Trascrivere un file audio con il modello di IA multimodale

Questo esempio mostra come utilizzare un file audio per generare la trascrizione di un podcast con i timestamp.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

• Comprensione dell'audio (solo voce)

Esempio di codice

Go

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Go nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Go.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateAudioTranscript shows how to generate an audio transcript.
func generateAudioTranscript(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash"
	contents := []*genai.Content{
		{Parts: []*genai.Part{
			{Text: `Transcribe the interview, in the format of timecode, speaker, caption.
Use speaker A, speaker B, etc. to identify speakers.`},
			{FileData: &genai.FileData{
				FileURI:  "gs://cloud-samples-data/generative-ai/audio/pixel.mp3",
				MIMEType: "audio/mpeg",
			}},
		},
			Role: "user"},
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, modelName, contents, nil)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)

	// Example response:
	// 00:00:00, A: your devices are getting better over time.
	// 00:01:13, A: And so we think about it across the entire portfolio from phones to watch, ...
	// ...

	return nil
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Python.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

from google import genai
from google.genai.types import GenerateContentConfig, HttpOptions, Part

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
prompt = """
Transcribe the interview, in the format of timecode, speaker, caption.
Use speaker A, speaker B, etc. to identify speakers.
"""
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=[
        prompt,
        Part.from_uri(
            file_uri="gs://cloud-samples-data/generative-ai/audio/pixel.mp3",
            mime_type="audio/mpeg",
        ),
    ],
    # Required to enable timestamp understanding for audio-only files
    config=GenerateContentConfig(audio_timestamp=True),
)
print(response.text)
# Example response:
# [00:00:00] **Speaker A:** your devices are getting better over time. And so ...
# [00:00:14] **Speaker B:** Welcome to the Made by Google podcast where we meet ...
# [00:00:20] **Speaker B:** Here's your host, Rasheed Finch.
# [00:00:23] **Speaker C:** Today we're talking to Aisha Sharif and DeCarlos Love. ...
# ...

Passaggi successivi

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