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[AI 實戰] Gemini 3.5 Transcribe 的兩顆模型：即時逐字稿與語者分離，實作進 macOS 會議翻譯 App
來源 Blog E（Evan Lin）人物 Evan Lin
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摘要
分享如何在 macOS App 中實作 Gemini 3.5 的即時轉錄與語者分離功能，並深入剖析 gemini-3.5-transcribe-live 與 gemini-3.5-transcribe 兩款模型的差異與使用限制。文章涵蓋 API 呼叫方式、語音處理邏輯、中文斷字處理以及測試時的常見陷阱與解決方案，提供完整的實作細節與踩坑經驗。
A detailed tutorial on implementing real-time transcription and speaker diarization using Google's Gemini 3.5 models in a macOS application, covering API differences, code implementation, and common pitfalls.
摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。
重點
- Gemini 3.5 提供兩款轉錄模型，即時模式不支援語者分離，需使用批次模式。
- 實作需處理中文斷字邏輯，並注意 API 參數大小寫與非同步流程的競態問題。
- 測試時需處理空資料導致崩潰的風險，並建立適當的錯誤處理與退路機制。
提到的工具與公司
- gemini-3.5-transcribe-live
- gemini-3.5-transcribe
- ScreenCaptureKit
- Gemini Live API
- Swift
- WAV
適合誰看
正在開發 macOS 或類似的即時轉錄、會議記錄應用，或需要深入理解 Gemini 轉錄 API 細節的程式開發者。
摘要依據
- 講者
- Evan Lin
- 依據
- 文章全文
為什麼排在這裡
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