Compréhension audio

Gemini peut analyser et comprendre les entrées audio, ce qui permet des cas d'utilisation tels que les suivants :

  • décrire, résumer ou répondre à des questions sur des contenus audio ;
  • Fournissez une transcription de l'audio.
  • Analysez des segments audio spécifiques.

Ce guide vous explique comment utiliser l'API Gemini pour générer une réponse textuelle à une entrée audio.

Avant de commencer

Avant d'appeler l'API Gemini, assurez-vous d'avoir installé le SDK de votre choix et configuré une clé API Gemini prête à l'emploi.

Audio d'entrée

Vous pouvez fournir des données audio à Gemini de différentes manières :

Importer un fichier audio

Vous pouvez utiliser l'API Files pour importer un fichier audio. Utilisez toujours l'API Files lorsque la taille totale de la requête (y compris les fichiers, l'invite de texte, les instructions système, etc.) est supérieure à 20 Mo.

Le code suivant importe un fichier audio, puis l'utilise dans un appel à generateContent.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

myfile = client.files.upload(file="path/to/sample.mp3")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash", contents=["Describe this audio clip", myfile]
)

print(response.text)

JavaScript

import {
  GoogleGenAI,
  createUserContent,
  createPartFromUri,
} from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const myfile = await ai.files.upload({
    file: "path/to/sample.mp3",
    config: { mimeType: "audio/mp3" },
  });

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.5-flash",
    contents: createUserContent([
      createPartFromUri(myfile.uri, myfile.mimeType),
      "Describe this audio clip",
    ]),
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

Go

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {
  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  localAudioPath := "/path/to/sample.mp3"
  uploadedFile, _ := client.Files.UploadFromPath(
      ctx,
      localAudioPath,
      nil,
  )

  parts := []*genai.Part{
      genai.NewPartFromText("Describe this audio clip"),
      genai.NewPartFromURI(uploadedFile.URI, uploadedFile.MIMEType),
  }
  contents := []*genai.Content{
      genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
  }

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
      ctx,
      "gemini-2.5-flash",
      contents,
      nil,
  )

  fmt.Println(result.Text())
}

REST

AUDIO_PATH="path/to/sample.mp3"
MIME_TYPE=$(file -b --mime-type "${AUDIO_PATH}")
NUM_BYTES=$(wc -c < "${AUDIO_PATH}")
DISPLAY_NAME=AUDIO

tmp_header_file=upload-header.tmp

# Initial resumable request defining metadata.
# The upload url is in the response headers dump them to a file.
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/upload/v1beta/files" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -D upload-header.tmp \
  -H "X-Goog-Upload-Protocol: resumable" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: start" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Header-Content-Type: ${MIME_TYPE}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{'file': {'display_name': '${DISPLAY_NAME}'}}" 2> /dev/null

upload_url=$(grep -i "x-goog-upload-url: " "${tmp_header_file}" | cut -d" " -f2 | tr -d "\r")
rm "${tmp_header_file}"

# Upload the actual bytes.
curl "${upload_url}" \
  -H "Content-Length: ${NUM_BYTES}" \
  -H "X-Goog-Upload-Offset: 0" \
  -H "X-Goog-Upload-Command: upload, finalize" \
  --data-binary "@${AUDIO_PATH}" 2> /dev/null > file_info.json

file_uri=$(jq ".file.uri" file_info.json)
echo file_uri=$file_uri

# Now generate content using that file
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
          {"text": "Describe this audio clip"},
          {"file_data":{"mime_type": "${MIME_TYPE}", "file_uri": '$file_uri'}}]
        }]
      }' 2> /dev/null > response.json

cat response.json
echo

jq ".candidates[].content.parts[].text" response.json

Pour en savoir plus sur l'utilisation des fichiers multimédias, consultez l'API Files.

Transmettre des données audio de manière intégrée

Au lieu d'importer un fichier audio, vous pouvez transmettre des données audio intégrées dans la requête à generateContent :

Python

from google.genai import types

with open('path/to/small-sample.mp3', 'rb') as f:
    audio_bytes = f.read()

response = client.models.generate_content(
  model='gemini-2.5-flash',
  contents=[
    'Describe this audio clip',
    types.Part.from_bytes(
      data=audio_bytes,
      mime_type='audio/mp3',
    )
  ]
)

print(response.text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import * as fs from "node:fs";

const ai = new GoogleGenAI({});
const base64AudioFile = fs.readFileSync("path/to/small-sample.mp3", {
  encoding: "base64",
});

const contents = [
  { text: "Please summarize the audio." },
  {
    inlineData: {
      mimeType: "audio/mp3",
      data: base64AudioFile,
    },
  },
];

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.5-flash",
  contents: contents,
});
console.log(response.text);

Go

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {
  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  audioBytes, _ := os.ReadFile("/path/to/small-sample.mp3")

  parts := []*genai.Part{
      genai.NewPartFromText("Describe this audio clip"),
    &genai.Part{
      InlineData: &genai.Blob{
        MIMEType: "audio/mp3",
        Data:     audioBytes,
      },
    },
  }
  contents := []*genai.Content{
      genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
  }

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
      ctx,
      "gemini-2.5-flash",
      contents,
      nil,
  )

  fmt.Println(result.Text())
}

Voici quelques points à retenir concernant les données audio intégrées :

  • La taille maximale des requêtes est de 20 Mo, ce qui inclut les requêtes textuelles, les instructions système et les fichiers fournis en ligne. Si la taille de votre fichier fait dépasser la limite de 20 Mo pour la taille totale de la requête, utilisez l'API Files pour importer un fichier audio à utiliser dans la requête.
  • Si vous utilisez un extrait audio plusieurs fois, il est plus efficace d'importer un fichier audio.

Obtenir une transcription

Pour obtenir une transcription de données audio, il vous suffit de la demander dans la requête :

Python

myfile = client.files.upload(file='path/to/sample.mp3')
prompt = 'Generate a transcript of the speech.'

response = client.models.generate_content(
  model='gemini-2.5-flash',
  contents=[prompt, myfile]
)

print(response.text)

JavaScript

import {
  GoogleGenAI,
  createUserContent,
  createPartFromUri,
} from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});
const myfile = await ai.files.upload({
  file: "path/to/sample.mp3",
  config: { mimeType: "audio/mpeg" },
});

const result = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-2.5-flash",
  contents: createUserContent([
    createPartFromUri(myfile.uri, myfile.mimeType),
    "Generate a transcript of the speech.",
  ]),
});
console.log("result.text=", result.text);

Go

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {
  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  localAudioPath := "/path/to/sample.mp3"
  uploadedFile, _ := client.Files.UploadFromPath(
      ctx,
      localAudioPath,
      nil,
  )

  parts := []*genai.Part{
      genai.NewPartFromText("Generate a transcript of the speech."),
      genai.NewPartFromURI(uploadedFile.URI, uploadedFile.MIMEType),
  }
  contents := []*genai.Content{
      genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
  }

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
      ctx,
      "gemini-2.5-flash",
      contents,
      nil,
  )

  fmt.Println(result.Text())
}

Faire référence à des codes temporels

Vous pouvez faire référence à des sections spécifiques d'un fichier audio à l'aide d'horodatages au format MM:SS. Par exemple, la requête suivante demande une transcription qui

  • Commence à 2 minutes et 30 secondes à partir du début du fichier.
  • Se termine à 3 minutes et 29 secondes à partir du début du fichier.

Python

# Create a prompt containing timestamps.
prompt = "Provide a transcript of the speech from 02:30 to 03:29."

JavaScript

// Create a prompt containing timestamps.
const prompt = "Provide a transcript of the speech from 02:30 to 03:29."

Go

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {
  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  localAudioPath := "/path/to/sample.mp3"
  uploadedFile, _ := client.Files.UploadFromPath(
      ctx,
      localAudioPath,
      nil,
  )

  parts := []*genai.Part{
      genai.NewPartFromText("Provide a transcript of the speech " +
                            "between the timestamps 02:30 and 03:29."),
      genai.NewPartFromURI(uploadedFile.URI, uploadedFile.MIMEType),
  }
  contents := []*genai.Content{
      genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
  }

  result, _ := client.Models.GenerateContent(
      ctx,
      "gemini-2.5-flash",
      contents,
      nil,
  )

  fmt.Println(result.Text())
}

Compter les jetons

Appelez la méthode countTokens pour obtenir le nombre de jetons dans un fichier audio. Exemple :

Python

response = client.models.count_tokens(
  model='gemini-2.5-flash',
  contents=[myfile]
)

print(response)

JavaScript

import {
  GoogleGenAI,
  createUserContent,
  createPartFromUri,
} from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});
const myfile = await ai.files.upload({
  file: "path/to/sample.mp3",
  config: { mimeType: "audio/mpeg" },
});

const countTokensResponse = await ai.models.countTokens({
  model: "gemini-2.5-flash",
  contents: createUserContent([
    createPartFromUri(myfile.uri, myfile.mimeType),
  ]),
});
console.log(countTokensResponse.totalTokens);

Go

package main

import (
  "context"
  "fmt"
  "os"
  "google.golang.org/genai"
)

func main() {
  ctx := context.Background()
  client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
  if err != nil {
      log.Fatal(err)
  }

  localAudioPath := "/path/to/sample.mp3"
  uploadedFile, _ := client.Files.UploadFromPath(
      ctx,
      localAudioPath,
      nil,
  )

  parts := []*genai.Part{
      genai.NewPartFromURI(uploadedFile.URI, uploadedFile.MIMEType),
  }
  contents := []*genai.Content{
      genai.NewContentFromParts(parts, genai.RoleUser),
  }

  tokens, _ := client.Models.CountTokens(
      ctx,
      "gemini-2.5-flash",
      contents,
      nil,
  )

  fmt.Printf("File %s is %d tokens\n", localAudioPath, tokens.TotalTokens)
}

Formats audio acceptés

Gemini est compatible avec les types MIME de format audio suivants :

  • WAV - audio/wav
  • MP3 - audio/mp3
  • AIFF – audio/aiff
  • AAC - audio/aac
  • OGG Vorbis - audio/ogg
  • FLAC - audio/flac

Détails techniques sur le contenu audio

  • Gemini représente chaque seconde d'audio par 32 jetons. Par exemple, une minute d'audio est représentée par 1 920 jetons.
  • Gemini peut "comprendre" les composants non vocaux, comme le chant des oiseaux ou les sirènes.
  • La durée maximale des données audio acceptée dans une même requête est de 9,5 heures. Gemini ne limite pas le nombre de fichiers audio dans une même requête.Toutefois, la durée totale combinée de tous les fichiers audio dans une même requête ne peut pas dépasser 9,5 heures.
  • Gemini réduit la résolution des fichiers audio à 16 kbit/s.
  • Si la source audio contient plusieurs canaux, Gemini les combine en un seul.

Étape suivante

Ce guide explique comment générer du texte en réponse à des données audio. Pour en savoir plus, consultez les ressources suivantes :

  • Stratégies d'invite de fichier : l'API Gemini est compatible avec les invites contenant des données texte, image, audio et vidéo, également appelées invites multimodales.
  • Instructions système : elles vous permettent d'orienter le comportement du modèle en fonction de vos besoins et de vos cas d'utilisation spécifiques.
  • Consignes de sécurité : les modèles d'IA générative produisent parfois des résultats inattendus, par exemple inexacts, biaisés ou choquants. Le post-traitement et l'évaluation humaine sont essentiels pour limiter le risque de préjudice lié à ces résultats.