گزینه‌های پیکربندی برای رابط برنامه‌نویسی زنده (Live API)


حتی با پیاده‌سازی اولیه‌ی Live API ، می‌توانید تعاملات جذاب و قدرتمندی برای کاربران خود ایجاد کنید. می‌توانید با استفاده از گزینه‌های پیکربندی زیر، تجربه را حتی بیشتر سفارشی کنید:


صدا و زبان پاسخ

شما می‌توانید مدل را وادار کنید که با صدای خاصی پاسخ دهد و او را طوری تنظیم کنید که به زبان‌های مختلف پاسخ دهد .

صدای پاسخ را مشخص کنید

برای مشاهده محتوا و کد مخصوص ارائه‌دهنده در این صفحه، روی ارائه‌دهنده API Gemini خود کلیک کنید.

پلتفرم عامل

Live API از 30 صدای HD سینت سایز شده مختلف پشتیبانی می‌کند که هر کدام ویژگی‌های متمایزی دارند. می‌توانید با باز کردن بخش زیر ، فهرستی از گزینه‌های صدای پاسخ را مشاهده کرده و دموی هر صدا را بشنوید .

اگر صدای پاسخ را مشخص نکنید، صدای پیش‌فرض Puck است.

برای مشخص کردن صدای پاسخ، نام صدا را در شیء speechConfig به عنوان بخشی از پیکربندی مدل تنظیم کنید.

سویفت 


// ...

let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
  // Configure the model to use a specific voice for its audio response.
  generationConfig: LiveGenerationConfig(
    responseModalities: [.audio],
    speech: SpeechConfig(voiceName: "VOICE_NAME")
  )
)

// ...

Kotlin 


// ...

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
    // Configure the model to use a specific voice for its audio response.
    generationConfig = liveGenerationConfig {
        responseModality = ResponseModality.AUDIO
        speechConfig = SpeechConfig(voice = Voice("VOICE_NAME"))
    }
)

// ...

Java 


// ...

LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
    // Configure the model to use a specific voice for its audio response.
    new LiveGenerationConfig.Builder()
        .setResponseModality(ResponseModality.AUDIO)
        .setSpeechConfig(new SpeechConfig(new Voice("VOICE_NAME")))
        .build()
);

// ...

Web 


// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
  // Configure the model to use a specific voice for its audio response.
  generationConfig: {
    responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
    speechConfig: {
      voiceConfig: {
        prebuiltVoiceConfig: { voiceName: "VOICE_NAME" },
      },
    },
  },
});

// ...

Dart 


// ...

final _liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025',
  // Configure the model to use a specific voice for its audio response.
  liveGenerationConfig: LiveGenerationConfig(
    responseModalities: [ResponseModalities.audio],
    speechConfig: SpeechConfig(voiceName: 'VOICE_NAME'),
  ),
);

// ...

وحدت 


// ...

var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
    modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
    // Configure the model to use a specific voice for its audio response
    liveGenerationConfig: new LiveGenerationConfig(
        responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio },
        speechConfig: SpeechConfig.UsePrebuiltVoice("VOICE_NAME")
    )
);

// ...

بر زبان پاسخ تأثیر بگذارید

مدل‌های Live API به طور خودکار زبان مناسب را برای پاسخ‌های خود انتخاب می‌کنند.

اگر می‌خواهید مدل به زبانی غیر از انگلیسی یا همیشه به یک زبان خاص پاسخ دهد، می‌توانید با استفاده از دستورالعمل‌های سیستمی مانند این مثال‌ها، پاسخ‌های مدل را تحت تأثیر قرار دهید:

  • این مدل را تقویت کنید که یک زبان غیر انگلیسی ممکن است مناسب باشد

    Listen to the speaker carefully. If you detect a non-English language, respond
in the language you hear from the speaker. You must respond unmistakably in the
speaker's language.

  • به مدل بگویید که همیشه به یک زبان خاص پاسخ دهد

    RESPOND IN LANGUAGE. YOU MUST RESPOND UNMISTAKABLY IN LANGUAGE.


رونوشت‌ها برای ورودی و خروجی صدا

برای مشاهده محتوا و کد مخصوص ارائه‌دهنده در این صفحه، روی ارائه‌دهنده API Gemini خود کلیک کنید.

پلتفرم عامل

به عنوان بخشی از پاسخ مدل، می‌توانید رونوشت‌هایی از ورودی صوتی و پاسخ صوتی مدل را دریافت کنید. شما این پیکربندی را به عنوان بخشی از پیکربندی مدل تنظیم می‌کنید.

  • برای رونویسی از ورودی صدا، inputAudioTranscription را اضافه کنید.

  • برای رونویسی پاسخ صوتی مدل، outputAudioTranscription را اضافه کنید.

به موارد زیر توجه کنید:

  • می‌توانید مدل را طوری پیکربندی کنید که رونوشت‌هایی از هر دو ورودی و خروجی را برگرداند (همانطور که در مثال زیر نشان داده شده است)، یا می‌توانید آن را طوری پیکربندی کنید که فقط یکی از آنها را برگرداند.

  • متن‌ها به همراه صدا پخش می‌شوند، بنابراین بهتر است آنها را مانند بخش‌های متنی در هر نوبت جمع‌آوری کنید.

  • زبان رونویسی از ورودی صوتی و پاسخ صوتی مدل استنباط می‌شود.

سویفت 


// ...

let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
  modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
  // Configure the model to return transcriptions of the audio input and output.
  generationConfig: LiveGenerationConfig(
    responseModalities: [.audio],
    inputAudioTranscription: AudioTranscriptionConfig(),
    outputAudioTranscription: AudioTranscriptionConfig()
  )
)

var inputTranscript: String = ""
var outputTranscript: String = ""

do {
  let session = try await liveModel.connect()
  for try await response in session.responses {
    if case let .content(content) = response.payload {
      if let inputText = content.inputAudioTranscription?.text {
        // Handle transcription text of the audio input.
        inputTranscript += inputText
      }

      if let outputText = content.outputAudioTranscription?.text {
        // Handle transcription text of the audio output.
        outputTranscript += outputText
      }

      if content.isTurnComplete {
        // Log the transcripts after the current turn is complete.
        print("Input audio: \(inputTranscript)")
        print("Output audio: \(outputTranscript)")

        // Reset the transcripts for the next turn.
        inputTranscript = ""
        outputTranscript = ""
      }
    }
  }


} catch {
  // Handle error
}

// ...

Kotlin 


// ...

val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    modelName = "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
    // Configure the model to return transcriptions of the audio input and output.
    generationConfig = liveGenerationConfig {
        responseModality = ResponseModality.AUDIO
        inputAudioTranscription = AudioTranscriptionConfig()
        outputAudioTranscription = AudioTranscriptionConfig()
   }
)

val liveSession = liveModel.connect()

fun handleTranscription(input: Transcription?, output: Transcription?) {
    input?.text?.let { text ->
        // Handle transcription text of the audio input.
        println("Input Transcription: $text")
    }
    output?.text?.let { text ->
        // Handle transcription text of the audio output.
        println("Output Transcription: $text")
    }
}

liveSession.startAudioConversation(null, ::handleTranscription)

// ...

Java 


// ...

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);

LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
    "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
    // Configure the model to return transcriptions of the audio input and output.
    new LiveGenerationConfig.Builder()
            .setResponseModality(ResponseModality.AUDIO)
            .setInputAudioTranscription(new AudioTranscriptionConfig())
            .setOutputAudioTranscription(new AudioTranscriptionConfig())
            .build()
    );

LiveModelFutures liveModel = LiveModelFutures.from(lm);
ListenableFuture sessionFuture = liveModel.connect();

Futures.addCallback(sessionFuture, new FutureCallback() {
    @Override
    public void onSuccess(LiveSessionFutures ses) {
        LiveSessionFutures session = ses;
        session.startAudioConversation((Transcription input, Transcription output) -> {
            if (input != null) {
                // Handle transcription text of the audio input.
                System.out.println("Input Transcription: " + input.getText());
            }
            if (output != null) {
                // Handle transcription text of the audio output.
                System.out.println("Output Transcription: " + output.getText());
            }
            return null;
        });
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        // Handle exceptions
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

// ...

Web 


// ...

const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
  model: 'gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025',
  // Configure the model to return transcriptions of the audio input and output.
  generationConfig: {
    responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
    inputAudioTranscription: {},
    outputAudioTranscription: {},
  },
});

const liveSession = await liveModel.connect();

liveSession.sendAudioRealtime({ data, mimeType: "audio/pcm" });

const messages = liveSession.receive();
for await (const message of messages) {
  switch (message.type) {
    case 'serverContent':
      if (message.inputTranscription) {
        // Handle transcription text of the audio input.
        console.log(`Input transcription: ${message.inputTranscription.text}`);
      }
      if (message.outputTranscription) {
        // Handle transcription text of the audio output.
        console.log(`Output transcription: ${message.outputTranscription.text}`);
      } else {
      	 // Handle other message types (modelTurn, turnComplete, interruption).
      }
    default:
      // Handle other message types (toolCall, toolCallCancellation).
  }
}

// ...

Dart 


// ...

final _liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
  model: 'gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025',
  // Configure the model to return transcriptions of the audio input and output.
  liveGenerationConfig: LiveGenerationConfig(
    responseModalities: [ResponseModalities.audio],
    inputAudioTranscription: AudioTranscriptionConfig(),
    outputAudioTranscription: AudioTranscriptionConfig(),
  ),
);

final LiveSession _session = _liveModel.connect();

await for (final response in _session.receive()) {
  LiveServerContent message = response.message;
  if (message.inputTranscription?.text case final inputText?) {
    // Handle transcription text of the audio input.
    print('Input: $inputText');
  }

  if (message.outputTranscription?.text case final outputText?) {
    // Handle transcription text of the audio output.
    print('Output: $outputText');
  }
}

// ...

وحدت 


// ...

var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
    modelName: "gemini-2.5-flash-native-audio-preview-12-2025",
    // Configure the model to return transcriptions of the audio input and output
    liveGenerationConfig: new LiveGenerationConfig(
        responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio },
        inputAudioTranscription: new AudioTranscriptionConfig(),
        outputAudioTranscription: new AudioTranscriptionConfig()
    )
);

try
{
    var session = await liveModel.ConnectAsync();
    var stream = session.ReceiveAsync();
    await foreach (var response in stream) {
        if (response.Message is LiveSessionContent sessionContent) {
            if (!string.IsNullOrEmpty(sessionContent.InputTranscription?.Text)) {
              // handle transcription text of input audio
            }

            if (!string.IsNullOrEmpty(sessionContent.OutputTranscription?.Text)) {
              // handle transcription text of output audio
            }
        }
    }
}
catch (Exception e)
{
    // Handle error
}

// ...


تشخیص فعالیت صوتی (VAD)

این مدل به طور خودکار تشخیص فعالیت صوتی (VAD) را روی یک جریان ورودی صوتی پیوسته انجام می‌دهد. VAD به طور پیش‌فرض فعال است.


مدیریت جلسه

درباره مباحث مرتبط با جلسات زیر اطلاعات کسب کنید: