วิเคราะห์ไฟล์เสียงโดยใช้ Gemini API

คุณสามารถขอให้โมเดล Gemini วิเคราะห์ไฟล์เสียงที่คุณให้ไว้ได้ ไม่ว่าจะใส่ไว้ในบรรทัด (เข้ารหัส Base64) หรือผ่าน URL เมื่อใช้ Firebase AI Logic คุณจะทำคำขอนี้จากแอปได้โดยตรง

ความสามารถนี้ช่วยให้คุณทำสิ่งต่างๆ ได้ เช่น

  • อธิบาย สรุป หรือตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาเสียง
  • ถอดเสียงเนื้อหาที่เป็นเสียง
  • วิเคราะห์ส่วนของเสียงที่เฉพาะเจาะจงโดยใช้การประทับเวลา

ข้ามไปยังตัวอย่างโค้ด ข้ามไปยังโค้ดสําหรับคําตอบแบบสตรีม


ดูคู่มืออื่นๆ เพื่อดูตัวเลือกเพิ่มเติมสำหรับการทำงานกับเสียง
สร้างเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง แชทแบบหลายรอบ การสตรีมแบบ 2 ทิศทาง

ก่อนเริ่มต้น

คลิกผู้ให้บริการ Gemini API เพื่อดูเนื้อหาและโค้ดเฉพาะผู้ให้บริการในหน้านี้

หากยังไม่ได้ดำเนินการ ให้ทำตามคู่มือเริ่มต้นใช้งาน ซึ่งอธิบายวิธีตั้งค่าโปรเจ็กต์ Firebase, เชื่อมต่อแอปกับ Firebase, เพิ่ม SDK, เริ่มต้นบริการแบ็กเอนด์สําหรับผู้ให้บริการ Gemini API ที่เลือก และสร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel

เราขอแนะนําให้ใช้ Google AI Studio ในการทดสอบและปรับปรุงพรอมต์ รวมถึงรับข้อมูลโค้ดที่สร้างขึ้น

สร้างข้อความจากไฟล์เสียง (เข้ารหัส Base64)

ก่อนลองใช้ตัวอย่างนี้ ให้อ่านก่อนเริ่มต้นในส่วนแรกของคู่มือนี้ให้เสร็จสิ้นเพื่อตั้งค่าโปรเจ็กต์และแอป
ในส่วนนั้น คุณจะต้องคลิกปุ่มของGemini APIผู้ให้บริการที่เลือกด้วย เพื่อดูเนื้อหาเฉพาะผู้ให้บริการในหน้านี้

คุณสามารถขอให้โมเดล Gemini สร้างข้อความโดยป้อนพรอมต์ด้วยข้อความและเสียง โดยระบุ mimeType ของไฟล์อินพุตและไฟล์นั้นเอง ดูข้อกำหนดและคำแนะนำสำหรับไฟล์อินพุตได้ในส่วนถัดไปของหน้านี้

Swift

คุณสามารถเรียกใช้ generateContent() เพื่อสร้างข้อความจากอินพุตแบบหลายรูปแบบของข้อความและไฟล์เสียงไฟล์เดียว


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-2.0-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

คุณสามารถเรียกใช้ generateContent() เพื่อสร้างข้อความจากอินพุตแบบหลายรูปแบบของข้อความและไฟล์เสียงไฟล์เดียว

สำหรับ Kotlin เมธอดใน SDK นี้เป็นฟังก์ชันที่ระงับและต้องมีการเรียกใช้จากขอบเขต Coroutine

// 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-2.0-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

คุณสามารถเรียกใช้ generateContent() เพื่อสร้างข้อความจากอินพุตแบบหลายรูปแบบของข้อความและไฟล์เสียงไฟล์เดียว

สําหรับ Java เมธอดใน SDK นี้จะแสดงผลเป็น 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-2.0-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

คุณสามารถเรียกใช้ generateContent() เพื่อสร้างข้อความจากอินพุตแบบหลายรูปแบบของข้อความและไฟล์เสียงไฟล์เดียว


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-2.0-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

คุณสามารถเรียกใช้ generateContent() เพื่อสร้างข้อความจากอินพุตแบบหลายรูปแบบของข้อความและไฟล์เสียงไฟล์เดียว


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-2.0-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

คุณสามารถเรียกใช้ GenerateContentAsync() เพื่อสร้างข้อความจากอินพุตแบบหลายรูปแบบของข้อความและไฟล์เสียงไฟล์เดียว


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-2.0-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.");

ดูวิธีเลือกรูปแบบที่เหมาะกับกรณีการใช้งานและแอปของคุณ

สตรีมคำตอบ

ก่อนลองใช้ตัวอย่างนี้ ให้อ่านก่อนเริ่มต้นในส่วนแรกของคู่มือนี้ให้เสร็จสิ้นเพื่อตั้งค่าโปรเจ็กต์และแอป
ในส่วนนั้น คุณจะต้องคลิกปุ่มของGemini APIผู้ให้บริการที่เลือกด้วย เพื่อดูเนื้อหาเฉพาะผู้ให้บริการในหน้านี้

คุณสามารถโต้ตอบได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องรอผลลัพธ์ทั้งหมดจากการสร้างโมเดล และใช้การสตรีมเพื่อจัดการผลลัพธ์บางส่วนแทน หากต้องการสตรีมคำตอบ ให้โทรหา generateContentStream



ข้อกำหนดและคำแนะนำสำหรับไฟล์เสียงอินพุต

โปรดทราบว่าไฟล์ที่ระบุเป็นข้อมูลในบรรทัดจะได้รับการเข้ารหัสเป็น Base64 ระหว่างการรับส่ง ซึ่งจะเพิ่มขนาดของคำขอ คุณจะได้รับข้อผิดพลาด HTTP 413 หากคําขอมีขนาดใหญ่เกินไป

ดูข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับหัวข้อต่อไปนี้ได้ในส่วน "ไฟล์อินพุตที่รองรับและข้อกำหนดสำหรับ Vertex AI Gemini API"

ประเภท MIME ของเสียงที่รองรับ

Gemini โมเดลมัลติโมดรองรับประเภท MIME ของเสียงต่อไปนี้

ประเภท MIME ของเสียง 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

จำนวนที่จำกัดต่อคำขอ

คุณรวมไฟล์เสียง 1 ไฟล์ในคำขอพรอมต์ได้สูงสุด



คุณทำอะไรได้อีกบ้าง

  • ดูวิธีนับโทเค็นก่อนส่งพรอมต์แบบยาวไปยังโมเดล
  • ตั้งค่า Cloud Storage for Firebase เพื่อให้คุณรวมไฟล์ขนาดใหญ่ในคำขอแบบหลายรูปแบบได้ และมีโซลูชันที่มีการจัดการมากขึ้นสำหรับส่งไฟล์ในพรอมต์ ไฟล์อาจรวมถึงรูปภาพ, PDF, วิดีโอ และเสียง
  • เริ่มคิดเกี่ยวกับการเตรียมพร้อมสำหรับเวอร์ชันที่ใช้งานจริง (ดูรายการตรวจสอบเวอร์ชันที่ใช้งานจริง) ซึ่งรวมถึงการดำเนินการต่อไปนี้

ลองใช้ความสามารถอื่นๆ

ดูวิธีควบคุมการสร้างเนื้อหา

คุณยังทดสอบพรอมต์และการกําหนดค่ารูปแบบ รวมถึงรับข้อมูลโค้ดที่สร้างขึ้นโดยใช้ Google AI Studio ได้ด้วย

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับรูปแบบที่รองรับ

ดูข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบที่ใช้ได้กับกรณีการใช้งานต่างๆ รวมถึงโควต้าและราคา


แสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับประสบการณ์การใช้งาน Firebase AI Logic