Bạn có thể yêu cầu mô hình Gemini phân tích các tệp âm thanh mà bạn cung cấp dưới dạng nội tuyến (được mã hoá base64) hoặc thông qua URL. Khi sử dụng Firebase AI Logic, bạn có thể đưa ra yêu cầu này trực tiếp 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 phân đoạn cụ thể của âm thanh bằng dấu thời gian
Chuyển đến các đoạn 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 trực tuyến hai chiều |
Trước khi bắt đầu
|
Nhấp vào nhà cung định Gemini API để xem nội dung dành riêng cho nhà cung cấp và mã trên trang này. |
Nếu chưa hoàn tất, hãy hoàn tất
hướng dẫn bắt đầu. 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 chọn và
tạo thực thể GenerativeModel.
Để kiểm thử và lặp lại các câu lệnh, 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 một nút cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn để thấy nội dung dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này. |
Bạn có thể yêu cầu mô hình Gemini để
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 cho tệp đầu vào
ở phần sau trên trang này.
Swift
Bạn có thể gọi
generateContent()
để tạo văn bản từ thông tin đầu vào đa phương thức gồm văn bản và một tệp âm thanh.
import FirebaseAILogic
// 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-3-flash-preview")
// 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 thông tin đầu vào đa phương thức gồm văn bản và một tệp âm thanh.
// 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-3-flash-preview")
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 = model.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 thông tin đầu vào đa phương thức gồm văn bản và một tệp âm thanh.
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-3-flash-preview");
// 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 thông tin đầu vào đa phương thức gồm 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-3-flash-preview" });
// 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 thông tin đầu vào đa phương thức gồm 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-3-flash-preview');
// 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 thông tin đầu vào đa phương thức gồm 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-3-flash-preview");
// 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 một nút cho nhà cung cấp Gemini API mà bạn chọn để thấy nội dung dành riêng cho nhà cung cấp trên trang này. |
Bạn có thể 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 trực tuyến để xử lý kết quả một phần.
Để truyền trực tuyến phản hồi, hãy gọi generateContentStream.
Yêu cầu và đề xuất cho tệp âm thanh đầu vào
Xin lưu ý rằng một tệp được cung cấp dưới dạng dữ liệu cùng 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.
Xem trang "Các tệp đầu vào và yêu cầu được hỗ trợ" 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 cho 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:
- 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
Số lượng tệp tối đa cho mỗi yêu cầu: 1 tệp âm thanh
Bạn có thể làm gì nữa?
- Tìm hiểu cách đếm 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 có kích thước lớn vào yêu cầu đa phương thức và có một giải pháp được quản lý nhiều 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 quá trình sản xuất (xem danh sách kiểm tra cho quá trình sản xuất):
- Thiết lập Firebase App Check càng sớm càng tốt để giúp bảo vệ Gemini API khỏi hành vi sai trái của các ứng dụng không được uỷ quyền.
- Tích hợp Firebase Remote Config để cập nhật các giá trị trong ứng dụng (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.
- Tạo văn bản từ câu lệnh chỉ có văn bản.
- Tạo đầu ra có cấu trúc (như JSON) từ cả văn bản và câu lệnh đa phương thức.
- Tạo và chỉnh sửa hình ảnh từ cả văn bản và câu lệnh đa phương thức.
- Truyền trực tuyến dữ liệu đầu vào và đầu ra (bao gồm cả âm thanh) bằng Gemini Live API.
- Sử dụng các công cụ (như lệnh gọi hàm và Dựa trên kết quả của Google Tìm kiếm) để kết nối mô hình Gemini với các phần khác của ứng dụng và thông tin cũng như hệ thống bên ngoài.
Tìm hiểu cách kiểm soát quá trình tạo nội dung
- Tìm hiểu về thiết kế câu lệnh, bao gồm các phương pháp hay nhất, chiến lược và câu lệnh mẫu.
- Định cấu hình các tham số mô hình như nhiệt độ và số lượng mã thông báo đầu ra tối đa.
- Sử dụng chế độ cài đặt an toàn để điều chỉnh khả năng nhận được các phản hồi 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 và giá của các mô hình đó.Gửi ý kiến phản hồi về trải nghiệm của bạn với Firebase AI Logic