法语音频转写、翻译，再用英语朗读

法语音频转写、翻译，再用英语朗读

一个让语音走完一整圈的 n8n 工作流。它先用 ElevenLabs 把一小段法语文字变成法语语音，再用 OpenAI 把这段音频转写回文字。OpenAI 聊天模型把文字翻译成英语，ElevenLabs 再把英语读出来。它是一个音频翻译流程的演示，各个部分可以一个一个替换。

包里有什么

• workflow.json：n8n 导出的工作流，十二个节点，其中七个运行，五个是便签。里面没有任何凭据。
• README.md：这份设置说明，压缩包里的是英文版。

我们相对原来的副本改了什么

• ElevenLabs 的语音 ID 是文件作者的。现在是 <YOUR_ELEVENLABS_VOICE_ID>。
• Set ElevenLabs voice ID and text 里的法语段落原来是别人博客里的一段话。我们换成了一小段自己写的、不含引号的文字。
• 凭据关联已删除，这个文件原来没有名字，我们给它起了一个。
• 别的都没改。便签、请求和提示词照原文件。

开始之前

• 一个 n8n 实例，n8n Cloud 或自己的服务器都行。
• 一个 ElevenLabs 账号和 API 密钥，以及你的语音库里一个语音的 ID。请使用你有权使用的声音。
• 一个 OpenAI API 密钥。

设置

1. 在 n8n 里新建一个工作流，打开它的菜单，选 Import from File，选中 workflow.json。
2. 在你的 ElevenLabs 语音库里选一个或添加一个语音，复制它的 ID。打开 Set ElevenLabs voice ID and text，把 <YOUR_ELEVENLABS_VOICE_ID> 换成它。尖括号要去掉。
3. 在 Generate French Audio 里新建一个 Header Auth 凭据。请求头命名为 xi-api-key，值填你的 ElevenLabs 密钥。在 Translate English text to speech 里选同一个凭据。
4. 在 Transcribe Audio 里选一个 OpenAI 凭据。在 OpenAI Chat Model 里选同一个。
5. 如果愿意，改掉 Set ElevenLabs voice ID and text 里的法语文字。
6. 点 Test workflow。打开最后一个节点，听英语音频。

一次运行的过程

1. When clicking "Execute Workflow" 手动开始这次运行。
2. Set ElevenLabs voice ID and text 设置两个字段：voice_id 和 text。
3. Generate French Audio 把文字发到 ElevenLabs 对应那个语音的文字转语音地址。它用模型 eleven_multilingual_v2、稳定度 0.5、相似度 0.5 和请求头 accept: audio/mpeg，返回一个音频文件。
4. Transcribe Audio 把这个文件以 multipart/form-data 的形式，从二进制字段 data 取出，用模型 whisper-1，发到 OpenAI 的 /v1/audio/transcriptions。回复里的 text 就是转写出的文字。
5. Translate Text to English 是一个 Basic LLM Chain，1.2 版，提示词是 Translate to English: 加上转写文字。它的模型是 OpenAI Chat Model，温度为 0。
6. Translate English text to speech 把英语文字发给同一个 ElevenLabs 语音，做法和第 3 步一样，并把英语音频作为最后的输出返回。它会先转义文字里的双引号。

想改的地方

• 文字、声音或语言：Set ElevenLabs voice ID and text，以及 Translate Text to English 里的提示词。
• 要翻译你自己的录音：把 Set ElevenLabs voice ID and text 和 Generate French Audio 换成一个以名为 data 的二进制数据给出你的文件的节点，比如 Read/Write Files from Disk。
• 目标语言：改掉 Translate Text to English 提示词里的 English，如果只要文字，就删掉最后一个节点。
• 语音模型和声音设置：两个 ElevenLabs 节点的请求体。
• 聊天模型：OpenAI Chat Model。

要知道的

• Generate French Audio 构建 JSON 的办法，是把文字放在引号之间，不做转义。文字里只要有一个双引号或换行，这个请求就会出错。第二个 ElevenLabs 节点会转义双引号，但换行同样会让它出错。
• Transcribe Audio 发送的是 whisper-1。OpenAI 的弃用页面（2026 年 11 月 12 日查阅）显示它将于 2027 年 2 月 26 日关停，替代模型是 gpt-live-transcribe 或 gpt-transcribe。换用新模型之前，先确认转写地址支持它。
• OpenAI Chat Model 没有设模型，所以 n8n 用这个节点版本的默认值 gpt-5-mini。同一页面给它定的关停日期是 2026 年 12 月 11 日，替代模型是 gpt-5.6-terra。在这之前请在节点里选一个模型。
• 两个 ElevenLabs 请求都发送了 optimize_streaming_latency。ElevenLabs 的文档（2026 年 11 月 12 日查阅）把它标为已弃用，但仍然列着它。如果请求被拒，就从查询参数里删掉它。
• 用某个声音做出的语音，应该是你自己的声音，或者你有权使用的声音，并且要告诉听众这是合成的。
• 数据去向：你的文字两次发给 ElevenLabs，并以音频和文字两种形式发给 OpenAI，音频文件留在 n8n 的运行数据里。
• 费用：ElevenLabs 对两次语音请求的字符收费，OpenAI 对音频分钟数和聊天调用收费。