podcast-transcribe"
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# Podcast Transcribe

Podcast Transcribe downloads podcast audio and converts it to Markdown transcripts. Use it for single episode links or RSS batch processing from platforms like 小宇宙 and 喜马拉雅.

**Install:**

```bash
npx degit https://github.com/chubbyguan/chubbyskills/tree/main/podcast-transcribe ~/.claude/skills/podcast-transcribe
```

## README

# 播客转录 Skill

将播客音频下载并转录为文字，存为 Markdown 文件。支持小宇宙、喜马拉雅等平台。

## 环境要求

```bash
# Python 3.9+
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# 依赖
pip install faster-whisper

# 系统依赖
# macOS: brew install ffmpeg
# Ubuntu: sudo apt install ffmpeg
```

## 使用方法

### 单集转录

```bash
python scripts/transcribe.py "https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxxxx"
```

### 批量转录（RSS）

```bash
python scripts/batch_transcribe.py --rss-url "http://www.ximalaya.com/album/xxxxx.xml" --count 10
```

## 流程

### Step 1: 下载音频

支持多种来源：
- 小宇宙单集链接（自动从页面提取音频 URL）
- 喜马拉雅链接
- 直接音频 URL（.mp3/.m4a/.wav）
- RSS feed 中的音频链接

**注意**：小宇宙/喜马拉雅等平台会从页面 HTML 中自动解析 `og:audio`、`<audio>` 标签或内嵌 JSON 获取真实音频地址，无需手动提取。

### Step 2: faster-whisper 转录

```python
from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel('small', device='cpu', compute_type='int8')
segments, info = model.transcribe(
    audio_path,
    language='zh',
    beam_size=5,
    vad_filter=True,
)
```

### Step 3: 生成 Markdown

自动创建带 frontmatter 的 Markdown 文件。

## 性能数据

| 模型 | 速度 (CPU) | 中文准确率 |
|------|------|------|
| faster-whisper tiny | ~149s/1h | 一般 |
| faster-whisper small | ~10min/h | 良好 (~85-90%) |
| faster-whisper large-v3 | ~30-60min/h | 最佳 |

## 已知限制

- CPU 推理较慢，长播客需要较长时间
- 中文准确率约 85-90%，需要人工校对
- 首次运行会下载模型（small: ~461MB）
- 不支持说话人分离

## 参考项目

- [SYSTRAN/faster-whisper](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper) - Whisper 的 CTranslate2 实现
- [OpenAI Whisper](https://github.com/openai/whisper) - 原始 Whisper 模型

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