Anda dapat meminta model Gemini untuk menganalisis file audio yang Anda berikan secara inline (berenkode base64) atau melalui URL. Saat menggunakan Firebase AI Logic, Anda dapat membuat permintaan ini langsung dari aplikasi Anda.
Dengan kemampuan ini, Anda dapat melakukan hal-hal seperti:
- Mendeskripsikan, meringkas, atau menjawab pertanyaan tentang konten audio
- Mentranskripsikan konten audio
- Menganalisis segmen audio tertentu menggunakan stempel waktu
Langsung ke contoh kode Langsung ke kode untuk respons yang di-streaming
Lihat panduan lainnya untuk opsi tambahan dalam menangani audio Buat output terstruktur Chat multi-turn Streaming dua arah |
Sebelum memulai
Klik penyedia Gemini API untuk melihat konten dan kode khusus penyedia di halaman ini. |
Jika belum melakukannya, selesaikan
panduan memulai, yang menjelaskan cara
menyiapkan project Firebase, menghubungkan aplikasi ke Firebase, menambahkan SDK,
menginisialisasi layanan backend untuk penyedia Gemini API yang Anda pilih, dan
membuat instance GenerativeModel
.
Untuk menguji dan melakukan iterasi pada perintah Anda, serta mendapatkan cuplikan kode yang dihasilkan, sebaiknya gunakan Google AI Studio.
Membuat teks dari file audio (berenkode base64)
Sebelum mencoba sampel ini, selesaikan bagian
Sebelum memulai dalam panduan ini
untuk menyiapkan project dan aplikasi Anda. Di bagian tersebut, Anda juga akan mengklik tombol untuk penyedia Gemini API yang Anda pilih agar Anda dapat melihat konten khusus penyedia di halaman ini. |
Anda dapat meminta model Gemini untuk membuat teks dengan memberikan perintah menggunakan teks dan audio—dengan memberikan mimeType
file input dan file itu sendiri. Temukan
persyaratan dan rekomendasi untuk file input
di bagian selanjutnya pada halaman ini.
Swift
Anda dapat memanggil
generateContent()
untuk membuat teks dari input multimodal berupa teks dan satu file audio.
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")
// Provide the audio as `Data`
guard let audioData = try? Data(contentsOf: audioURL) else {
print("Error loading audio data.")
return // Or handle the error appropriately
}
// Specify the appropriate audio MIME type
let audio = InlineDataPart(data: audioData, mimeType: "audio/mpeg")
// Provide a text prompt to include with the audio
let prompt = "Transcribe what's said in this audio recording."
// To generate text output, call `generateContent` with the audio and text prompt
let response = try await model.generateContent(audio, prompt)
// Print the generated text, handling the case where it might be nil
print(response.text ?? "No text in response.")
Kotlin
Anda dapat memanggil
generateContent()
untuk membuat teks dari input multimodal berupa teks dan satu file audio.
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel("gemini-2.5-flash")
val contentResolver = applicationContext.contentResolver
val inputStream = contentResolver.openInputStream(audioUri)
if (inputStream != null) { // Check if the audio loaded successfully
inputStream.use { stream ->
val bytes = stream.readBytes()
// Provide a prompt that includes the audio specified above and text
val prompt = content {
inlineData(bytes, "audio/mpeg") // Specify the appropriate audio MIME type
text("Transcribe what's said in this audio recording.")
}
// To generate text output, call `generateContent` with the prompt
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
// Log the generated text, handling the case where it might be null
Log.d(TAG, response.text?: "")
}
} else {
Log.e(TAG, "Error getting input stream for audio.")
// Handle the error appropriately
}
Java
Anda dapat memanggil
generateContent()
untuk membuat teks dari input multimodal berupa teks dan satu file audio.
ListenableFuture
.
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel("gemini-2.5-flash");
// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver();
try (InputStream stream = resolver.openInputStream(audioUri)) {
File audioFile = new File(new URI(audioUri.toString()));
int audioSize = (int) audioFile.length();
byte audioBytes = new byte[audioSize];
if (stream != null) {
stream.read(audioBytes, 0, audioBytes.length);
stream.close();
// Provide a prompt that includes the audio specified above and text
Content prompt = new Content.Builder()
.addInlineData(audioBytes, "audio/mpeg") // Specify the appropriate audio MIME type
.addText("Transcribe what's said in this audio recording.")
.build();
// To generate text output, call `generateContent` with the prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String text = result.getText();
Log.d(TAG, (text == null) ? "" : text);
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
Log.e(TAG, "Failed to generate a response", t);
}
}, executor);
} else {
Log.e(TAG, "Error getting input stream for file.");
// Handle the error appropriately
}
} catch (IOException e) {
Log.e(TAG, "Failed to read the audio file", e);
} catch (URISyntaxException e) {
Log.e(TAG, "Invalid audio file", e);
}
Web
Anda dapat memanggil
generateContent()
untuk membuat teks dari input multimodal berupa teks dan satu file audio.
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });
// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
const reader = new FileReader();
reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(','));
reader.readAsDataURL(file);
});
return {
inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
};
}
async function run() {
// Provide a text prompt to include with the audio
const prompt = "Transcribe what's said in this audio recording.";
// Prepare audio for input
const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
const audioPart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files);
// To generate text output, call `generateContent` with the text and audio
const result = await model.generateContent([prompt, audioPart]);
// Log the generated text, handling the case where it might be undefined
console.log(result.response.text() ?? "No text in response.");
}
run();
Dart
Anda dapat memanggil
generateContent()
untuk membuat teks dari input multimodal berupa teks dan satu file audio.
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');
// Provide a text prompt to include with the audio
final prompt = TextPart("Transcribe what's said in this audio recording.");
// Prepare audio for input
final audio = await File('audio0.mp3').readAsBytes();
// Provide the audio as `Data` with the appropriate audio MIME type
final audioPart = InlineDataPart('audio/mpeg', audio);
// To generate text output, call `generateContent` with the text and audio
final response = await model.generateContent([
Content.multi([prompt,audioPart])
]);
// Print the generated text
print(response.text);
Unity
Anda dapat memanggil
GenerateContentAsync()
untuk membuat teks dari input multimodal berupa teks dan satu file audio.
using Firebase;
using Firebase.AI;
// Initialize the Gemini Developer API backend service
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash");
// Provide a text prompt to include with the audio
var prompt = ModelContent.Text("Transcribe what's said in this audio recording.");
// Provide the audio as `data` with the appropriate audio MIME type
var audio = ModelContent.InlineData("audio/mpeg",
System.IO.File.ReadAllBytes(System.IO.Path.Combine(
UnityEngine.Application.streamingAssetsPath, "audio0.mp3")));
// To generate text output, call `GenerateContentAsync` with the text and audio
var response = await model.GenerateContentAsync(new [] { prompt, audio });
// Print the generated text
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");
Pelajari cara memilih model yang sesuai untuk kasus penggunaan dan aplikasi Anda.
Streaming respons
Sebelum mencoba sampel ini, selesaikan bagian
Sebelum memulai dalam panduan ini
untuk menyiapkan project dan aplikasi Anda. Di bagian tersebut, Anda juga akan mengklik tombol untuk penyedia Gemini API yang Anda pilih agar Anda dapat melihat konten khusus penyedia di halaman ini. |
Anda dapat mencapai interaksi yang lebih cepat dengan tidak menunggu seluruh hasil dari pembuatan model, dan menggunakan streaming untuk menangani hasil parsial.
Untuk melakukan streaming respons, panggil generateContentStream
.
Persyaratan dan rekomendasi untuk file audio input
Perhatikan bahwa file yang disediakan sebagai data inline dienkode ke base64 saat transit, yang meningkatkan ukuran permintaan. Anda akan mendapatkan error HTTP 413 jika permintaan terlalu besar.
Lihat "File input yang didukung dan persyaratan untuk Vertex AI Gemini API" untuk mempelajari informasi mendetail tentang hal berikut:
- Berbagai opsi untuk menyediakan file dalam permintaan (baik inline maupun menggunakan URL atau URI file)
- Persyaratan dan praktik terbaik untuk file audio
Jenis MIME audio yang didukung
Model multimodal Gemini mendukung jenis MIME audio berikut:
Jenis MIME audio | Gemini 2.0 Flash | Gemini 2.0 Flash‑Lite |
---|---|---|
AAC - audio/aac |
||
FLAC - audio/flac |
||
MP3 - audio/mp3 |
||
MPA - audio/m4a |
||
MPEG - audio/mpeg |
||
MPGA - audio/mpga |
||
MP4 - audio/mp4 |
||
OPUS - audio/opus |
||
PCM - audio/pcm |
||
WAV - audio/wav |
||
WEBM - audio/webm |
Batas per permintaan
Anda dapat menyertakan maksimum
Kamu bisa apa lagi?
- Pelajari cara menghitung token sebelum mengirim perintah panjang ke model.
- Siapkan Cloud Storage for Firebase agar Anda dapat menyertakan file besar dalam permintaan multimodal dan memiliki solusi yang lebih terkelola untuk menyediakan file dalam perintah. File dapat mencakup gambar, PDF, video, dan audio.
-
Mulai pikirkan persiapan untuk produksi (lihat
checklist produksi),
termasuk:
- Menyiapkan Firebase App Check untuk melindungi Gemini API dari penyalahgunaan oleh klien yang tidak sah.
- Mengintegrasikan Firebase Remote Config untuk memperbarui nilai dalam aplikasi Anda (seperti nama model) tanpa merilis versi aplikasi baru.
Mencoba kemampuan lainnya
- Bangun percakapan multi-turn (chat).
- Membuat teks dari perintah khusus teks.
- Membuat output terstruktur (seperti JSON) dari prompt teks dan multimodal.
- Membuat gambar dari perintah teks (Gemini atau Imagen).
- Gunakan panggilan fungsi untuk menghubungkan model generatif ke sistem dan informasi eksternal.
Mempelajari cara mengontrol pembuatan konten
- Pahami desain perintah, termasuk praktik terbaik, strategi, dan contoh perintah.
- Mengonfigurasi parameter model seperti suhu dan token output maksimum (untuk Gemini) atau rasio aspek dan pembuatan orang (untuk Imagen).
- Gunakan setelan keamanan untuk menyesuaikan kemungkinan mendapatkan respons yang dapat dianggap berbahaya.
Pelajari lebih lanjut model yang didukung
Pelajari model yang tersedia untuk berbagai kasus penggunaan dan kuota serta harganya.Memberikan masukan tentang pengalaman Anda dengan Firebase AI Logic