想不到现在的语音模型已经这么强了！以前用 ElevenLabs 的 API 总是舍不得放开用，更别提自由克隆音色了。

直到昨天，我抱着试一试的心态，在自己那台 M1 + 16G 内存的老 Mac mini 上部署了 Qwen3 系列的语音模型。结果出乎意料——不仅运行极其丝滑，输出质量也相当惊艳！

搭配mlx-audio，实现本地AI语音生成+识别+克隆，可玩性极高，我配置到小龙虾上，每天给我读日报、代替 Whisper 语音识别、体验非常好。

独乐乐不如众乐乐，今天就来给大家简单复盘一下这个极简的部署过程：

一、安装环境

brew install ffmpeg uv && uv tool install --force "mlx-audio" --prerelease=allow

ffmpeg 处理音频格式，uv 是 Python 包管理器，mlx-audio 是核心（MLX 框架支持 Apple Neural Engine）。

装完验证一下：uv tool list | grep mlx
看到 mlx-audio v0.4.2 就可以了。

二、下载模型

第一次跑命令，模型会自动下载，但因为众所周知的原因，国内访问 HuggingFace 非常缓慢，所以有必要使用 ModelScope 进行手动下载

# 安装 ModelScope
pip install modelscope

# 下载 Qwen3-TTS(用于文字转语音)：
modelscope download \
  --model mlx-community/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign-8bit

# 下载 Qwen3-ASR(用于语音转文字)：
modelscope download \
  --model mlx-community/Qwen3-ASR-0.6B-8bit

# 下载 Qwen3-Base(用于音色克隆)：
modelscope download \
  --model mlx-community/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base-bf16

# 查看下载的模型：
ls ~/.cache/modelscope/hub/models/mlx-community/

三、TTS 测试：文字转语音

mlx_audio.tts.generate \
  --model ~/.cache/modelscope/hub/models/mlx-community/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign-8bit \
  --text "你好，这是本地 TTS 测试，声音自然吗？" \
  --output-path ./test_tts.wav

四、ASR 测试：语音转文字

mlx_audio.stt.generate \
  --model ~/.cache/modelscope/hub/models/mlx-community/Qwen3-ASR-0.6B-8bit \
  --audio ./test_tts.wav \
  --output-path ./transcript.txt \
  --language zh

实测准确率非常高

五、Base 测试：语音克隆

mlx_audio.tts.generate \
  --model ~/.cache/modelscope/hub/models/mlx-community/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base-bf16 \
  --text "这里填写要说的文字" \
  --ref_audio "需要克隆的音色15秒左右.wav" \
  --ref_text "克隆音频的纯文字内容，可用ASR模型生成" \
  --output_path ./output \
  --speed 0.5

高级玩法：自定义音色提示词

mlx_audio.tts.generate \
  --model ~/.cache/modelscope/hub/models/mlx-community/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign-8bit \
  --text "我是明日香" \
  --instruct "a confident teenage girl, flirtatious, seductive edge" \
  --output-path ./asuka.wav

很简单，只要使用 instruct 参数，后面写上你的要求就可以随意调了，少女、御姐、正太都能整。

常用 voice prompt 示例：

| 自信少女 | "a confident teenage girl, German-Japanese, EVA pilot" |
| 温柔女声 | "a warm, gentle female voice, slightly soft" |
| 磁性男声 | "a deep, masculine voice with authority" |
| 儿童声音 | "a cheerful little child, about 5 years old" |

ASR：长音频转写

# 处理长音频（自动分片）
mlx_audio.stt.generate \
  --model ~/.cache/modelscope/hub/models/mlx-community/Qwen3-ASR-0.6B-8bit \
  --audio /path/to/long_audio.m4a \
  --output-path ./transcript.txt \
  --format txt \
  --language zh \
  --chunk-duration 30

批量处理

# 批量转换目录下所有音频
for f in *.wav; do
  mlx_audio.stt.generate \
    --model   --model ~/.cache/modelscope/hub/models/mlx-community/Qwen3-ASR-0.6B-8bit \
    --audio "$f" \
    --output-path "${f%.wav}.txt"
done

常见问题

模型下载失败/超时：配置镜像源
内存不足 (OOM)：使用量化模型（如 8bit 版本） 
命令找不到：重启终端，或运行 uv tool update-shell
音频格式不支持：先用 ffmpeg -i input.mp3 output.wav 转换 
M1/M2 报错：确保 macOS 14.0+，MLX 原生支持 Apple Silicon 
模型路径错误：使用绝对路径，或 realpath 命令定位 

调试技巧

# 查看详细日志
mlx_audio.tts.generate --verbose ...

创建封装脚本

创建 `mlx-tts.sh` 方便日常使用：

#!/bin/bash

TEXT="${1:-"Hello, Human!"}"
MODEL_DIR=~/.cache/modelscope/hub/models/mlx-community/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign-8bit
OUTPUT_DIR=./voice_output

mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

mlx_audio.tts.generate \
  --model "$MODEL_DIR" \
  --text "$TEXT" \
  --instruct "a confident teenage girl with a flirtatious, seductive edge" \
  --output-path "$OUTPUT_DIR/output.wav" \
  --audio-format wav

echo "已生成: $OUTPUT_DIR/output.wav"

使用：bash mlx-tts.sh "要转换的文字内容"

参考链接

• MLX-Audio GitHub
• Qwen3-TTS 模型
• Qwen3-ASR 模型
• Qwen3-Base 模型
• ModelScope
• HF Mirror

今天抽空狠下心，把 OpenClaw 的密钥信息从明文迁移到了 SecretRef，记录下迁移过程：

1. 审计现有明文密钥

运行审计命令，检查当前配置中是否存在明文密钥：openclaw secrets audit --check
输出示例：
Secrets audit: findings. plaintext=0, unresolved=0, shadowed=0, legacy=1.
检查指标：重点关注 plaintext 字段。若值 > 0，则说明存在明文密钥，建议迁移。

2. 配置独立的凭证文件

SecretRef 提供环境变量 (env)、文件 (file) 及 Exec 三种模式。这里采用文件模式以兼顾安全与可维护性。

使用 cat ~/.openclaw/openclaw.json 查看当前配置的密钥。

随后新建凭证文件（如 ~/.openclaw/secrets.json），并将提取出的密钥录入，格式如下：

{
  "GROK_API_KEY": "xai-asdadsfasdfasdf",
  "TELEGRAM_BOT_TOKEN": "234234:asdfasdfsafasdf",
  "GATEWAY_AUTH_TOKEN": "asdfadsfasfasf"
}

3. 调整文件权限（关键步骤）

为防止安全策略拦截（提示文件权限过大），必须限制凭证文件的读取权限：

chmod 600 ~/.openclaw/secrets.json

4. 执行配置向导

运行配置命令，进入交互式配置流程：openclaw secrets configure
根据终端提示逐步完成映射，具体交互可参考以下示例：

◇  Configure secret providers
│  Add provider
◇  Provider source ➔ file
◇  Provider alias ➔ secrets
◇  File path (absolute) ➔ /Users/versun/.openclaw/secrets.json
◇  File mode ➔ json
...
◇  Configure secret providers ➔ Continue
◇  Select credential field ➔ channels.telegram.botToken
◇  Secret source ➔ file
◇  Provider alias ➔ secrets
◇  Secret id ➔ /TELEGRAM_BOT_TOKEN

5. 注意事项

• 别名一致性：Provider alias 建议与凭证文件名一致，且在定义 Provider 和后续引用时必须保持统一
• 路径寻址规范：Secret id 支持 JSON 路径寻址。若变量定义在 JSON 的根节点，需带上前缀斜杠（例如 /TELEGRAM_BOT_TOKEN）
• 持久化配置：在交互向导的最后，务必选中 Done 或 Apply this plan now，否则更改不会写入配置文件