Phân tích tệp âm thanh bằng API Gemini

Bạn có thể yêu cầu mô hình Gemini phân tích các tệp âm thanh mà bạn cung cấp cùng dòng (được mã hoá base64) hoặc thông qua URL. Khi sử dụng Firebase AI Logic, bạn có thể đưa ra yêu cầu này ngay trong ứng dụng của mình.

Với khả năng này, bạn có thể làm những việc như:

  • Mô tả, tóm tắt hoặc trả lời câu hỏi về nội dung âm thanh
  • Chép lời nội dung âm thanh
  • Phân tích các đoạn âm thanh cụ thể bằng dấu thời gian

Chuyển đến mã mẫu Chuyển đến mã cho phản hồi truyền trực tuyến


Xem các hướng dẫn khác để biết thêm các tuỳ chọn xử lý âm thanh
Tạo đầu ra có cấu trúc Trò chuyện nhiều lượt Phát trực tuyến hai chiều

Trước khi bắt đầu

Nhấp vào nhà cung cấp Gemini API để xem nội dung và mã dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này.

Nếu bạn chưa hoàn tất, hãy hoàn thành hướng dẫn bắt đầu sử dụng. Hướng dẫn này mô tả cách thiết lập dự án Firebase, kết nối ứng dụng với Firebase, thêm SDK, khởi chạy dịch vụ phụ trợ cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn đã chọn và tạo một thực thể GenerativeModel.

Để kiểm thử và lặp lại các câu lệnh của bạn, thậm chí là nhận một đoạn mã đã tạo, bạn nên sử dụng Google AI Studio.

Tạo văn bản từ tệp âm thanh (được mã hoá base64)

Trước khi thử mẫu này, hãy hoàn tất phần Trước khi bắt đầu của hướng dẫn này để thiết lập dự án và ứng dụng.
Trong phần đó, bạn cũng sẽ nhấp vào nút của nhà cung cấp Gemini API mà bạn đã chọn để xem nội dung dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này.

Bạn có thể yêu cầu mô hình Gemini tạo văn bản bằng cách nhắc bằng văn bản và âm thanh, cung cấp mimeType của tệp đầu vào và chính tệp đó. Hãy xem các yêu cầu và đề xuất đối với tệp đầu vào ở phần sau của trang này.

Swift

Bạn có thể gọi generateContent() để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức của văn bản và một tệp âm thanh.


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

Bạn có thể gọi generateContent() để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức của văn bản và một tệp âm thanh.

Đối với Kotlin, các phương thức trong SDK này là hàm tạm ngưng và cần được gọi từ phạm vi 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

Bạn có thể gọi generateContent() để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức của văn bản và một tệp âm thanh.

Đối với Java, các phương thức trong SDK này trả về một 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

Bạn có thể gọi generateContent() để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức của văn bản và một tệp âm thanh.


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

Bạn có thể gọi generateContent() để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức của văn bản và một tệp âm thanh.


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

Bạn có thể gọi generateContent() để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức của văn bản và một tệp âm thanh.


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.");

Tìm hiểu cách chọn một mô hình phù hợp với trường hợp sử dụng và ứng dụng của bạn.

Truyền trực tuyến phản hồi

Trước khi thử mẫu này, hãy hoàn tất phần Trước khi bắt đầu của hướng dẫn này để thiết lập dự án và ứng dụng.
Trong phần đó, bạn cũng sẽ nhấp vào nút của nhà cung cấp Gemini API mà bạn đã chọn để xem nội dung dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này.

Bạn có thể đạt được các lượt tương tác nhanh hơn bằng cách không chờ toàn bộ kết quả từ quá trình tạo mô hình, mà thay vào đó, hãy sử dụng tính năng truyền trực tuyến để xử lý một phần kết quả. Để truyền trực tuyến phản hồi, hãy gọi generateContentStream.



Yêu cầu và đề xuất đối với tệp âm thanh đầu vào

Xin lưu ý rằng tệp được cung cấp dưới dạng dữ liệu nội tuyến sẽ được mã hoá thành base64 trong quá trình truyền, điều này làm tăng kích thước của yêu cầu. Bạn sẽ gặp lỗi HTTP 413 nếu yêu cầu quá lớn.

Hãy xem phần "Các tệp đầu vào được hỗ trợ và yêu cầu đối với Vertex AI Gemini API" để tìm hiểu thông tin chi tiết về những nội dung sau:

Các loại MIME âm thanh được hỗ trợ

Các mô hình đa phương thức Gemini hỗ trợ các loại MIME âm thanh sau:

Loại MIME âm thanh 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

Giới hạn cho mỗi yêu cầu

Bạn có thể đưa vào tối đa 1 tệp âm thanh trong một yêu cầu lời nhắc.



Bạn có thể làm gì khác?

Thử các tính năng khác

Tìm hiểu cách kiểm soát việc tạo nội dung

Bạn cũng có thể thử nghiệm với các lời nhắc và cấu hình mô hình, thậm chí nhận được một đoạn mã được tạo bằng Google AI Studio.

Tìm hiểu thêm về các mẫu được hỗ trợ

Tìm hiểu về các mô hình có sẵn cho nhiều trường hợp sử dụng, cũng như hạn mứcgiá của các mô hình đó.


Gửi ý kiến phản hồi về trải nghiệm của bạn với Firebase AI Logic