Gemini может анализировать аудиовход и генерировать текстовые ответы.
Python
from google import genai
import base64
client = genai.Client()
uploaded_file = client.files.upload(file="path/to/sample.mp3")
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input=[
{"type": "text", "text": "Describe this audio clip"},
{
"type": "audio",
"uri": uploaded_file.uri,
"mime_type": uploaded_file.mime_type
}
]
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const client = new GoogleGenAI({});
const uploadedFile = await client.files.upload({
file: "path/to/sample.mp3",
config: { mime_type: "audio/mp3" }
});
const interaction = await client.interactions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
input: [
{type: "text", text: "Describe this audio clip"},
{
type: "audio",
uri: uploadedFile.uri,
mime_type: uploadedFile.mimeType
}
]
});
console.log(interaction.output_text);
Java
import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AudioContent;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.AudioContentMimeType;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Content;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.TextContent;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
Client client = new Client();
Content textContent = TextContent.builder().text("Provide a transcript and summary of this audio.").build();
Content audioContent =
AudioContent.builder()
.uri("gs://cloud-samples-data/generative-ai/audio/pixel.mp3")
.mimeType(AudioContentMimeType.AUDIO_MP3)
.build();
List<Content> contents = Arrays.asList(textContent, audioContent);
CreateModelInteraction params =
CreateModelInteraction.builder()
.model(Model.of("gemini-3.8-flash"))
.input(InteractionsInput.ofContent(contents))
.build();
Interaction interaction =
client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();
System.out.println(interaction.outputText().orElse(""));
ОТДЫХ
# First upload the file, then use the URI:
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"input": [
{"type": "text", "text": "Describe this audio clip"},
{
"type": "audio",
"uri": "YOUR_FILE_URI",
"mime_type": "audio/mp3"
}
]
}'
Обзор
Gemini может анализировать и понимать аудиовходные данные и генерировать текстовые ответы, что позволяет использовать его в таких сценариях, как:
- Опишите, кратко изложите или ответьте на вопросы об аудиоконтенте.
- Транскрипция и перевод (преобразование речи в текст)
- Диалогизация говорящих (идентификация разных говорящих)
- Распознавание эмоций в речи и музыке
- Анализ отдельных сегментов с использованием временных меток
Для взаимодействия по голосовой и видеосвязи в режиме реального времени см. Live API . Для специализированных моделей преобразования речи в текст с поддержкой транскрипции в реальном времени используйте Google Cloud Speech-to-Text API .
Преобразование речи в текст
В этом примере показано, как транскрибировать, переводить и обобщать речь с указанием временных меток, определением говорящего и выявлением эмоций с помощью структурированных выходных данных .
Python
from google import genai
client = genai.Client()
YOUTUBE_URL = "https://www.youtube.com/watch?v=ku-N-eS1lgM"
prompt = """
Process the audio file and generate a detailed transcription.
Requirements:
1. Identify distinct speakers (e.g., Speaker 1, Speaker 2).
2. Provide accurate timestamps for each segment (Format: MM:SS).
3. Detect the primary language of each segment.
4. If not English, provide the English translation.
5. Identify the primary emotion: Happy, Sad, Angry, or Neutral.
6. Provide a brief summary at the beginning.
"""
response_schema = {
"type": "object",
"properties": {
"summary": {"type": "string"},
"segments": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"speaker": {"type": "string"},
"timestamp": {"type": "string"},
"content": {"type": "string"},
"language": {"type": "string"},
"emotion": {
"type": "string",
"enum": ["happy", "sad", "angry", "neutral"]
}
},
"required": ["speaker", "timestamp", "content", "emotion"]
}
}
},
"required": ["summary", "segments"]
}
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3.8-flash",
input=[
{"type": "video", "uri": YOUTUBE_URL, "mime_type": "video/mp4"},
{"type": "text", "text": prompt}
],
response_format=response_schema,
)
print(interaction.output_text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const client = new GoogleGenAI({});
const YOUTUBE_URL = "https://www.youtube.com/watch?v=ku-N-eS1lgM";
const prompt = `
Process the audio file and generate a detailed transcription.
Requirements:
1. Identify distinct speakers (e.g., Speaker 1, Speaker 2).
2. Provide accurate timestamps for each segment (Format: MM:SS).
3. Detect the primary language of each segment.
4. If not English, provide the English translation.
5. Identify the primary emotion: Happy, Sad, Angry, or Neutral.
6. Provide a brief summary at the beginning.
`;
const responseSchema = {
type: "object",
properties: {
summary: { type: "string" },
segments: {
type: "array",
items: {
type: "object",
properties: {
speaker: { type: "string" },
timestamp: { type: "string" },
content: { type: "string" },
language: { type: "string" },
emotion: {
type: "string",
enum: ["happy", "sad", "angry", "neutral"]
}
},
required: ["speaker", "timestamp", "content", "emotion"]