תמלול קובץ אודיו באמצעות Gemini 1.5 Pro

בדוגמה הזו מוסבר איך להשתמש בקובץ אודיו כדי ליצור תמליל של פודקאסט עם חותמות זמן. הדוגמה הזו פועלת רק עם Gemini 1.5 Pro.

דוגמת קוד

C#

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי C#הוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI C# API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class AudioInputTranscription
{
    public async Task<string> TranscribeAudio(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-2.0-flash-001")
    {

        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        string prompt = @"Can you transcribe this interview, in the format of timecode, speaker, caption.
Use speaker A, speaker B, etc. to identify speakers.";

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = prompt },
                        new Part { FileData = new() { MimeType = "audio/mp3", FileUri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/audio/pixel.mp3" } }
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

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

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
async function transcript_audio(
  projectId = 'PROJECT_ID',
  model = 'gemini-2.5-flash'
) {
  const client = new GoogleGenAI({
    vertexai: true,
    project: projectId,
    location: 'us-central1',
  });

  const filePart = {
    fileData: {
      fileUri: 'gs://cloud-samples-data/generative-ai/audio/pixel.mp3',
      mimeType: 'audio/mpeg',
    },
  };
  const textPart = {
    text: `
    Can you transcribe this interview, in the format of timecode, speaker, caption?
    Use speaker A, speaker B, etc. to identify speakers.`,
  };

  const response = await client.models.generateContent({
    model: model,
    contents: [filePart, textPart],
  });

  console.log(response.text);
}

המאמרים הבאים

כדי לחפש ולסנן דוגמאות קוד למוצרים אחרים של Google Cloud , אפשר להיעזר בדפדפן לדוגמאות שלGoogle Cloud .