Audiodatei mit dem multimodalen KI-Modell transkribieren

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie mit einer Audiodatei ein Podcast-Transkript mit Zeitstempeln erstellen.

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Codebeispiel

Go

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Go-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Go API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 

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

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Node.js-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 

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

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Python-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 

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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