ToClaw语音控制：通过语音指令操控电脑

ToClaw语音控制通过nanobot对接+Whisper.cpp本地ASR+OpenClaw技能映射+Edge-TTS反馈实现闭环。需配置nanobot通信、部署中文Whisper模型、定义指令动作映射、启用离线TTS，并按序启动多进程服务栈。 ☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜ 如果您希望摆脱键盘鼠标依赖，仅通过语音指令完成电脑操作，则可能是由于现有交互方式在特定场景下存在物理限制。以下是实现ToClaw语音控制的具体路径： 一、配置ToClaw核心服务与nanobot对接 ToClaw作为ToDesk的AI增强层，需与nanobot建立稳定通信以解析语音意图并触发系统动作。该步骤确保语音输入能被准确转化为可执行指令流。 1、以管理员权限打开PowerShell，执行全局安装命令： npm install -g toclaw @qingchencloud/nanobot 2、运行初始化向导： toclaw onboard --mode VoiceControl 3、在生成的 中启用nanobot通道，并将端口设为 ，同时开启 选项 4、确认Windows系统中“设置 > 隐私与安全 > 麦克风”已授予 和 应用访问权限 二、部署本地Whisper.cpp语音识别引擎 使用Whisper.cpp替代云端ASR服务，可消除网络延迟与隐私泄露风险，同时适配ToClaw的低延迟语音控制需求。 1、从GitHub releases下载对应平台的Whisper.cpp预编译二进制文件（推荐 ） 2、解压至 目录 3、在 中添加语音识别配置段： {"asr": {"engine": "whisper-cpp", "model": "ggml-base-zh.bin", "beam_size": 5}} 4、将中文优化模型 放入 子目录 三、定义语音指令到OpenClaw动作的映射规则 ToClaw本身不直接执行系统操作，而是通过调用OpenClaw技能模块完成底层控制。该步骤建立自然语言指令与具体操作之间的确定性绑定。 1、在 中编写指令解析逻辑 2、为“打开微信”指令添加映射： { "pattern": "打开微信", "action": "open_app", "params": { "app": "WeChat" } } OpenClaw 开源的自托管AI智能体助手，曾用名Clawdbot、Moltbot 下载 3、为“截取当前屏幕”添加映射： { "pattern": "截取当前屏幕", "action": "screenshot", "params": { "save_to": "%USERPROFILE%\Pictures\Screenshots\" } } 4、保存后执行 使新规则生效 四、启用离线TTS语音反馈模块 为形成完整人机闭环，需在无网络环境下提供操作结果的语音播报。Edge-TTS本地化封装可满足此要求，且避免调用外部API。 1、安装Edge-TTS Python包： pip install edge-tts 2、在 中配置TTS参数： {"tts": {"engine": "edge-tts", "voice": "zh-CN-XiaoxiaoNeural", "rate": "1.2"}} 3、验证TTS可用性：运行 4、确保系统声音输出设备已正确选择，且音量未被静音 五、启动多进程协同服务栈 ToClaw语音控制系统由多个独立进程协同工作，必须按特定顺序启动以保障依赖关系正确建立。 1、先启动nanobot服务： nanobot --port 18790 --modelqwen3-4b-instruct 2、再启动Whisper.cpp监听进程： whisper-cpp --port 18791 --threads 4 3、最后启动ToClaw主服务： toclaw start --no-browser 4、观察终端日志中是否连续出现 、 、 三类就绪标识