Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Programowanie · Integracja z narzędziem

deepgram-java-audio-intelligence

/deepgram-java-audio-intelligence

Włącza w Javie nakładki analityczne Deepgram w transkrypcji /v1/listen: diaryzację, wykrywanie encji, sentyment, podsumowania, tematy, intencje, wykrywanie języka i redakcję, przez dodatkowe pola żądania.

Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
27.10.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
11
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 27.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Włącza w Javie nakładki analityczne Deepgram w transkrypcji /v1/listen: diaryzację, wykrywanie encji, sentyment, podsumowania, tematy, intencje, wykrywanie języka i redakcję, przez dodatkowe pola żądania.

Wyzwalacze z opisu

audio intelligencediarizesummarize audiosentiment from audiotopic detection
Oryginalny opis (EN)

Use when writing or reviewing Java code in this repo that enables Deepgram intelligence overlays on `/v1/listen` audio transcription - diarization, entity detection, sentiment, summarize, topics, intents, language detection, and redaction. Same endpoint as plain STT, but with extra request fields on `ListenV1RequestUrl` or `MediaTranscribeRequestOctetStream`. Use `deepgram-java-speech-to-text` for plain transcripts and `deepgram-java-text-intelligence` for analysis on existing text. Triggers include "audio intelligence", "diarize", "summarize audio", "sentiment from audio", "topic detection",

Jak działa

  1. When to use this product
  2. Authentication
  3. Quick start — REST with repo-backed example pattern
  4. What else the REST request surface supports
  5. Quick start — WebSocket subset
  6. Key parameters / API surface
  7. API reference (layered)
  8. Gotchas
  9. Example files in this repo
  10. Central product skills
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 132 linii, 563 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: deepgram-java-audio-intelligence
description: Use when writing or reviewing Java code in this repo that enables Deepgram intelligence overlays on `/v1/listen` audio transcription - diarization, entity detection, sentiment, summarize, topics, intents, language detection, and redaction. Same endpoint as plain STT, but with extra request fields on `ListenV1RequestUrl` or `MediaTranscribeRequestOctetStream`. Use `deepgram-java-speech-to-text` for plain transcripts and `deepgram-java-text-intelligence` for analysis on existing text. Triggers include "audio intelligence", "diarize", "summarize audio", "sentiment from audio", "topic detection", and "redact".
---

# Using Deepgram Audio Intelligence (Java SDK)

Audio intelligence is not a separate client in this SDK. It is the **Listen V1 REST request surface** with additional analysis fields enabled.

## When to use this product

- You have **audio** and want transcript + analysis together.
- REST is the main path; the Java WebSocket client only exposes the real-time subset.

**Use a different skill when:**
- You want plain transcription only → `deepgram-java-speech-to-text`.
- You already have text and only need text analysis → `deepgram-java-text-intelligence`.
- You need turn-aware conversational streaming → `deepgram-java-conversational-stt`.

## Authentication

```java
import com.deepgram.DeepgramClient;

DeepgramClient client = DeepgramClient.builder()
        .apiKey(System.getenv("DEEPGRAM_API_KEY"))
        .build();
```

## Quick start — REST with repo-backed example pattern

```java
import com.deepgram.resources.listen.v1.media.requests.ListenV1RequestUrl;
import com.deepgram.resources.listen.v1.media.types.MediaTranscribeRequestModel;
import com.deepgram.resources.listen.v1.media.types.MediaTranscribeResponse;

ListenV1RequestUrl request = ListenV1RequestUrl.builder()
        .url("https://dpgr.am/spacewalk.wav")
        .model(MediaTranscribeRequestModel.NOVA3)
        .smartFormat(true)
        .punctuate(true)
        .diarize(true)
        .language("en-US")
        .build();

MediaTranscribeResponse result = client.listen().v1().media().transcribeUrl(request);
```

The concrete repo example (`examples/listen/AdvancedOptions.java`) demonstrates the same pattern for enabling higher-value Listen options via the builder.

## What else the REST request surface supports

The generated `ListenV1RequestUrl` and `MediaTranscribeRequestOctetStream` classes also expose these verified analysis fields in this checkout:

- `sentiment`
- `summarize`
- `topics`
- `customTopic`
- `customTopicMode`
- `intents`
- `customIntent`
- `customIntentMode`
- `detectEntities`
- `detectLanguage`
- `diarize`
- `redact`

## Quick start — WebSocket subset

```java
import com.deepgram.resources.listen.v1.websocket.V1ConnectOptions;
import com.deepgram.resources.listen.v1.websocket.V1WebSocketClient;
import com.deepgram.types.ListenV1Model;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

V1WebSocketClient wsClient = client.listen().v1().v1WebSocket();
wsClient.onResults(result -> System.out.println(result));

wsClient.connect(V1ConnectOptions.builder()
        .model(ListenV1Model.NOVA3)
        .diarize(true)
        .build())
        .get(10, TimeUnit.SECONDS);
```

In this Java checkout, the WebSocket connect options include `diarize`, `detectEntities`, `redact`, and the normal streaming transcription controls, but **not** `summarize`, `topics`, `intents`, or `detectLanguage`.

## Key parameters / API surface

- REST builders: `ListenV1RequestUrl` and `MediaTranscribeRequestOctetStream`
- REST analysis fields verified in source: `sentiment`, `summarize`, `topics`, `customTopic`, `customTopicMode`, `intents`, `customIntent`, `customIntentMode`, `detectEntities`, `detectLanguage`, `diarize`, `redact`
- Helpful transcription companions: `smartFormat`, `punctuate`, `paragraphs`, `utterances`, `numerals`, `keywords`, `keyterm`, `replace`, `search`
- WebSocket subset: `diarize`, `detectEntities`, `redact`, plus standard live transcription options

## API reference (layered)

1. **In-repo source of truth**: `src/main/java/com/deepgram/resources/listen/v1/media/requests/` and `src/main/java/com/deepgram/resources/listen/v1/websocket/` plus `examples/listen/AdvancedOptions.java`. `reference.md` is absent here.
2. **Canonical OpenAPI (REST)**: https://developers.deepgram.com/openapi.yaml
3. **Canonical AsyncAPI (WSS subset)**: https://developers.deepgram.com/asyncapi.yaml
4. **Context7**: `/llmstxt/developers_deepgram_llms_txt`
5. **Product docs**:
   - https://developers.deepgram.com/docs/stt-intelligence-feature-overview
   - https://developers.deepgram.com/docs/summarization
   - https://developers.deepgram.com/docs/topic-detection
   - https://developers.deepgram.com/docs/intent-recognition
   - https://developers.deepgram.com/docs/sentiment-analysis
   - https://developers.deepgram.com/docs/language-detection
   - https://developers.deepgram.com/docs/redaction
   - https://developers.deepgram.com/docs/diarization

## Gotchas

1. **There is no separate “audio intelligence client”.** Everything hangs off Listen V1.
2. **Most intelligence fields are REST-only in this SDK surface.** The WebSocket connect options do not expose `summarize`, `topics`, `intents`, or `detectLanguage`.
3. **`summarize` on Listen V1 is its own generated type.** Do not assume the Read API shape is identical.
4. **The repo example only demonstrates diarization-level options.** There is no dedicated example file for sentiment/topics/intents in this checkout.
5. **`redact` is currently a single `String` field on the REST builders.** Do not assume Python-style string-or-list support here.
6. **Model support matters.** The examples consistently use `NOVA3`; follow that unless you have verified another model supports the overlays you need.
7. **These fields live on both URL and byte-upload request builders.** Pick the builder that matches your input source.

## Example files in this repo

- `examples/listen/AdvancedOptions.java`
- `examples/listen/TranscribeUrl.java`
- `examples/listen/FileUploadTypes.java`

## Central product skills

For cross-language Deepgram product knowledge — the consolidated API reference, documentation finder, focused runnable recipes, third-party integration examples, and MCP setup — install the central skills:

```bash
npx skills add deepgram/skills
```

This SDK ships language-idiomatic code skills; `deepgram/skills` ships cross-language product knowledge (see `api`, `docs`, `recipes`, `examples`, `starters`, `setup-mcp`).

Wersje

W bazie nie ma innych skilli o nazwie deepgram-java-audio-intelligence.

Migawka bazy z 13.11.2026 · wersja paczki 73f9f8b2414b (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 100deepgram-go-audio-intelligence
    Stosuje w Go przez Listen v1 REST analitykę audio Deepgram: podsumowania, tematy, intencje, sentyment, wykrywanie języka, diaryzację, redakcję i ekstrakcję encji.
  • 100deepgram-dotnet-audio-intelligence
    Włącza nakładki analityczne Deepgram w żądaniach Speech-to-Text w C#: podsumowania, tematy, intencje, sentyment, wykrywanie języka i encji, diaryzację i redakcję w PreRecordedSchema oraz podzbiór dla transmisji na żywo.
  • 100deepgram-java-text-intelligence
    Obsługuje w Javie Deepgram Text Intelligence (/v1/read) do analizy tekstu: sentyment, tematy, intencje i podsumowania przez client.read().v1().text().analyze z ReadV1Request lub TextAnalyzeRequest.
  • 100deepgram-python-audio-intelligence
    Obsługuje w Pythonie nakładki analityczne audio Deepgram na /v1/listen: podsumowania, tematy, intencje, sentyment, diaryzacja, redakcja, wykrywanie języka i encje, przez REST i WebSocket.
  • 100deepgram-js-audio-intelligence
    Obsługuje w JavaScripcie i TypeScripcie nakładki analityczne audio Deepgram na /v1/listen: podsumowania, tematy, intencje, sentyment, diaryzacja, redakcja, wykrywanie języka i encje, przez REST i WebSocket.
  • 100deepgram-java-speech-to-text
    Obsługuje w Javie Deepgram Speech-to-Text v1 (/v1/listen) dla transkrypcji nagrań i na żywo, przez REST (transcribeUrl i transcribeFile) oraz WebSocket (v1WebSocket).

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.