Mesmo com a implementação básica do Live API, é possível criar interações envolventes e eficientes para os usuários. Você também pode personalizar ainda mais a experiência usando as seguintes opções de configuração:
Voz e idioma da resposta
Você pode fazer com que o modelo responda com uma voz específica e influenciar o modelo a responder em diferentes idiomas.
Especificar uma voz de resposta
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Clique no seu provedor de Gemini API para conferir o conteúdo e o código específicos do provedor nesta página. |
O Live API oferece suporte a 30 vozes em alta definição sintetizadas diferentes, cada uma com características distintas. Você pode conferir uma lista de opções de voz de resposta e ouvir demonstrações de cada uma abrindo a seção abaixo.
Se você não especificar uma voz de resposta, o padrão será Puck.
Para especificar uma voz de resposta, defina o nome da voz no objeto speechConfig
como parte da
configuração do modelo.
Swift
// ...
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
modelName: "GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
// Configure the model to use a specific voice for its audio response.
generationConfig: LiveGenerationConfig(
responseModalities: [.audio],
speech: SpeechConfig(voiceName: "VOICE_NAME")
)
)
// ...
Kotlin
// ...
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
modelName = "GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
// Configure the model to use a specific voice for its audio response.
generationConfig = liveGenerationConfig {
responseModality = ResponseModality.AUDIO
speechConfig = SpeechConfig(voice = Voice("VOICE_NAME"))
}
)
// ...
Java
// ...
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
"GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
// Configure the model to use a specific voice for its audio response.
new LiveGenerationConfig.Builder()
.setResponseModality(ResponseModality.AUDIO)
.setSpeechConfig(new SpeechConfig(new Voice("VOICE_NAME")))
.build()
);
// ...
Web
// ...
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
model: "GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
// Configure the model to use a specific voice for its audio response.
generationConfig: {
responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
speechConfig: {
voiceConfig: {
prebuiltVoiceConfig: { voiceName: "VOICE_NAME" },
},
},
},
});
// ...
Dart
// ...
final _liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
model: 'GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME',
// Configure the model to use a specific voice for its audio response.
liveGenerationConfig: LiveGenerationConfig(
responseModalities: [ResponseModalities.audio],
speechConfig: SpeechConfig(voiceName: 'VOICE_NAME'),
),
);
// ...
Unity
// ...
var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
modelName: "GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
// Configure the model to use a specific voice for its audio response
liveGenerationConfig: new LiveGenerationConfig(
responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio },
speechConfig: SpeechConfig.UsePrebuiltVoice("VOICE_NAME")
)
);
// ...
Influenciar o idioma da resposta
Os modelos Live API escolhem automaticamente o idioma adequado para as respostas.
Se você quiser que o modelo responda em um idioma diferente do inglês ou sempre em um idioma específico, use as instruções do sistema para influenciar as respostas do modelo, como nestes exemplos:
Reforce para o modelo que um idioma diferente do inglês pode ser adequado
Listen to the speaker carefully. If you detect a non-English language, respond in the language you hear from the speaker. You must respond unmistakably in the speaker's language.Diga ao modelo para sempre responder em um idioma específico
RESPOND IN LANGUAGE. YOU MUST RESPOND UNMISTAKABLY IN LANGUAGE.
Transcrição para entrada e saída de áudio
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Como parte da resposta do modelo, você pode receber transcrições da entrada de áudio e da resposta de áudio do modelo. Essa configuração faz parte da configuração do modelo.
Para a transcrição da entrada de áudio, adicione
inputAudioTranscription.Para a transcrição da resposta de áudio do modelo, adicione
outputAudioTranscription.
Observações:
É possível configurar o modelo para retornar transcrições de entrada e saída (como mostrado no exemplo a seguir) ou apenas uma delas.
As transcrições são transmitidas junto com o áudio. Por isso, é melhor coletá-las como você faz com as partes de texto a cada vez.
O idioma da transcrição é inferido da entrada de áudio e da resposta de áudio do modelo.
Swift
// ...
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
modelName: "GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
// Configure the model to return transcriptions of the audio input and output.
generationConfig: LiveGenerationConfig(
responseModalities: [.audio],
inputAudioTranscription: AudioTranscriptionConfig(),
outputAudioTranscription: AudioTranscriptionConfig()
)
)
var inputTranscript: String = ""
var outputTranscript: String = ""
do {
let session = try await liveModel.connect()
for try await response in session.responses {
if case let .content(content) = response.payload {
if let inputText = content.inputAudioTranscription?.text {
// Handle transcription text of the audio input.
inputTranscript += inputText
}
if let outputText = content.outputAudioTranscription?.text {
// Handle transcription text of the audio output.
outputTranscript += outputText
}
if content.isTurnComplete {
// Log the transcripts after the current turn is complete.
print("Input audio: \(inputTranscript)")
print("Output audio: \(outputTranscript)")
// Reset the transcripts for the next turn.
inputTranscript = ""
outputTranscript = ""
}
}
}
} catch {
// Handle error
}
// ...
Kotlin
// ...
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
modelName = "GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
// Configure the model to return transcriptions of the audio input and output.
generationConfig = liveGenerationConfig {
responseModality = ResponseModality.AUDIO
inputAudioTranscription = AudioTranscriptionConfig()
outputAudioTranscription = AudioTranscriptionConfig()
}
)
val liveSession = liveModel.connect()
fun handleTranscription(input: Transcription?, output: Transcription?) {
input?.text?.let { text ->
// Handle transcription text of the audio input.
println("Input Transcription: $text")
}
output?.text?.let { text ->
// Handle transcription text of the audio output.
println("Output Transcription: $text")
}
}
liveSession.startAudioConversation(null, ::handleTranscription)
// ...
Java
// ...
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
"GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
// Configure the model to return transcriptions of the audio input and output.
new LiveGenerationConfig.Builder()
.setResponseModality(ResponseModality.AUDIO)
.setInputAudioTranscription(new AudioTranscriptionConfig())
.setOutputAudioTranscription(new AudioTranscriptionConfig())
.build()
);
LiveModelFutures liveModel = LiveModelFutures.from(lm);
ListenableFuture<LiveSessionFutures> sessionFuture = liveModel.connect();
Futures.addCallback(sessionFuture, new FutureCallback<LiveSessionFutures>() {
@Override
public void onSuccess(LiveSessionFutures ses) {
LiveSessionFutures session = ses;
session.startAudioConversation((Transcription input, Transcription output) -> {
if (input != null) {
// Handle transcription text of the audio input.
System.out.println("Input Transcription: " + input.getText());
}
if (output != null) {
// Handle transcription text of the audio output.
System.out.println("Output Transcription: " + output.getText());
}
return null;
});
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
// Handle exceptions
t.printStackTrace();
}
}, executor);
// ...
Web
// ...
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
model: 'GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME',
// Configure the model to return transcriptions of the audio input and output.
generationConfig: {
responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
inputAudioTranscription: {},
outputAudioTranscription: {},
},
});
const liveSession = await liveModel.connect();
liveSession.sendAudioRealtime({ data, mimeType: "audio/pcm" });
const messages = liveSession.receive();
for await (const message of messages) {
switch (message.type) {
case 'serverContent':
if (message.inputTranscription) {
// Handle transcription text of the audio input.
console.log(`Input transcription: ${message.inputTranscription.text}`);
}
if (message.outputTranscription) {
// Handle transcription text of the audio output.
console.log(`Output transcription: ${message.outputTranscription.text}`);
} else {
// Handle other message types (modelTurn, turnComplete, interruption).
}
default:
// Handle other message types (toolCall, toolCallCancellation).
}
}
// ...
Dart
// ...
final _liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
model: 'GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME',
// Configure the model to return transcriptions of the audio input and output.
liveGenerationConfig: LiveGenerationConfig(
responseModalities: [ResponseModalities.audio],
inputAudioTranscription: AudioTranscriptionConfig(),
outputAudioTranscription: AudioTranscriptionConfig(),
),
);
final LiveSession _session = _liveModel.connect();
await for (final response in _session.receive()) {
LiveServerContent message = response.message;
if (message.inputTranscription?.text case final inputText?) {
// Handle transcription text of the audio input.
print('Input: $inputText');
}
if (message.outputTranscription?.text case final outputText?) {
// Handle transcription text of the audio output.
print('Output: $outputText');
}
}
// ...
Unity
// ...
var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
modelName: "GEMINI_LIVE_API_MODEL_NAME",
// Configure the model to return transcriptions of the audio input and output
liveGenerationConfig: new LiveGenerationConfig(
responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio },
inputAudioTranscription: new AudioTranscriptionConfig(),
outputAudioTranscription: new AudioTranscriptionConfig()
)
);
try
{
var session = await liveModel.ConnectAsync();
var stream = session.ReceiveAsync();
await foreach (var response in stream) {
if (response.Message is LiveSessionContent sessionContent) {
if (!string.IsNullOrEmpty(sessionContent.InputTranscription?.Text)) {
// handle transcription text of input audio
}
if (!string.IsNullOrEmpty(sessionContent.OutputTranscription?.Text)) {
// handle transcription text of output audio
}
}
}
}
catch (Exception e)
{
// Handle error
}
// ...
Detecção de atividade de voz (VAD)
O modelo realiza automaticamente a detecção de atividade de voz (VAD) em um fluxo contínuo de entrada de áudio. A VAD está ativada por padrão.
Gerenciamento de sessões
Saiba mais sobre os seguintes tópicos relacionados a sessões:
Recursos avançados, incluindo:
Limites relacionados à sessão, incluindo limites de conexão e duração da sessão, limites de janela de contexto da sessão e limites de limitação de taxa.
Opções para lidar com limites de sessão, incluindo: