Transcreva um ficheiro de áudio com o modelo de IA multimodal

Este exemplo mostra como usar um ficheiro de áudio para gerar uma transcrição de podcast com indicações de tempo.

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Para ver documentação detalhada que inclui este exemplo de código, consulte o seguinte:

Exemplo de código

Go

Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Go Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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
}

Node.js

Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.js Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

const {GoogleGenAI} = require('@google/genai');

const GOOGLE_CLOUD_PROJECT = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;
const GOOGLE_CLOUD_LOCATION = process.env.GOOGLE_CLOUD_LOCATION || 'global';

async function generateText(
  projectId = GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
  location = GOOGLE_CLOUD_LOCATION
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: location,
  });

  const prompt = `Transcribe the interview, in the format of timecode, speaker, caption.
    Use speaker A, speaker B, etc. to identify speakers.`;

  const response = await client.models.generateContent({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    contents: [
      {text: prompt},
      {
        fileData: {
          fileUri: 'gs://cloud-samples-data/generative-ai/audio/pixel.mp3',
          mimeType: 'audio/mpeg',
        },
      },
    ],
    // Required to enable timestamp understanding for audio-only files
    config: {
      audioTimestamp: true,
    },
  });

  console.log(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. ...
  // ...

  return response.text;
}

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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. ...
# ...

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