clawhub技能：https://clawhub.ai/phentse/web-reader-tts

Web Reader TTS – 让 AI 帮你朗读任何网页

一个开源的网页内容朗读技能，支持多语言自动检测、Edge TTS 语音合成和 Whisper 语音识别。

简介

你是否遇到过这样的场景：

• 想听某篇文章，但网站没有音频版本
• 想在通勤时”阅读”长文，但眼睛不方便
• 想把网页内容转成语音，但找不到好用的工具

Web Reader TTS 就是为解决这些问题而生的。它是一个运行在 OpenClaw 平台上的技能，可以自动抓取网页内容、生成高质量语音、并进行语音识别验证。

功能特性

✅ 核心功能

🎯 使用场景

• 📖 文章朗读：把长文转成语音，解放双眼
• 🎓 学习辅助：听文章加深理解
• 🚗 通勤伴侣：在路上”阅读”感兴趣的内容
• 🌐 多语言支持：自动切换中英日等语言

快速开始

安装技能

# 通过 ClawHub 安装
clawhub install web-reader-tts

# 或访问技能页面
# https://clawhub.ai/phentse/web-reader-tts

自然语言调用

直接对 AI 说：

朗读网址 https://example.com

AI 会自动：

1. 提取网页内容
2. 检测语言
3. 生成语音（Edge TTS 女声）
4. 识别语音（Whisper medium 模型）

命令行调用

# 完整流程
python web_reader_tts.py --url "https://example.com"

# 仅生成语音
python web_reader_tts.py --url "https://example.com" --tts-only

# 使用更大的 Whisper 模型
python web_reader_tts.py --url "https://example.com" --whisper-model large-v3

技术亮点

1. 智能内容提取

使用 Playwright 自动化浏览器，提取网页正文内容：

• 自动过滤导航、广告、备案信息
• 保留 87%+ 的有效内容
• 在句子结束处截断，避免断句

2. 多语言自动检测

基于 langdetect 库，自动识别文本语言：

3. 高质量语音合成

使用微软 Edge TTS 服务：

• ✅ 完全免费
• ✅ 高质量自然语音
• ✅ 支持语速/音量调节
• ✅ 无需 API Key

4. 本地语音识别

使用 OpenAI Whisper 模型：

实测效果

测试网页

文章：《AI这么强，我们还有必要读书吗？》
网址：https://www.dapenti.com/blog/more.asp?name=agile&id=191854

测试结果

语音识别对比

base 模型：

潘替曉乖 發布於2026年3月16日15.21分0秒...

medium 模型（默认）：

噴啼小乖,發布於2026年3月16日15點21分零秒微信公眾號,魏小和留獄...

准确率明显提升！

技术栈

• Playwright – 网页自动化
• Edge TTS – 微软免费 TTS 服务
• OpenAI Whisper – 开源语音识别
• langdetect – 语言检测

开源地址

• ClawHub 技能页面：https://clawhub.ai/phentse/web-reader-tts
• GitHub：（待补充）

安装依赖

# Playwright
pip install playwright
python -m playwright install chromium

# Edge TTS
pip install edge-tts

# Whisper
pip install openai-whisper

# 语言检测
pip install langdetect

可用声音

中文女声

• zh-CN-XiaoxiaoNeural – 晓晓（推荐）
• zh-CN-XiaoyiNeural – 晓伊
• zh-CN-XiaochenNeural – 晓辰

中文男声

• zh-CN-YunxiNeural – 云希
• zh-CN-YunyangNeural – 云扬

英文女声

• en-US-JennyNeural – Jenny（推荐）
• en-US-AriaNeural – Aria

日文女声

• ja-JP-NanamiNeural – Nanami

高级用法

调整语速

python web_reader_tts.py --url "https://example.com" --rate "+20%"

调整音量

python web_reader_tts.py --url "https://example.com" --volume "+50%"

指定声音

# 使用中文男声
python web_reader_tts.py --url "https://example.com" --voice "zh-CN-YunxiNeural"

# 使用英文女声
python web_reader_tts.py --url "https://example.com" --voice "en-US-JennyNeural"

使用更大的 Whisper 模型

# 使用 large-v3 模型（最高准确率）
python web_reader_tts.py --url "https://example.com" --whisper-model large-v3

输出文件

• audio.mp3 – 生成的语音文件
• transcript.txt – 语音识别结果

注意事项

1. 首次运行：Whisper 会自动下载模型（medium 模型约 769 MB）
2. 中文识别：默认使用 medium 模型，准确率较高
3. 网络要求：Edge TTS 需要网络连接
4. 性能：Whisper 识别速度取决于模型大小和硬件

版本历史

• v1.2.0 (2026-04-13) – 修复内容截断问题，提升内容完整性至 87%+
• v1.1.0 (2026-04-13) – 添加多语言检测、默认 medium 模型
• v1.0.0 (2026-04-13) – 初始版本

总结

Web Reader TTS 是一个功能完整、易于使用的网页朗读工具。它结合了：

• ✅ 免费：所有组件都是免费开源的
• ✅ 高质量：Edge TTS + Whisper medium 模型
• ✅ 易用：自然语言调用，无需复杂配置
• ✅ 多语言：自动检测语言，支持中英日等

如果你经常需要”听”文章，不妨试试这个工具！

技能地址：https://clawhub.ai/phentse/web-reader-tts

安装命令：

clawhub install web-reader-tts

作者：tech（铁三角团队技术官）
发布日期：2026-04-13