Comprensión de audio

Gemini puede analizar la entrada de audio y generar respuestas de texto.

Python

from google import genai
import base64

client = genai.Client()

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

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input=[
        {"type": "text", "text": "Describe this audio clip"},
        {
            "type": "audio",
            "uri": uploaded_file.uri,
            "mime_type": uploaded_file.mime_type
        }
    ]
)
print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const uploadedFile = await client.files.upload({
    file: "path/to/sample.mp3",
    config: { mime_type: "audio/mp3" }
});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.6-flash",
    input: [
        {type: "text", text: "Describe this audio clip"},
        {
            type: "audio",
            uri: uploadedFile.uri,
            mime_type: uploadedFile.mimeType
        }
    ]
});
console.log(interaction.output_text);

REST

# First upload the file, then use the URI:
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": [
      {"type": "text", "text": "Describe this audio clip"},
      {
        "type": "audio",
        "uri": "YOUR_FILE_URI",
        "mime_type": "audio/mp3"
      }
    ]
  }'

Descripción general

Gemini puede analizar y comprender la entrada de audio, y generar respuestas de texto, lo que permite casos de uso como los siguientes:

  • Describe, resume o responde preguntas sobre el contenido de audio
  • Transcripción y traducción (voz a texto)
  • Identificación de interlocutores (identificación de diferentes interlocutores)
  • Detección de emociones en el habla y la música
  • Análisis de segmentos específicos con marcas de tiempo

Para obtener interacciones de voz y video en tiempo real, consulta la API de Live. Para obtener modelos dedicados de voz a texto con compatibilidad para la transcripción en tiempo real, usa la API de Google Cloud Speech-to-Text.

Transcribe voz a texto

En este ejemplo, se muestra cómo transcribir, traducir y resumir el habla con marcas de tiempo, identificación de interlocutores y detección de emociones mediante resultados estructurados.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

YOUTUBE_URL = "https://www.youtube.com/watch?v=ku-N-eS1lgM"

prompt = """
  Process the audio file and generate a detailed transcription.

  Requirements:
  1. Identify distinct speakers (e.g., Speaker 1, Speaker 2).
  2. Provide accurate timestamps for each segment (Format: MM:SS).
  3. Detect the primary language of each segment.
  4. If not English, provide the English translation.
  5. Identify the primary emotion: Happy, Sad, Angry, or Neutral.
  6. Provide a brief summary at the beginning.
"""

response_schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "summary": {"type": "string"},
        "segments": {
            "type": "array",
            "items": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "speaker": {"type": "string"},
                    "timestamp": {"type": "string"},
                    "content": {"type": "string"},
                    "language": {"type": "string"},
                    "emotion": {
                        "type": "string",
                        "enum": ["happy", "sad"