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name: transkription
version: 0.1.0
type: assist
author: ellmos-ai
created: 2026-06-22
updated: 2026-06-22
description: Transcribes audio/video files to text. Uses Whisper (openai-whisper) or Vosk (offline) as optional backend — both are detected via presence check. Without backend: placeholder mode with dummy output (dry-run).
standalone: true
anthropic_compatible: true
bach_compatible: false
bach_origin: false
category: assist
tags: [transkription, audio, speech-to-text, whisper, vosk, offline]
language: de
status: stable
visibility: public
dependencies: {'tools': [], 'services': [], 'protocols': [], 'python': [{'name': 'openai-whisper', 'optional': True, 'install': 'pip install openai-whisper', 'purpose': 'STT backend option 1 (cloud/local model)'}, {'name': 'vosk', 'optional': True, 'install': 'pip install vosk', 'purpose': 'STT backend option 2 (fully offline)'}]}
provenance: {'origin': 'eigenentwurf', 'origin_path': '', 'origin_version': '', 'origin_repo': '', 'origin_license': 'MIT', 'last_sync_from_origin': '', 'notes': 'Kein direkter BACH-Origin vorhanden (transkriptions-service existiert nicht als Datei in BACH/system). Skill neu konzipiert. voice_stt.py aus BACH/hub/_services/voice/ hat das Backend-Muster inspiriert (optionale Imports mit Verfügbarkeits-Flags), wurde aber nicht direkt portiert.\n'}
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## Zweck
Audio-/Video-Dateien in Text umwandeln — lokal, ohne Cloud-Pflicht. Der Skill
erkennt selbst, ob Whisper oder Vosk installiert ist, und wählt das beste
verfügbare Backend. Ohne Backend läuft er im Dry-Run-Modus und gibt einen
Platzhaltertext zurück, sodass der Workflow immer funktioniert.
Transkripte werden lokal in `transkription/store.db` gespeichert und können
abgefragt werden.
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## Trigger
| Phrase | Aktion |
|---|---|
| „Transkribiere diese Audio" | Audio-Datei transkribieren |
| „Transkribiere [Datei]" | Benannte Datei transkribieren |
| „Zeig meine Transkripte" | Letzte Transkripte auflisten |
| „Suche Transkript [Begriff]" | Volltextsuche in Transkripten |
| „Exportiere Transkript [ID]" | Transkript als TXT exportieren |
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## Workflow
1. **Backend-Check**: Prüfen ob `whisper` oder `vosk` importierbar ist.
2. **Datei-Prüfung**: Eingabedatei muss existieren (Audio: wav, mp3, m4a, ogg, flac; Video: mp4, mkv, webm — Extraktion via ffmpeg).
3. **Transkription**: Backend aufrufen und Rohtext erhalten.
4. **Speichern**: Ergebnis mit Metadaten (Datei, Dauer, Sprache, Backend, Zeitstempel) in `store.db`.
5. **Ausgabe**: Text zurückgeben; optional als `.txt` exportieren.
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## CLI-Einstieg
```bash
# Datei transkribieren
python transkription_core.py transcribe audio.wav
# Mit expliziter Sprache
python transkription_core.py transcribe audio.mp3 --lang de
# Dry-Run (kein Backend nötig)
python transkription_core.py transcribe audio.wav --dry-run
# Transkripte auflisten
python transkription_core.py list [--limit 20]
# Volltextsuche
python transkription_core.py search "Begriff"
# Exportieren
python transkription_core.py export <id> [--out datei.txt]
# Backend-Check
python transkription_core.py check
# Alternativer Store-Pfad (z.B. für Tests)
python transkription_core.py --store /tmp/test.db transcribe audio.wav --dry-run
```
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## Store
| Eigenschaft | Wert |
|---|---|
| Typ | SQLite |
| Pfad (Standard) | `skills/assist/transkription/store.db` |
| Override | `--store <pfad>` oder Env `TRANSKRIPTION_STORE` |
| Tabellen | `transcripts` |
### Schema `transcripts`
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS transcripts (
id TEXT PRIMARY KEY, -- UUID (kurz: 8 Hex)
file_path TEXT NOT NULL, -- Originalpfad der Audiodatei
file_name TEXT NOT NULL, -- Dateiname (ohne Pfad, für Anzeige)
text TEXT NOT NULL, -- Transkribierter Text
language TEXT, -- Sprache (z.B. "de", "en")
backend TEXT, -- "whisper" | "vosk" | "dry-run"
duration_s REAL, -- Dauer in Sekunden (wenn bekannt)
created_at TEXT NOT NULL, -- ISO-8601 Timestamp
tags TEXT -- Komma-getrennte Tags (optional)
);
```
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## Haltung
- Ohne installiertes Backend funktioniert der Skill im Dry-Run-Modus (Demo-Text).
- Whisper wird gegenüber Vosk bevorzugt (bessere Deutsch-Qualität).
- Die Wahl zwischen Whisper und Vosk kann per `assist/prefs.json` (`transkription_backend: "whisper"|"vosk"|"auto"`) festgelegt werden.
- ffmpeg für Video-Extraktion wird separat benötigt und ist nicht im Skill enthalten.
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## Datenschutz
- **Alle Transkripte bleiben lokal** — keine Cloud-Übertragung ohne Whisper-Online-Modus.
- Whisper kann lokal (tiny/base/medium-Modell) oder über OpenAI-API genutzt werden.
Standardmäßig wird das lokale Modell verwendet.
- `store.db` enthält potenziell sensible Gesprächsinhalte — **nicht in Git committen**.
- Empfehlung: `.gitignore` um `store.db` ergänzen.
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## Verwandte Ressourcen
- BACH `hub/_services/voice/voice_stt.py` — Backend-Muster (Inspiration, read-only)
- Skill `utilities/yt-transcriber` — YouTube-Transkription (separater Skill, kein Duplikat: YT-spezifisch)
- `tools/module-installer/module_installer.py` — Registry enthält whisper + vosk
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## Changelog
| Version | Datum | Änderung |
|---|---|---|
| 0.1.0 | 2026-06-22 | Erstanlage — eigener SQLite-Store, Whisper/Vosk-Presence-Check |