Bạn có thể yêu cầu mô hình Gemini phân tích các tệp âm thanh mà bạn cung cấp (được mã hoá base64) hoặc thông qua URL. Khi sử dụng Firebase AI Logic, bạn có thể đưa ra yêu cầu này ngay từ ứng dụng của mình.
Với tính 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 các phản hồi được truyền trực tuyến
Xem các hướng dẫn khác để biết thêm các lựa chọn làm việc với âm thanh Tạo đầu ra có cấu trúc Trò chuyện nhiều lượt Truyền phát trực tiếp 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 thực hiện, hãy hoàn tất 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 động dịch vụ phụ trợ cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn và tạo một thực thể GenerativeModel
.
Để kiểm thử và lặp lại các câu lệnh, thậm chí nhận được một đoạn mã được tạo, bạn nên sử dụng Google AI Studio.
Tạo văn bản từ tệp âm thanh (được mã hoá bằng base64)
Trước khi dùng thử mẫu này, hãy hoàn tất phần Trước khi bắt đầu của hướng dẫn này để thiết lập dự án và ứng dụng của bạn. Trong phần đó, bạn cũng sẽ nhấp vào một nút cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn 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 đưa ra câu lệnh bằng văn bản và âm thanh, cung cấp mimeType
của tệp đầu vào và chính tệp đó. Tìm 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 gồm văn bản và một tệp âm thanh duy nhất.
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
Bạn có thể gọi generateContent()
để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và một tệp âm thanh duy nhất.
// 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
Bạn có thể gọi generateContent()
để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và một tệp âm thanh duy nhất.
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
Bạn có thể gọi generateContent()
để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và một tệp âm thanh duy nhất.
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
Bạn có thể gọi generateContent()
để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và một tệp âm thanh duy nhất.
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
Bạn có thể gọi GenerateContentAsync()
để tạo văn bản từ dữ liệu đầu vào đa phương thức gồm văn bản và một tệp âm thanh duy nhất.
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.");
Tìm hiểu cách chọn một mô hình phù hợp với trường hợp sử dụng và ứng dụng của bạn.
Hiện câu trả lời theo thời gian thực
Trước khi dùng thử mẫu này, hãy hoàn tất phần Trước khi bắt đầu của hướng dẫn này để thiết lập dự án và ứng dụng của bạn. Trong phần đó, bạn cũng sẽ nhấp vào một nút cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn 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 đợi toàn bộ kết quả từ quá trình tạo mô hình mà thay vào đó, hãy sử dụng tính năng truyền phát trực tiếp để xử lý kết quả một phần.
Để truyền trực tuyến câu trả lời, hãy gọi generateContentStream
.
Yêu cầu và đề xuất đối với tệp âm thanh đầu vào
Xin lưu ý rằng một tệp được cung cấp dưới dạng dữ liệu nội dòng 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 lựa chọn khác nhau để cung cấp một tệp trong yêu cầu (cùng dòng hoặc sử dụng URL hoặc URI của tệp)
- Yêu cầu và các phương pháp hay nhất đối với tệp âm thanh
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 thêm tối đa
Bạn có thể làm gì khác?
- Tìm hiểu cách đếm số lượng mã thông báo trước khi gửi câu lệnh dài cho mô hình.
- Thiết lập Cloud Storage for Firebase để bạn có thể đưa các tệp lớn vào yêu cầu đa phương thức và có một giải pháp được quản lý tốt hơn để cung cấp tệp trong câu lệnh. Tệp có thể bao gồm hình ảnh, tệp PDF, video và âm thanh.
-
Bắt đầu nghĩ đến việc chuẩn bị cho bản phát hành công khai (xem danh sách kiểm tra cho bản phát hành công khai), bao gồm:
- Thiết lập Firebase App Check để bảo vệ Gemini API khỏi hành vi sai trái của các ứng dụng trái phép.
- Tích hợp Firebase Remote Config để cập nhật các giá trị trong ứng dụng (chẳng hạn như tên mô hình) mà không cần phát hành phiên bản ứng dụng mới.
Dùng thử các tính năng khác
- Xây dựng cuộc trò chuyện nhiều lượt (chat).
- Tạo văn bản từ câu lệnh chỉ có văn bản.
- Tạo đầu ra có cấu trúc (chẳng hạn như JSON) từ cả văn bản và câu lệnh đa phương thức.
- Tạo hình ảnh từ câu lệnh dạng văn bản (Gemini hoặc Imagen).
- Sử dụng lệnh gọi hàm để kết nối các mô hình tạo sinh với hệ thống và thông tin bên ngoài.
Tìm hiểu cách kiểm soát hoạt động tạo nội dung
- Tìm hiểu về cách thiết kế câu lệnh, bao gồm các phương pháp hay nhất, chiến lược và ví dụ về câu lệnh.
- Định cấu hình các tham số mô hình như nhiệt độ và số lượng mã thông báo đầu ra tối đa (đối với Gemini) hoặc tỷ lệ khung hình và thế hệ người (đối với Imagen).
- Sử dụng chế độ cài đặt an toàn để điều chỉnh khả năng nhận được những câu trả lời có thể bị coi là gây hại.
Tìm hiểu thêm về các mô hình được hỗ trợ
Tìm hiểu về các mô hình có sẵn cho nhiều trường hợp sử dụng và hạn mức cũng như giá của các mô hình đó.Gửi ý kiến phản hồi về trải nghiệm của bạn với Firebase AI Logic