voice-isolator — скилл для Claude Code: что делает и установка
Убирает фоновый шум и выделяет речь или вокал в аудио через API ElevenLabs. Пригодится для записей с музыкой, шумом помещения и подготовки к расшифровке.
npx skills add elevenlabs/skills --skill voice-isolator -a claude-codeЧто делает voice-isolator
Скилл отправляет аудиофайл в ElevenLabs Voice Isolator API и получает потоковый MP3 с выделенным голосом. На вход подходят распространённые контейнеры, включая MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, WebM и MP4. Можно очистить интервью, извлечь диалог из дорожки с музыкой или подготовить запись для speech_to_text.convert().
Для Python используется клиент ElevenLabs и метод client.audio_isolation.convert(). В JavaScript скилл работает через @elevenlabs/elevenlabs-js, а для терминала доступна команда elevenlabs audio-isolation convert. У параметра file_format есть значение other; для 16-битного моно PCM с частотой 16kHz можно передать pcm_s16le_16 и пропустить декодирование.
Нужны интернет и ключ ELEVENLABS_API_KEY. Это повод проверить настройки проекта до запуска: неверный ключ возвращает ошибку 401, неподходящий формат параметра даёт 422, а превышение лимита приводит к 429.
Какие задачи решает
- очистить запись интервью от шума помещения
- выделить диалог из дорожки с музыкой
- подготовить шумное аудио к расшифровке
- извлечь вокал из аудиофайла
- обработать PCM без декодирования
Примеры запросов агенту
- Очисти
noisy.mp3от фонового шума и сохрани результат вclean.mp3. - Выдели речь из
interview.wavперед передачей вspeech_to_text.convert(). - Обработай
pcm_bytesс параметромfile_format="pcm_s16le_16".
Как установить voice-isolator
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add elevenlabs/skills --skill voice-isolator -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/voice-isolator/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/voice-isolator/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add elevenlabs/skills --skill voice-isolator -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/voice-isolator/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add elevenlabs/skills --skill voice-isolator -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/voice-isolator/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install elevenlabs/skills voice-isolator2Вручную: положить файлы
.github/skills/voice-isolator/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add elevenlabs/skills --skill voice-isolator -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/elevenlabs/skills --path voice-isolatorВручную: положить файлы
.devin/skills/voice-isolator/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add elevenlabs/skills --skill voice-isolator -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора10
Похожие
Рядом в теме «ИИ и ML»
Всё по теме «ИИ и ML» →Вопросы о voice-isolator
Как установить voice-isolator в Claude Code?
В папке приложения выполните npx skills add elevenlabs/skills --skill voice-isolator -a claude-code.
Что делает voice-isolator?
Скилл удаляет фоновый шум и изолирует вокал или речь через ElevenLabs Voice Isolator API. Результат по умолчанию возвращается как потоковый MP3.
Что нужно для работы voice-isolator?
Нужны интернет и ELEVENLABS_API_KEY. Если ключ ещё не настроен для проекта, запустите npx -y @elevenlabs/cli@latest onboard init из папки приложения и следуйте подсказкам.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: voice-isolator
description: Remove background noise and isolate vocals/speech from audio using ElevenLabs Voice Isolator (audio isolation) API. Use when cleaning up noisy recordings, removing music or background ambience from dialogue, isolating speech from field recordings, preparing audio for transcription, extracting vocals, or any "denoise / clean up / isolate voice" task.
license: MIT
compatibility: Requires internet access and an ElevenLabs API key (ELEVENLABS_API_KEY).
metadata: {"openclaw": {"requires": {"env": ["ELEVENLABS_API_KEY"]}, "primaryEnv": "ELEVENLABS_API_KEY"}}
---
# ElevenLabs Voice Isolator
Removes background noise from audio and isolates vocals/speech — useful for cleaning up noisy recordings, prepping audio for transcription, or pulling dialogue out of a mixed track.
> **Setup, before writing any code:** if `ELEVENLABS_API_KEY` isn't set for this project, run `npx -y @elevenlabs/cli@latest onboard init` from the app's folder first and follow what it prints: it signs the user in and stores a key for the project, so nobody copies one by hand. Otherwise see the [Installation Guide](references/installation.md). For JavaScript, use `@elevenlabs/*` packages only.
## Quick Start
### Python
```python
from elevenlabs import ElevenLabs
client = ElevenLabs()
with open("noisy.mp3", "rb") as audio_file:
audio_stream = client.audio_isolation.convert(audio=audio_file)
with open("clean.mp3", "wb") as f:
for chunk in audio_stream:
f.write(chunk)
```
### JavaScript
```javascript
import { ElevenLabsClient } from "@elevenlabs/elevenlabs-js";
import { createReadStream, createWriteStream } from "fs";
const client = new ElevenLabsClient();
const audioStream = await client.audioIsolation.convert({
audio: createReadStream("noisy.mp3"),
});
audioStream.pipe(createWriteStream("clean.mp3"));
```
### CLI
```bash
elevenlabs audio-isolation convert --audio noisy.mp3 --output clean.mp3
```
## Parameters
| Parameter | Type | Default | Description |
|-----------|------|---------|-------------|
| `audio` | file (required) | — | Audio file with vocals/speech to isolate |
| `file_format` | string | `other` | `other` for any encoded audio, or `pcm_s16le_16` for 16-bit PCM mono @ 16kHz little-endian (lower latency) |
## Isolating from a URL
```python
import requests
from io import BytesIO
from elevenlabs import ElevenLabs
client = ElevenLabs()
audio_url = "https://example.com/noisy.mp3"
response = requests.get(audio_url)
audio_data = BytesIO(response.content)
audio_stream = client.audio_isolation.convert(audio=audio_data)
with open("clean.mp3", "wb") as f:
for chunk in audio_stream:
f.write(chunk)
```
## Low-Latency PCM Input
If you already have raw 16-bit PCM mono @ 16kHz, passing `file_format="pcm_s16le_16"` skips decoding and reduces latency:
```python
audio_stream = client.audio_isolation.convert(
audio=pcm_bytes,
file_format="pcm_s16le_16",
)
```
## Supported Formats
Any common encoded audio/video container works as input (MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, WebM, MP4, etc.). Response is a streamed MP3 by default.
## Common Workflows
- **Clean up interview/podcast recordings** — strip room tone, HVAC, traffic before editing.
- **Prep noisy audio for Speech-to-Text** — isolate voice first, then pass through `speech_to_text.convert()` for better transcription accuracy.
- **Extract dialogue from mixed tracks** — pull vocals out of a track with music/SFX.
- **Pre-processing for Voice Changer** — isolate the source voice before applying voice transformation.
## Error Handling
```python
try:
audio_stream = client.audio_isolation.convert(audio=audio_file)
except Exception as e:
print(f"Voice isolation failed: {e}")
```
Common errors:
- **401**: Invalid API key
- **422**: Invalid parameters (e.g. wrong `file_format` for the supplied audio)
- **429**: Rate limit exceeded
## References
- [Installation Guide](references/installation.md)
© elevenlabs · MIT · elevenlabs/skills