Compreensão de áudio

O Gemini pode analisar e entender entradas de áudio, permitindo casos de uso como os seguintes:

  • Descrever, resumir ou responder a perguntas sobre conteúdo de áudio.
  • Forneça uma transcrição do áudio.
  • Analise segmentos específicos do áudio.

Neste guia, mostramos como usar a API Gemini para gerar uma resposta de texto a uma entrada de áudio.

Antes de começar

Antes de chamar a API Gemini, verifique se você instalou o SDK de sua escolha e se uma chave de API Gemini está configurada e pronta para uso.

Áudio de entrada

Você pode fornecer dados de áudio ao Gemini das seguintes maneiras:

Fazer upload de um arquivo de áudio

Use a API Files para fazer upload de um arquivo de áudio. Sempre use a API Files quando o tamanho total da solicitação (incluindo arquivos, comando de texto, instruções do sistema etc.) for maior que 20 MB.

O código a seguir faz upload de um arquivo de áudio e o usa em uma chamada para 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

Para saber mais sobre como trabalhar com arquivos de mídia, consulte a API Files.

Transmitir dados de áudio inline

Em vez de fazer upload de um arquivo de áudio, você pode transmitir dados de áudio inline na solicitação para 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())
}

Alguns lembretes sobre dados de áudio inline:

  • O tamanho máximo da solicitação é de 20 MB, incluindo comandos de texto, instruções do sistema e arquivos fornecidos inline. Se o tamanho do arquivo fizer com que o tamanho total da solicitação exceda 20 MB, use a API Files para fazer upload de um arquivo de áudio para uso na solicitação.
  • Se você estiver usando uma amostra de áudio várias vezes, é mais eficiente fazer upload de um arquivo de áudio.

Acessar uma transcrição

Para receber uma transcrição de dados de áudio, basta pedir no comando:

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())
}

Consulte os carimbos de data/hora

É possível se referir a seções específicas de um arquivo de áudio usando carimbos de data/hora no formato MM:SS. Por exemplo, o comando a seguir solicita uma transcrição que

  • Começa aos 2 minutos e 30 segundos do início do arquivo.

  • Termina em 3 minutos e 29 segundos desde o início do arquivo.

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())
}

Contar tokens

Chame o método countTokens para receber uma contagem do número de tokens em um arquivo de áudio. Exemplo:

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)
}

Formatos de áudio compatíveis

O Gemini é compatível com os seguintes tipos MIME de formato de áudio:

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

Detalhes técnicos sobre áudio

  • O Gemini representa cada segundo de áudio como 32 tokens. Por exemplo, um minuto de áudio é representado como 1.920 tokens.
  • O Gemini pode "entender" componentes que não são de fala, como cantos de pássaros ou sirenes.
  • O tamanho máximo aceito de dados de áudio em um único comando é de 9,5 horas. O Gemini não limita o número de arquivos de áudio em um único comando, mas a duração total combinada de todos os arquivos de áudio em um único comando não pode exceder 9,5 horas.
  • O Gemini reduz a resolução dos arquivos de áudio para 16 Kbps.
  • Se a fonte de áudio tiver vários canais, o Gemini vai combinar todos em um só.

A seguir

Este guia mostra como gerar texto em resposta a dados de áudio. Para saber mais, consulte os seguintes recursos:

  • Estratégias de solicitação de arquivos: a API Gemini aceita solicitações com dados de texto, imagem, áudio e vídeo, também conhecidas como solicitações multimodais.
  • Instruções do sistema: Com elas, é possível orientar o comportamento do modelo com base nas suas necessidades e casos de uso específicos.
  • Orientações de segurança: às vezes, os modelos de IA generativa produzem resultados inesperados, como imprecisos, tendenciosos ou ofensivos. O pós-processamento e a avaliação humana são essenciais para limitar o risco de danos causados por essas saídas.