Exemples d'Amazon Transcribe utilisant AWS CLI - AWS Command Line Interface
Actions

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Exemples d'Amazon Transcribe utilisant AWS CLI

Les exemples de code suivants vous montrent comment effectuer des actions et implémenter des scénarios courants à l' AWS Command Line Interface aide d'Amazon Transcribe.

Les actions sont des extraits de code de programmes plus larges et doivent être exécutées dans leur contexte. Alors que les actions vous montrent comment appeler des fonctions de service individuelles, vous pouvez les visualiser dans leur contexte dans leurs scénarios associés.

Chaque exemple inclut un lien vers le code source complet, où vous trouverez des instructions sur la façon de configurer et d'exécuter le code en contexte.

Rubriques

Actions

L'exemple de code suivant montre comment utilisercreate-language-model.

AWS CLI

Exemple 1 : créer un modèle de langage personnalisé en utilisant à la fois des données d'entraînement et de réglage.

L'create-language-modelexemple suivant crée un modèle de langage personnalisé. Vous pouvez utiliser un modèle de langage personnalisé pour améliorer les performances de transcription dans des domaines tels que le droit, l'hôtellerie, les finances et les assurances. Pour le code de langue, entrez un code de langue valide. Pour base-model-name, spécifiez le modèle de base le mieux adapté à la fréquence d'échantillonnage de l'audio que vous souhaitez transcrire avec votre modèle de langue personnalisé. Pour model-name, spécifiez le nom que vous souhaitez appeler le modèle de langage personnalisé.

aws transcribe create-language-model \
    --language-code language-code \
    --base-model-name base-model-name \
    --model-name cli-clm-example \
    --input-data-config S3Uri="s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix-for-training-data",TuningDataS3Uri="s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix-for-tuning-data",DataAccessRoleArn="arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-with-permissions-to-create-a-custom-language-model"

Sortie :

{
    "LanguageCode": "language-code",
    "BaseModelName": "base-model-name",
    "ModelName": "cli-clm-example",
    "InputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix/",
        "TuningDataS3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix/",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-with-permissions-create-a-custom-language-model"
    },
    "ModelStatus": "IN_PROGRESS"
}

Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision de la transcription spécifique à un domaine grâce à des modèles de langue personnalisés dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 2 : créer un modèle de langage personnalisé en utilisant uniquement les données d'entraînement.

L’exemple create-language-model suivant transcrit un fichier audio. Vous pouvez utiliser un modèle de langage personnalisé pour améliorer les performances de transcription dans des domaines tels que le droit, l'hôtellerie, les finances et les assurances. Pour le code de langue, entrez un code de langue valide. Pour base-model-name, spécifiez le modèle de base le mieux adapté à la fréquence d'échantillonnage de l'audio que vous souhaitez transcrire avec votre modèle de langue personnalisé. Pour model-name, spécifiez le nom que vous souhaitez appeler le modèle de langage personnalisé.

aws transcribe create-language-model \
    --language-code en-US \
    --base-model-name base-model-name \
    --model-name cli-clm-example \
    --input-data-config S3Uri="s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix-For-Training-Data",DataAccessRoleArn="arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-with-permissions-to-create-a-custom-language-model"

Sortie :

{
    "LanguageCode": "en-US",
    "BaseModelName": "base-model-name",
    "ModelName": "cli-clm-example",
    "InputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix-For-Training-Data/",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::your-AWS-account-number:role/IAM-role-with-permissions-to-create-a-custom-language-model"
    },
    "ModelStatus": "IN_PROGRESS"
}

Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision de la transcription spécifique à un domaine grâce à des modèles de langue personnalisés dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

  • Pour API plus de détails, voir CreateLanguageModella section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utilisercreate-medical-vocabulary.

AWS CLI

Pour créer un vocabulaire médical personnalisé

L’exemple create-medical-vocabulary suivant crée un vocabulaire personnalisé. Pour créer un vocabulaire personnalisé, vous devez avoir créé un fichier texte contenant tous les termes que vous souhaitez transcrire de manière plus précise. Pour vocabulary-file-uri, spécifiez l'Amazon Simple Storage Service (Amazon URI S3) de ce fichier texte. Pour le code de langue, spécifiez un code de langue correspondant à la langue du vocabulaire personnalisé. Pour le nom de vocabulaire, spécifiez le nom que vous souhaitez donner au vocabulaire personnalisé.

aws transcribe create-medical-vocabulary \
    --vocabulary-name cli-medical-vocab-example \
    --language-code language-code \
    --vocabulary-file-uri https://DOC-EXAMPLE-BUCKET.AWS-Region.amazonaws.com/the-text-file-for-the-medical-custom-vocabulary.txt

Sortie :

{
    "VocabularyName": "cli-medical-vocab-example",
    "LanguageCode": "language-code",
    "VocabularyState": "PENDING"
}

Pour plus d’informations, consultez Vocabulaires personnalisés médicaux dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

L'exemple de code suivant montre comment utilisercreate-vocabulary-filter.

AWS CLI

Pour créer un filtre de vocabulaire

L'create-vocabulary-filterexemple suivant crée un filtre de vocabulaire qui utilise un fichier texte contenant une liste de mots que vous ne souhaitez pas voir apparaître dans une transcription. Pour le code de langue, spécifiez le code de langue correspondant à la langue de votre filtre de vocabulaire. Pour vocabulary-filter-file-uri, spécifiez l'Amazon Simple Storage Service (Amazon URI S3) du fichier texte. Pour vocabulary-filter-name, spécifiez le nom de votre filtre de vocabulaire.

aws transcribe create-vocabulary-filter \
    --language-code language-code \
    --vocabulary-filter-file-uri s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/vocabulary-filter.txt \
    --vocabulary-filter-name cli-vocabulary-filter-example

Sortie :

{
    "VocabularyFilterName": "cli-vocabulary-filter-example",
    "LanguageCode": "language-code"
}

Pour plus d'informations, consultez la section Filtrer les mots indésirables dans le manuel Amazon Transcribe Developer Guide.

L'exemple de code suivant montre comment utilisercreate-vocabulary.

AWS CLI

Pour créer un vocabulaire personnalisé

L’exemple create-vocabulary suivant crée un vocabulaire personnalisé. Pour créer un vocabulaire personnalisé, vous devez avoir créé un fichier texte contenant tous les termes que vous souhaitez transcrire de manière plus précise. Pour vocabulary-file-uri, spécifiez l'Amazon Simple Storage Service (Amazon URI S3) de ce fichier texte. Pour le code de langue, spécifiez un code de langue correspondant à la langue du vocabulaire personnalisé. Pour le nom de vocabulaire, spécifiez le nom que vous souhaitez donner au vocabulaire personnalisé.

aws transcribe create-vocabulary \
    --language-code language-code \
    --vocabulary-name cli-vocab-example \
    --vocabulary-file-uri s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/the-text-file-for-the-custom-vocabulary.txt

Sortie :

{
    "VocabularyName": "cli-vocab-example",
    "LanguageCode": "language-code",
    "VocabularyState": "PENDING"
}

Pour plus d’informations, consultez Vocabulaires personnalisés dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

  • Pour API plus de détails, voir CreateVocabularyla section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserdelete-language-model.

AWS CLI

Pour supprimer un modèle de langue personnalisé

L'delete-language-modelexemple suivant supprime un modèle de langage personnalisé.

aws transcribe delete-language-model \
    --model-name model-name

Cette commande ne produit aucun résultat.

Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision de la transcription spécifique à un domaine grâce à des modèles de langue personnalisés dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

  • Pour API plus de détails, voir DeleteLanguageModella section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserdelete-medical-transcription-job.

AWS CLI

Pour supprimer une tâche de transcription médicale

L’exemple delete-medical-transcription-job suivant crée une tâche de transcription médicale.

aws transcribe delete-medical-transcription-job \
    --medical-transcription-job-name medical-transcription-job-name

Cette commande ne produit aucun résultat.

Pour plus d'informations, consultez DeleteMedicalTranscriptionJoble guide du développeur Amazon Transcribe.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserdelete-medical-vocabulary.

AWS CLI

Pour supprimer un vocabulaire médical personnalisé

L'delete-medical-vocabularyexemple suivant supprime un vocabulaire médical personnalisé. Pour le nom du vocabulaire, spécifiez le nom du vocabulaire médical personnalisé.

aws transcribe delete-vocabulary \
    --vocabulary-name medical-custom-vocabulary-name

Cette commande ne produit aucun résultat.

Pour plus d’informations, consultez Vocabulaires personnalisés médicaux dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserdelete-transcription-job.

AWS CLI

Pour supprimer l’une des tâches de transcription

L’exemple delete-transcription-job suivant supprime l’une des tâches de transcription.

aws transcribe delete-transcription-job \
    --transcription-job-name your-transcription-job

Cette commande ne produit aucun résultat.

Pour plus d'informations, consultez DeleteTranscriptionJoble guide du développeur Amazon Transcribe.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserdelete-vocabulary-filter.

AWS CLI

Pour supprimer un filtre de vocabulaire

L'delete-vocabulary-filterexemple suivant supprime un filtre de vocabulaire.

aws transcribe delete-vocabulary-filter \
    --vocabulary-filter-name vocabulary-filter-name

Cette commande ne produit aucun résultat.

Pour plus d'informations, consultez la section Filtrer les mots indésirables dans le manuel Amazon Transcribe Developer Guide.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserdelete-vocabulary.

AWS CLI

Pour supprimer un vocabulaire personnalisé

L’exemple delete-vocabulary suivant supprime un vocabulaire personnalisé.

aws transcribe delete-vocabulary \
    --vocabulary-name vocabulary-name

Cette commande ne produit aucun résultat.

Pour plus d’informations, consultez Vocabulaires personnalisés dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

  • Pour API plus de détails, voir DeleteVocabularyla section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserdescribe-language-model.

AWS CLI

Pour obtenir des informations sur un modèle de langage personnalisé spécifique

L'describe-language-modelexemple suivant permet d'obtenir des informations sur un modèle de langage personnalisé spécifique. Par exemple, BaseModelName vous pouvez voir ci-dessous si votre modèle est entraîné à l'aide d'un WideBand modèle NarrowBand or. Les modèles linguistiques personnalisés dotés d'un modèle NarrowBand de base peuvent transcrire du son avec une fréquence d'échantillonnage inférieure à 16kHz. Les modèles linguistiques utilisant un modèle WideBand de base peuvent transcrire du son avec une fréquence d'échantillonnage supérieure à 16kHz. Le paramètre S3Uri indique le préfixe Amazon S3 que vous avez utilisé pour accéder aux données d'entraînement afin de créer le modèle de langage personnalisé.

aws transcribe describe-language-model \
    --model-name cli-clm-example

Sortie :

{
    "LanguageModel": {
        "ModelName": "cli-clm-example",
        "CreateTime": "2020-09-25T17:57:38.504000+00:00",
        "LastModifiedTime": "2020-09-25T17:57:48.585000+00:00",
        "LanguageCode": "language-code",
        "BaseModelName": "base-model-name",
        "ModelStatus": "IN_PROGRESS",
        "UpgradeAvailability": false,
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix/",
            "TuningDataS3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix/",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-with-permissions-to-create-a-custom-language-model"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision de la transcription spécifique à un domaine grâce à des modèles de langue personnalisés dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserget-medical-transcription-job.

AWS CLI

Pour obtenir des informations sur une tâche de transcription médicale spécifique

L'get-medical-transcription-jobexemple suivant permet d'obtenir des informations sur une tâche de transcription médicale spécifique. Pour accéder aux résultats de transcription, utilisez le TranscriptFileUri paramètre. Si vous avez activé des fonctionnalités supplémentaires pour la tâche de transcription, vous pouvez les voir dans l'objet Paramètres. Le paramètre Spécialité indique la spécialité médicale du prestataire. Le paramètre Type indique si le discours utilisé dans la tâche de transcription est celui d'une conversation médicale ou d'une dictée médicale.

aws transcribe get-medical-transcription-job \
    --medical-transcription-job-name vocabulary-dictation-medical-transcription-job

Sortie :

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "vocabulary-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
        "LanguageCode": "en-US",
        "MediaSampleRateHertz": 48000,
        "MediaFormat": "mp4",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://Amazon-S3-Prefix/your-audio-file.file-extension"
        },
        "Transcript": {
            "TranscriptFileUri": "https://s3.Region.amazonaws.com/Amazon-S3-Prefix/vocabulary-dictation-medical-transcription-job.json"
        },
        "StartTime": "2020-09-21T21:17:27.045000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-21T21:17:27.016000+00:00",
        "CompletionTime": "2020-09-21T21:17:59.561000+00:00",
        "Settings": {
            "ChannelIdentification": false,
            "ShowAlternatives": false,
            "VocabularyName": "cli-medical-vocab-example"
        },
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "DICTATION"
    }
}

Pour plus d'informations, consultez Batch Transcription dans le manuel Amazon Transcribe Developer Guide.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserget-medical-vocabulary.

AWS CLI

Pour obtenir des informations sur un vocabulaire médical personnalisé

L'get-medical-vocabularyexemple suivant fournit des informations sur un vocabulaire médical personnalisé. Vous pouvez utiliser le VocabularyState paramètre pour voir l'état de traitement du vocabulaire. Si c'est le casREADY, vous pouvez l'utiliser dans l' StartMedicalTranscriptionJob opération. :

aws transcribe get-medical-vocabulary \
    --vocabulary-name medical-vocab-example

Sortie :

{
    "VocabularyName": "medical-vocab-example",
    "LanguageCode": "en-US",
    "VocabularyState": "READY",
    "LastModifiedTime": "2020-09-19T23:59:04.349000+00:00",
    "DownloadUri": "https://link-to-download-the-text-file-used-to-create-your-medical-custom-vocabulary"
}

Pour plus d’informations, consultez Vocabulaires personnalisés médicaux dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserget-transcription-job.

AWS CLI

Pour obtenir des informations sur une tâche de transcription spécifique

L’exemple get-transcription-job suivant permet d’obtenir des informations sur une tâche de transcription spécifique. Pour accéder aux résultats de transcription, utilisez le TranscriptFileUri paramètre. Utilisez le MediaFileUri paramètre pour voir quel fichier audio vous avez transcrit avec cette tâche. Vous pouvez utiliser l’objet Paramètres pour voir les fonctionnalités facultatives que vous avez activées dans la tâche de transcription.

aws transcribe get-transcription-job \
    --transcription-job-name your-transcription-job

Sortie :

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "your-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
        "LanguageCode": "language-code",
        "MediaSampleRateHertz": 48000,
        "MediaFormat": "mp4",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.file-extension"
        },
        "Transcript": {
            "TranscriptFileUri": "https://Amazon-S3-file-location-of-transcription-output"
        },
        "StartTime": "2020-09-18T22:27:23.970000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-18T22:27:23.948000+00:00",
        "CompletionTime": "2020-09-18T22:28:21.197000+00:00",
        "Settings": {
            "ChannelIdentification": false,
            "ShowAlternatives": false
        },
        "IdentifyLanguage": true,
        "IdentifiedLanguageScore": 0.8672199249267578
    }
}

Pour plus d'informations, consultez Getting Started (interface de ligne de AWS commande) dans le manuel Amazon Transcribe Developer Guide.

  • Pour API plus de détails, voir GetTranscriptionJobla section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserget-vocabulary-filter.

AWS CLI

Pour obtenir des informations sur un filtre de vocabulaire

L'get-vocabulary-filterexemple suivant permet d'obtenir des informations sur un filtre de vocabulaire. Vous pouvez utiliser le DownloadUri paramètre pour obtenir la liste des mots que vous avez utilisés pour créer le filtre de vocabulaire.

aws transcribe get-vocabulary-filter \
    --vocabulary-filter-name testFilter

Sortie :

{
    "VocabularyFilterName": "testFilter",
    "LanguageCode": "language-code",
    "LastModifiedTime": "2020-05-07T22:39:32.147000+00:00",
    "DownloadUri": "https://Amazon-S3-location-to-download-your-vocabulary-filter"
}

Pour plus d'informations, consultez la section Filtrer les mots indésirables dans le manuel Amazon Transcribe Developer Guide.

  • Pour API plus de détails, voir GetVocabularyFilterla section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserget-vocabulary.

AWS CLI

Pour obtenir des informations sur un vocabulaire personnalisé

L’exemple get-vocabulary suivant permet d’obtenir des informations sur un vocabulaire personnalisé précédemment créé.

aws transcribe get-vocabulary \
    --vocabulary-name cli-vocab-1

Sortie :

{
    "VocabularyName": "cli-vocab-1",
    "LanguageCode": "language-code",
    "VocabularyState": "READY",
    "LastModifiedTime": "2020-09-19T23:22:32.836000+00:00",
    "DownloadUri": "https://link-to-download-the-text-file-used-to-create-your-custom-vocabulary"
}

Pour plus d’informations, consultez Vocabulaires personnalisés dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

  • Pour API plus de détails, voir GetVocabularyla section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserlist-language-models.

AWS CLI

Pour répertorier vos modèles linguistiques personnalisés

L'list-language-modelsexemple suivant répertorie les modèles linguistiques personnalisés associés à votre AWS compte et à votre région. Vous pouvez utiliser les TuningDataS3Uri paramètres S3Uri et pour trouver les préfixes Amazon S3 que vous avez utilisés comme données d'entraînement ou comme données de réglage. Vous BaseModelName indique si vous avez utilisé un NarrowBand ou un WideBand modèle pour créer un modèle de langage personnalisé. Vous pouvez transcrire du son avec une fréquence d'échantillonnage inférieure à 16 à l' kHz aide d'un modèle de langue personnalisé utilisant un modèle NarrowBand de base. Vous pouvez transcrire du son 16 kHz ou supérieur avec un modèle de langue personnalisé à l'aide d'un modèle WideBand de base. Le ModelStatus paramètre indique si vous pouvez utiliser le modèle de langage personnalisé dans une tâche de transcription. Si la valeur estCOMPLETED, vous pouvez l'utiliser dans une tâche de transcription.

aws transcribe list-language-models

Sortie :

{
    "Models": [
        {
            "ModelName": "cli-clm-2",
            "CreateTime": "2020-09-25T17:57:38.504000+00:00",
            "LastModifiedTime": "2020-09-25T17:57:48.585000+00:00",
            "LanguageCode": "language-code",
            "BaseModelName": "WideBand",
            "ModelStatus": "IN_PROGRESS",
            "UpgradeAvailability": false,
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/clm-training-data/",
                "TuningDataS3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/clm-tuning-data/",
                "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-used-to-create-the-custom-language-model"
            }
        },
        {
            "ModelName": "cli-clm-1",
            "CreateTime": "2020-09-25T17:16:01.835000+00:00",
            "LastModifiedTime": "2020-09-25T17:16:15.555000+00:00",
            "LanguageCode": "language-code",
            "BaseModelName": "WideBand",
            "ModelStatus": "IN_PROGRESS",
            "UpgradeAvailability": false,
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/clm-training-data/",
                "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-used-to-create-the-custom-language-model"
            }
        },
        {
            "ModelName": "clm-console-1",
            "CreateTime": "2020-09-24T19:26:28.076000+00:00",
            "LastModifiedTime": "2020-09-25T04:25:22.271000+00:00",
            "LanguageCode": "language-code",
            "BaseModelName": "NarrowBand",
            "ModelStatus": "COMPLETED",
            "UpgradeAvailability": false,
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/clm-training-data/",
                "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-used-to-create-the-custom-language-model"
            }
        }
    ]
}

Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision de la transcription spécifique à un domaine grâce à des modèles de langue personnalisés dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

  • Pour API plus de détails, voir ListLanguageModelsla section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserlist-medical-transcription-jobs.

AWS CLI

Pour répertorier les tâches de transcription médicale

L'list-medical-transcription-jobsexemple suivant répertorie les tâches de transcription médicale associées à votre AWS compte et à votre région. Pour obtenir plus d'informations sur une tâche de transcription particulière, copiez la valeur d'un MedicalTranscriptionJobName paramètre dans le résultat de transcription et spécifiez cette valeur pour l'MedicalTranscriptionJobNameoption de la get-medical-transcription-job commande. Pour voir d'autres tâches de transcription, copiez la valeur du NextToken paramètre, réexécutez la list-medical-transcription-jobs commande et spécifiez cette valeur dans l'--next-tokenoption.

aws transcribe list-medical-transcription-jobs

Sortie :

{
    "NextToken": "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",
    "MedicalTranscriptionJobSummaries": [
        {
            "MedicalTranscriptionJobName": "vocabulary-dictation-medical-transcription-job",
            "CreationTime": "2020-09-21T21:17:27.016000+00:00",
            "StartTime": "2020-09-21T21:17:27.045000+00:00",
            "CompletionTime": "2020-09-21T21:17:59.561000+00:00",
            "LanguageCode": "en-US",
            "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
            "OutputLocationType": "CUSTOMER_BUCKET",
            "Specialty": "PRIMARYCARE",
            "Type": "DICTATION"
        },
        {
            "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-dictation-medical-transcription-job",
            "CreationTime": "2020-09-21T21:01:14.569000+00:00",
            "StartTime": "2020-09-21T21:01:14.592000+00:00",
            "CompletionTime": "2020-09-21T21:01:43.606000+00:00",
            "LanguageCode": "en-US",
            "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
            "OutputLocationType": "CUSTOMER_BUCKET",
            "Specialty": "PRIMARYCARE",
            "Type": "DICTATION"
        },
        {
            "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-conversation-medical-transcription-job",
            "CreationTime": "2020-09-21T19:09:18.171000+00:00",
            "StartTime": "2020-09-21T19:09:18.199000+00:00",
            "CompletionTime": "2020-09-21T19:10:22.516000+00:00",
            "LanguageCode": "en-US",
            "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
            "OutputLocationType": "CUSTOMER_BUCKET",
            "Specialty": "PRIMARYCARE",
            "Type": "CONVERSATION"
        },
        {
            "MedicalTranscriptionJobName": "speaker-id-conversation-medical-transcription-job",
            "CreationTime": "2020-09-21T18:43:37.157000+00:00",
            "StartTime": "2020-09-21T18:43:37.265000+00:00",
            "CompletionTime": "2020-09-21T18:44:21.192000+00:00",
            "LanguageCode": "en-US",
            "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
            "OutputLocationType": "CUSTOMER_BUCKET",
            "Specialty": "PRIMARYCARE",
            "Type": "CONVERSATION"
        },
        {
            "MedicalTranscriptionJobName": "multichannel-conversation-medical-transcription-job",
            "CreationTime": "2020-09-20T23:46:44.053000+00:00",
            "StartTime": "2020-09-20T23:46:44.081000+00:00",
            "CompletionTime": "2020-09-20T23:47:35.851000+00:00",
            "LanguageCode": "en-US",
            "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
            "OutputLocationType": "CUSTOMER_BUCKET",
            "Specialty": "PRIMARYCARE",
            "Type": "CONVERSATION"
        }
    ]
}

Pour plus d'informations, consultez https://docs.aws.amazon.com/transcribe/ latest/dg/ batch-med-transcription .html> dans le manuel Amazon Transcribe Developer Guide.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserlist-medical-vocabularies.

AWS CLI

Pour répertorier vos vocabulaires médicaux personnalisés

L'list-medical-vocabulariesexemple suivant répertorie les vocabulaires médicaux personnalisés associés à votre AWS compte et à votre région. Pour obtenir plus d'informations sur une tâche de transcription particulière, copiez la valeur d'un MedicalTranscriptionJobName paramètre dans le résultat de transcription et spécifiez cette valeur pour l'MedicalTranscriptionJobNameoption de la get-medical-transcription-job commande. Pour voir d'autres tâches de transcription, copiez la valeur du NextToken paramètre, réexécutez la list-medical-transcription-jobs commande et spécifiez cette valeur dans l'--next-tokenoption.

aws transcribe list-medical-vocabularies

Sortie :

{
    "Vocabularies": [
        {
            "VocabularyName": "cli-medical-vocab-2",
            "LanguageCode": "en-US",
            "LastModifiedTime": "2020-09-21T21:44:59.521000+00:00",
            "VocabularyState": "READY"
        },
        {
            "VocabularyName": "cli-medical-vocab-1",
            "LanguageCode": "en-US",
            "LastModifiedTime": "2020-09-19T23:59:04.349000+00:00",
            "VocabularyState": "READY"
        }
    ]
}

Pour plus d’informations, consultez Vocabulaires personnalisés médicaux dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserlist-transcription-jobs.

AWS CLI

Pour répertorier les tâches de transcription

L'list-transcription-jobsexemple suivant répertorie les tâches de transcription associées à votre AWS compte et à votre région.

aws transcribe list-transcription-jobs

Sortie :

{
    "NextToken": "NextToken",
    "TranscriptionJobSummaries": [
        {
            "TranscriptionJobName": "speak-id-job-1",
            "CreationTime": "2020-08-17T21:06:15.391000+00:00",
            "StartTime": "2020-08-17T21:06:15.416000+00:00",
            "CompletionTime": "2020-08-17T21:07:05.098000+00:00",
            "LanguageCode": "language-code",
            "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
            "OutputLocationType": "SERVICE_BUCKET"
        },
        {
            "TranscriptionJobName": "job-1",
            "CreationTime": "2020-08-17T20:50:24.207000+00:00",
            "StartTime": "2020-08-17T20:50:24.230000+00:00",
            "CompletionTime": "2020-08-17T20:52:18.737000+00:00",
            "LanguageCode": "language-code",
            "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
            "OutputLocationType": "SERVICE_BUCKET"
        },
        {
            "TranscriptionJobName": "sdk-test-job-4",
            "CreationTime": "2020-08-17T20:32:27.917000+00:00",
            "StartTime": "2020-08-17T20:32:27.956000+00:00",
            "CompletionTime": "2020-08-17T20:33:15.126000+00:00",
            "LanguageCode": "language-code",
            "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
            "OutputLocationType": "SERVICE_BUCKET"
        },
        {
            "TranscriptionJobName": "Diarization-speak-id",
            "CreationTime": "2020-08-10T22:10:09.066000+00:00",
            "StartTime": "2020-08-10T22:10:09.116000+00:00",
            "CompletionTime": "2020-08-10T22:26:48.172000+00:00",
            "LanguageCode": "language-code",
            "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
            "OutputLocationType": "SERVICE_BUCKET"
        },
        {
            "TranscriptionJobName": "your-transcription-job-name",
            "CreationTime": "2020-07-29T17:45:09.791000+00:00",
            "StartTime": "2020-07-29T17:45:09.826000+00:00",
            "CompletionTime": "2020-07-29T17:46:20.831000+00:00",
            "LanguageCode": "language-code",
            "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
            "OutputLocationType": "SERVICE_BUCKET"
        }
    ]
}

Pour plus d'informations, consultez Getting Started (interface de ligne de AWS commande) dans le manuel Amazon Transcribe Developer Guide.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserlist-vocabularies.

AWS CLI

Pour répertorier les vocabulaires personnalisés

L'list-vocabulariesexemple suivant répertorie les vocabulaires personnalisés associés à votre AWS compte et à votre région.

aws transcribe list-vocabularies

Sortie :

{
    "NextToken": "NextToken",
    "Vocabularies": [
        {
            "VocabularyName": "ards-test-1",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-04-27T22:00:27.330000+00:00",
            "VocabularyState": "READY"
        },
        {
            "VocabularyName": "sample-test",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-04-24T23:04:11.044000+00:00",
            "VocabularyState": "READY"
        },
        {
            "VocabularyName": "CRLF-to-LF-test-3-1",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-04-24T22:12:22.277000+00:00",
            "VocabularyState": "READY"
        },
        {
            "VocabularyName": "CRLF-to-LF-test-2",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-04-24T21:53:50.455000+00:00",
            "VocabularyState": "READY"
        },
        {
            "VocabularyName": "CRLF-to-LF-1-1",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-04-24T21:39:33.356000+00:00",
            "VocabularyState": "READY"
        }
    ]
}

Pour plus d’informations, consultez Vocabulaires personnalisés dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

  • Pour API plus de détails, voir ListVocabulariesla section Référence des AWS CLI commandes.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserlist-vocabulary-filters.

AWS CLI

Pour répertorier vos filtres de vocabulaire

L'list-vocabulary-filtersexemple suivant répertorie les filtres de vocabulaire associés à votre AWS compte et à votre région.

aws transcribe list-vocabulary-filters

Sortie :

{
    "NextToken": "NextToken": [
        {
            "VocabularyFilterName": "testFilter",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-05-07T22:39:32.147000+00:00"
        },
        {
            "VocabularyFilterName": "testFilter2",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-05-21T23:29:35.174000+00:00"
        },
        {
            "VocabularyFilterName": "filter2",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-05-08T20:18:26.426000+00:00"
        },
        {
            "VocabularyFilterName": "filter-review",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-06-03T18:52:30.448000+00:00"
        },
        {
            "VocabularyFilterName": "crlf-filt",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-05-22T19:42:42.737000+00:00"
        }
    ]
}

Pour plus d'informations, consultez la section Filtrer les mots indésirables dans le manuel Amazon Transcribe Developer Guide.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserstart-medical-transcription-job.

AWS CLI

Exemple 1 : Transcrire une dictée médicale enregistrée sous forme de fichier audio

L’exemple start-medical-transcription-job suivant transcrit un fichier audio. Vous spécifiez l’emplacement de la sortie de transcription dans le paramètre OutputBucketName.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfile.json

Contenu de myfile.json :

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "simple-dictation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "DICTATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    }
}

Sortie :

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "simple-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-20T00:35:22.256000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-20T00:35:22.218000+00:00",
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "DICTATION"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Présentation de la transcription par lots dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 2 : Transcrire un dialogue entre un médecin et son patient enregistré sous forme de fichier audio

L’exemple start-medical-transcription-job suivant transcrit un fichier audio contenant un dialogue entre un médecin et son patient. Vous spécifiez l'emplacement de la sortie de transcription dans le OutputBucketName paramètre.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://mysecondfile.json

Contenu de mysecondfile.json :

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "simple-dictation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "CONVERSATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    }
}

Sortie :

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "simple-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-20T23:19:49.965000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-20T23:19:49.941000+00:00",
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "CONVERSATION"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Présentation de la transcription par lots dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 3 : Transcrire un fichier audio multicanal d’un dialogue entre un médecin et son patient

L’exemple start-medical-transcription-job suivant transcrit le son de chaque canal du fichier audio et fusionne les transcriptions distinctes de chaque canal en une seule sortie de transcription. Vous spécifiez l’emplacement de la sortie de transcription dans le paramètre OutputBucketName.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://mythirdfile.json

Contenu de mythirdfile.json :

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "multichannel-conversation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "CONVERSATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
        "Media": {
          "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "Settings":{
          "ChannelIdentification": true
        }
}

Sortie :

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "multichannel-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-20T23:46:44.081000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-20T23:46:44.053000+00:00",
        "Settings": {
            "ChannelIdentification": true
        },
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "CONVERSATION"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Identification des canaux dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 4 : Transcrire un fichier audio d’un dialogue entre un médecin et son patient et identifier les locuteurs dans la sortie de transcription

L’exemple start-medical-transcription-job suivant transcrit le fichier audio et étiquette le discours de chaque locuteur dans la sortie de transcription. Vous spécifiez l’emplacement de la sortie de transcription dans le paramètre OutputBucketName.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfourthfile.json

Contenu de myfourthfile.json :

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "speaker-id-conversation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "CONVERSATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
    "Settings":{
        "ShowSpeakerLabels": true,
        "MaxSpeakerLabels": 2
        }
}

Sortie :

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "speaker-id-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-21T18:43:37.265000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-21T18:43:37.157000+00:00",
        "Settings": {
            "ShowSpeakerLabels": true,
            "MaxSpeakerLabels": 2
        },
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "CONVERSATION"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Identification des locuteurs dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 5 : Transcrire une conversation médicale enregistrée sous forme de fichier audio avec jusqu’à deux alternatives de transcription

L’exemple start-medical-transcription-job suivant crée jusqu’à deux transcriptions alternatives à partir d’un seul fichier audio. Un niveau de confiance est associé à chaque transcription. Par défaut, Amazon Transcribe renvoie la transcription avec le niveau de confiance le plus élevé. Vous pouvez spécifier qu’Amazon Transcribe renvoie des transcriptions supplémentaires avec des niveaux de confiance inférieurs. Vous spécifiez l’emplacement de la sortie de transcription dans le paramètre OutputBucketName.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfifthfile.json

Contenu de myfifthfile.json :

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-conversation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "CONVERSATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    },
    "Settings":{
        "ShowAlternatives": true,
        "MaxAlternatives": 2
    }
}

Sortie :

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-21T19:09:18.199000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-21T19:09:18.171000+00:00",
        "Settings": {
            "ShowAlternatives": true,
            "MaxAlternatives": 2
        },
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "CONVERSATION"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Transcriptions alternatives dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 6 : Transcrire le fichier audio d’une dictée médicale avec jusqu’à deux transcriptions alternatives

L’exemple start-medical-transcription-job suivant transcrit un fichier audio et utilise un filtre de vocabulaire pour masquer les mots indésirables. Vous spécifiez l'emplacement de la sortie de transcription dans le OutputBucketName paramètre.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://mysixthfile.json

Contenu de mysixthfile.json :

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-conversation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "DICTATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    },
    "Settings":{
          "ShowAlternatives": true,
          "MaxAlternatives": 2
    }
}

Sortie :

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-21T21:01:14.592000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-21T21:01:14.569000+00:00",
        "Settings": {
            "ShowAlternatives": true,
            "MaxAlternatives": 2
        },
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "DICTATION"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Transcriptions alternatives dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 7 : Transcrire un fichier audio d’une dictée médicale avec une précision accrue en utilisant un vocabulaire personnalisé

L’exemple start-medical-transcription-job suivant transcrit un fichier audio et utilise un vocabulaire médical personnalisé que vous avez créé précédemment pour augmenter la précision de la transcription. Vous spécifiez l’emplacement de la sortie de transcription dans le paramètre OutputBucketName.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myseventhfile.json

Contenu de mysixthfile.json :

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "vocabulary-dictation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "DICTATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    },
    "Settings":{
        "VocabularyName": "cli-medical-vocab-1"
    }
}

Sortie :

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "vocabulary-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-21T21:17:27.045000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-21T21:17:27.016000+00:00",
        "Settings": {
            "VocabularyName": "cli-medical-vocab-1"
        },
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "DICTATION"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Vocabulaires personnalisés médicaux dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserstart-transcription-job.

AWS CLI

Exemple 1 : Transcrire un fichier audio

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit un fichier audio.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfile.json

Contenu de myfile.json :

{
    "TranscriptionJobName": "cli-simple-transcription-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    }
}

Pour plus d'informations, consultez Getting Started (interface de ligne de AWS commande) dans le manuel Amazon Transcribe Developer Guide.

Exemple 2 : Transcrire un fichier audio multicanal

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit le fichier audio multicanal.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://mysecondfile.json

Contenu de mysecondfile.json :

{
    "TranscriptionJobName": "cli-channelid-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
        "ChannelIdentification":true
    }
}

Sortie :

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-channelid-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-17T16:07:56.817000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-17T16:07:56.784000+00:00",
        "Settings": {
            "ChannelIdentification": true
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Transcription de l’audio multicanal dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 3 : Transcrire un fichier audio et identifier les différents locuteurs

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit le fichier audio et identifie les locuteurs dans la sortie de transcription.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://mythirdfile.json

Contenu de mythirdfile.json :

{
    "TranscriptionJobName": "cli-speakerid-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
    "ShowSpeakerLabels": true,
    "MaxSpeakerLabels": 2
    }
}

Sortie :

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-speakerid-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-17T16:22:59.696000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-17T16:22:59.676000+00:00",
        "Settings": {
            "ShowSpeakerLabels": true,
            "MaxSpeakerLabels": 2
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Identification des locuteurs dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 4 : Transcrire un fichier audio et masquer les mots indésirables dans la sortie de transcription

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit un fichier audio et utilise un filtre de vocabulaire que vous avez créé précédemment pour masquer les mots indésirables.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfourthfile.json

Contenu de myfourthfile.json :

{
    "TranscriptionJobName": "cli-filter-mask-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
          "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
        "VocabularyFilterName": "your-vocabulary-filter",
        "VocabularyFilterMethod": "mask"
    }
}

Sortie :

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-filter-mask-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://Amazon-S3-Prefix/your-media-file.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-18T16:36:18.568000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-18T16:36:18.547000+00:00",
        "Settings": {
            "VocabularyFilterName": "your-vocabulary-filter",
            "VocabularyFilterMethod": "mask"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Filtrage des transcriptions dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 5 : Transcrire un fichier audio et supprimer les mots indésirables dans la sortie de transcription

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit un fichier audio et utilise un filtre de vocabulaire que vous avez créé précédemment pour masquer les mots indésirables.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfifthfile.json

Contenu de myfifthfile.json :

{
    "TranscriptionJobName": "cli-filter-remove-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
        "VocabularyFilterName": "your-vocabulary-filter",
        "VocabularyFilterMethod": "remove"
    }
}

Sortie :

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-filter-remove-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-18T16:36:18.568000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-18T16:36:18.547000+00:00",
        "Settings": {
            "VocabularyFilterName": "your-vocabulary-filter",
            "VocabularyFilterMethod": "remove"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Filtrage des transcriptions dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 6 : Transcrire un fichier audio avec une précision accrue en utilisant un vocabulaire personnalisé

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit un fichier audio et utilise un filtre de vocabulaire que vous avez créé précédemment pour masquer les mots indésirables.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://mysixthfile.json

Contenu de mysixthfile.json :

{
    "TranscriptionJobName": "cli-vocab-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
        "VocabularyName": "your-vocabulary"
    }
}

Sortie :

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-vocab-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-18T16:36:18.568000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-18T16:36:18.547000+00:00",
        "Settings": {
            "VocabularyName": "your-vocabulary"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Filtrage des transcriptions dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 7 : Identifier la langue d’un fichier audio et le transcrire

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit un fichier audio et utilise un filtre de vocabulaire que vous avez créé précédemment pour masquer les mots indésirables.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myseventhfile.json

Contenu de myseventhfile.json :

{
    "TranscriptionJobName": "cli-identify-language-transcription-job",
    "IdentifyLanguage": true,
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    }
}

Sortie :

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-identify-language-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-18T22:27:23.970000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-18T22:27:23.948000+00:00",
        "IdentifyLanguage": true
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Identification de la langue dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 8 : Transcrire un fichier audio contenant des données d’identification personnelle expurgées

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit le fichier audio et expurge les données d’identification personnelle dans la sortie de transcription.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myeighthfile.json

Contenu de myeigthfile.json :

{
    "TranscriptionJobName": "cli-redaction-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://Amazon-S3-Prefix/your-media-file.file-extension"
    },
    "ContentRedaction": {
        "RedactionOutput":"redacted",
        "RedactionType":"PII"
    }
}

Sortie :

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-redaction-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://Amazon-S3-Prefix/your-media-file.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-25T23:49:13.195000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-25T23:49:13.176000+00:00",
        "ContentRedaction": {
            "RedactionType": "PII",
            "RedactionOutput": "redacted"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Expurgation automatique du contenu dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 9 : Pour générer une transcription contenant des informations personnellement identifiables (PII) expurgées et une transcription non expurgée

L’exemple start-transcription-job suivant génère deux transcriptions du fichier audio, l’une avec les données d’identification personnelle expurgées, et l’autre sans aucune expurgation.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myninthfile.json

Contenu de myninthfile.json :

{
    "TranscriptionJobName": "cli-redaction-job-with-unredacted-transcript",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Media": {
          "MediaFileUri": "s3://Amazon-S3-Prefix/your-media-file.file-extension"
        },
    "ContentRedaction": {
        "RedactionOutput":"redacted_and_unredacted",
        "RedactionType":"PII"
    }
}

Sortie :

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-redaction-job-with-unredacted-transcript",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://Amazon-S3-Prefix/your-media-file.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-25T23:59:47.677000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-25T23:59:47.653000+00:00",
        "ContentRedaction": {
            "RedactionType": "PII",
            "RedactionOutput": "redacted_and_unredacted"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Expurgation automatique du contenu dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 10 : Utiliser un modèle de langage personnalisé que vous avez créé précédemment pour transcrire un fichier audio.

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit le fichier audio avec un modèle de langage personnalisé que vous avez créé précédemment.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://mytenthfile.json

Contenu de mytenthfile.json :

{
    "TranscriptionJobName": "cli-clm-2-job-1",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.file-extension"
    },
    "ModelSettings": {
        "LanguageModelName":"cli-clm-2"
    }
}

Sortie :

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-clm-2-job-1",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-28T17:56:01.835000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-28T17:56:01.801000+00:00",
        "ModelSettings": {
            "LanguageModelName": "cli-clm-2"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision de la transcription spécifique à un domaine grâce à des modèles de langue personnalisés dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserupdate-medical-vocabulary.

AWS CLI

Mettre à jour un vocabulaire médical personnalisé avec de nouveaux termes.

L'update-medical-vocabularyexemple suivant remplace les termes utilisés dans un vocabulaire médical personnalisé par les nouveaux termes. Prérequis : pour remplacer les termes d'un vocabulaire médical personnalisé, vous avez besoin d'un fichier contenant de nouveaux termes.

aws transcribe update-medical-vocabulary \
    --vocabulary-file-uri s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix/medical-custom-vocabulary.txt \
    --vocabulary-name medical-custom-vocabulary \
    --language-code language

Sortie :

{
    "VocabularyName": "medical-custom-vocabulary",
    "LanguageCode": "en-US",
    "VocabularyState": "PENDING"
}

Pour plus d’informations, consultez Vocabulaires personnalisés médicaux dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserupdate-vocabulary-filter.

AWS CLI

Pour remplacer les mots dans un filtre de vocabulaire

L'update-vocabulary-filterexemple suivant remplace les mots d'un filtre de vocabulaire par de nouveaux mots. Prérequis : pour mettre à jour un filtre de vocabulaire avec les nouveaux mots, vous devez enregistrer ces mots sous forme de fichier texte.

aws transcribe update-vocabulary-filter \
    --vocabulary-filter-file-uri s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix/your-text-file-to-update-your-vocabulary-filter.txt \
    --vocabulary-filter-name vocabulary-filter-name

Sortie :

{
    "VocabularyFilterName": "vocabulary-filter-name",
    "LanguageCode": "language-code",
    "LastModifiedTime": "2020-09-23T18:40:35.139000+00:00"
}

Pour plus d'informations, consultez la section Filtrer les mots indésirables dans le manuel Amazon Transcribe Developer Guide.

L'exemple de code suivant montre comment utiliserupdate-vocabulary.

AWS CLI

Pour mettre à jour un vocabulaire personnalisé avec de nouveaux termes.

L’exemple update-vocabulary suivant remplace les termes utilisés pour créer un vocabulaire personnalisé par les nouveaux termes que vous fournissez. Prérequis : pour remplacer les termes d’un vocabulaire personnalisé, vous avez besoin d’un fichier contenant les nouveaux termes.

aws transcribe update-vocabulary \
    --vocabulary-file-uri s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix/custom-vocabulary.txt \
    --vocabulary-name custom-vocabulary \
    --language-code language-code

Sortie :

{
    "VocabularyName": "custom-vocabulary",
    "LanguageCode": "language",
    "VocabularyState": "PENDING"
}

Pour plus d’informations, consultez Vocabulaires personnalisés dans le Guide du développeur Amazon Transcribe.

  • Pour API plus de détails, voir UpdateVocabularyla section Référence des AWS CLI commandes.