Esempi di Amazon Transcribe utilizzando AWS CLI - AWS Command Line Interface
Azioni

Questa documentazione è valida AWS CLI solo per la versione 1. Per la documentazione relativa alla versione 2 di AWS CLI, consulta la Guida per l'utente della versione 2.

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Esempi di Amazon Transcribe utilizzando AWS CLI

I seguenti esempi di codice mostrano come eseguire azioni e implementare scenari comuni utilizzando Amazon Transcribe. AWS Command Line Interface

Le azioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguite nel contesto. Sebbene le azioni mostrino come richiamare le singole funzioni del servizio, è possibile visualizzarle contestualizzate negli scenari correlati.

Ogni esempio include un link al codice sorgente completo, in cui vengono fornite le istruzioni su come configurare ed eseguire il codice nel contesto.

Argomenti

Azioni

Il seguente esempio di codice mostra come usare. create-language-model

AWS CLI

Esempio 1: come creare un modello linguistico personalizzato utilizzando i dati di addestramento e di ottimizzazione.

L’esempio create-language-model seguente crea un modello linguistico personalizzato. È possibile utilizzare un modello linguistico personalizzato per migliorare le prestazioni di trascrizione dei domini come quello legale, alberghiero, finanziario e assicurativo. Per language-code, immetti un codice lingua valido. Ad esempio base-model-name, specificate un modello di base più adatto alla frequenza di campionamento dell'audio che desiderate trascrivere con il vostro modello linguistico personalizzato. Per model-name, specifica il nome che si desidera assegnare al modello linguistico personalizzato.

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://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix-for-training-data",TuningDataS3Uri="s3://amzn-s3-demo-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"

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 2: come creare un modello linguistico personalizzato utilizzando solo i dati di addestramento.

L’esempio create-language-model seguente trascrive il file audio. È possibile utilizzare un modello linguistico personalizzato per migliorare le prestazioni di trascrizione dei domini come quello legale, alberghiero, finanziario e assicurativo. Per language-code, immetti un codice lingua valido. Ad esempio base-model-name, specifica un modello di base più adatto alla frequenza di campionamento dell'audio che desideri trascrivere con il tuo modello linguistico personalizzato. Per model-name, specifica il nome che si desidera assegnare al modello linguistico personalizzato.

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://amzn-s3-demo-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"

Output:

{
    "LanguageCode": "en-US",
    "BaseModelName": "base-model-name",
    "ModelName": "cli-clm-example",
    "InputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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"
}

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarecreate-medical-vocabulary.

AWS CLI

Come creare un vocabolario personalizzato medico

L’esempio create-medical-vocabulary seguente crea un vocabolario personalizzato. Per creare un vocabolario personalizzato, devi aver creato un file di testo con tutti i termini che desideri trascrivere in modo più accurato. Per vocabulary-file-uri, specifica l'URI Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) di quel file di testo. Per language-code, specifica un codice di lingua corrispondente alla lingua del vocabolario personalizzato. Per vocabulary-name, specifica come vuoi denominare il vocabolario personalizzato.

aws transcribe create-medical-vocabulary \
    --vocabulary-name cli-medical-vocab-example \
    --language-code language-code \
    --vocabulary-file-uri https://amzn-s3-demo-bucket.AWS-Region.amazonaws.com/the-text-file-for-the-medical-custom-vocabulary.txt

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari medici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarecreate-vocabulary-filter.

AWS CLI

Come creare un filtro di vocabolario

L’esempio create-vocabulary-filter seguente crea un filtro di vocabolario che utilizza un file di testo contenente un elenco di parole che non devono essere presenti in una trascrizione. Per language-code, specifica il codice lingua corrispondente alla lingua del filtro di vocabolario. Per vocabulary-filter-file-uri, specifica l'URI Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) del file di testo. Per vocabulary-filter-name, specifica il nome del filtro del vocabolario.

aws transcribe create-vocabulary-filter \
    --language-code language-code \
    --vocabulary-filter-file-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/vocabulary-filter.txt \
    --vocabulary-filter-name cli-vocabulary-filter-example

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio di parole indesiderate nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarecreate-vocabulary.

AWS CLI

Creazione di un vocabolario personalizzato

L’esempio create-vocabulary seguente crea un vocabolario personalizzato. Per creare un vocabolario personalizzato, devi aver creato un file di testo con tutti i termini che desideri trascrivere in modo più accurato. Per vocabulary-file-uri, specifica l'URI Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) di quel file di testo. Per language-code, specifica un codice di lingua corrispondente alla lingua del vocabolario personalizzato. Per vocabulary-name, specifica come vuoi denominare il vocabolario personalizzato.

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

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredelete-language-model.

AWS CLI

Come eliminare un modello linguistico personalizzato

L’esempio delete-language-model seguente elimina un modello linguistico personalizzato.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredelete-medical-transcription-job.

AWS CLI

Eliminazione di un processo di trascrizione medica

L’esempio delete-medical-transcription-job seguente elimina un processo di trascrizione medica.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta DeleteMedicalTranscriptionJobla Amazon Transcribe Developer Guide.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredelete-medical-vocabulary.

AWS CLI

Come eliminare un vocabolario medico personalizzato

L’esempio delete-medical-vocabulary seguente elimina un vocabolario personalizzato medico. Per vocabulary-name, specifica il nome del vocabolario personalizzato medico.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari medici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredelete-transcription-job.

AWS CLI

Eliminazione di un processo di trascrizione

L’esempio delete-transcription-job seguente elimina uno dei processi di trascrizione.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta DeleteTranscriptionJobla Amazon Transcribe Developer Guide.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredelete-vocabulary-filter.

AWS CLI

Come eliminare un filtro di vocabolario

L’esempio delete-vocabulary-filter seguente elimina un filtro di vocabolario.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio di parole indesiderate nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredelete-vocabulary.

AWS CLI

Eliminazione di un vocabolario personalizzato

L’esempio delete-vocabulary seguente elimina un vocabolario personalizzato.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzaredescribe-language-model.

AWS CLI

Come ottenere informazioni su uno specifico modello linguistico personalizzato

L’esempio describe-language-model seguente ottiene informazioni su uno specifico modello linguistico personalizzato. Ad esempio, sotto BaseModelName puoi vedere se il tuo modello è stato addestrato utilizzando un WideBand modello NarrowBand o. I modelli linguistici personalizzati con un modello NarrowBand base possono trascrivere l'audio con una frequenza di campionamento inferiore a 16 kHz. I modelli linguistici che utilizzano un modello WideBand base possono trascrivere l'audio con una frequenza di campionamento superiore a 16 kHz. Il parametro S3Uri indica il prefisso Amazon S3 che è stato utilizzato per accedere ai dati di addestramento per creare il modello linguistico personalizzato.

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

Output:

{
    "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://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix/",
            "TuningDataS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix/",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-with-permissions-to-create-a-custom-language-model"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareget-medical-transcription-job.

AWS CLI

Come ottenere informazioni su uno specifico processo di trascrizione medica

L’esempio get-medical-transcription-job seguente ottiene informazioni su uno specifico processo di trascrizione medica. Per accedere ai risultati della trascrizione, utilizzate il TranscriptFileUri parametro. Se sono state abilitate funzionalità aggiuntive per il processo di trascrizione, è possibile visualizzarle nell’oggetto Impostazioni. Il parametro Specialty mostra la specializzazione medica del provider. Il parametro Type indica se il discorso nel processo di trascrizione è relativo a una conversazione medica o una dettatura medica.

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

Output:

{
    "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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Trascrizione in batch nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareget-medical-vocabulary.

AWS CLI

Come ottenere informazioni su un vocabolario medico personalizzato

L’esempio get-medical-vocabulary seguente ottiene informazioni su un vocabolario personalizzato medico. È possibile utilizzare il VocabularyState parametro per visualizzare lo stato di elaborazione del vocabolario. Se è PRONTO, puoi usarlo durante l'operazione. StartMedicalTranscriptionJob :

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

Output:

{
    "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"
}

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari medici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareget-transcription-job.

AWS CLI

Ottenere informazioni su un processo di trascrizione specifico

L’esempio get-transcription-job seguente ottiene informazioni su un processo di trascrizione specifico. Per accedere ai risultati della trascrizione, utilizzate il TranscriptFileUri parametro. Utilizzate il MediaFileUri parametro per vedere quale file audio avete trascritto con questo lavoro. Puoi usare l’oggetto Settings per visualizzare le funzionalità opzionali che hai abilitato nel processo di trascrizione.

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

Output:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "your-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
        "LanguageCode": "language-code",
        "MediaSampleRateHertz": 48000,
        "MediaFormat": "mp4",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Getting Started (AWS Command Line Interface) nella Amazon Transcribe Developer Guide.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareget-vocabulary-filter.

AWS CLI

Come ottenere informazioni su un filtro di vocabolario

L’esempio get-vocabulary-filter seguente ottiene informazioni su un filtro di vocabolario. È possibile utilizzare il DownloadUri parametro per ottenere l'elenco delle parole utilizzate per creare il filtro del vocabolario.

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

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Filtrare le parole indesiderate nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareget-vocabulary.

AWS CLI

Ottenere informazioni su un vocabolario personalizzato

L’esempio get-vocabulary seguente ottiene informazioni su un vocabolario personalizzato creato in precedenza.

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

Output:

{
    "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"
}

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarelist-language-models.

AWS CLI

Come elencare i modelli linguistici personalizzati

L'list-language-modelsesempio seguente elenca i modelli linguistici personalizzati associati all' AWS account e alla regione. È possibile utilizzare i parametri S3Uri e TuningDataS3Uri per trovare i prefissi Amazon S3 utilizzati come dati di addestramento o dati di ottimizzazione. BaseModelName Indica se hai utilizzato un WideBand modello o un NarrowBand modello per creare un modello linguistico personalizzato. È possibile trascrivere l'audio con una frequenza di campionamento inferiore a 16 kHz con un modello linguistico personalizzato utilizzando un modello base. NarrowBand È possibile trascrivere l'audio a 16 kHz o superiore con un modello linguistico personalizzato utilizzando un modello base. WideBand Il parametro ModelStatus mostra se è possibile utilizzare il modello linguistico personalizzato in un processo di trascrizione. Se il valore è COMPLETED, è possibile utilizzare il modello in un processo di trascrizione.

aws transcribe list-language-models

Output:

{
    "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://amzn-s3-demo-bucket/clm-training-data/",
                "TuningDataS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket/clm-training-data/",
                "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-used-to-create-the-custom-language-model"
            }
        }
    ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarelist-medical-transcription-jobs.

AWS CLI

Elencare i processi di trascrizione medica

L'list-medical-transcription-jobsesempio seguente elenca i lavori di trascrizione medica associati al tuo AWS account e alla tua regione. Per ottenere ulteriori informazioni su un particolare processo di trascrizione, copiate il valore di un MedicalTranscriptionJobName parametro nell'output della trascrizione e specificate quel valore per l'opzione del comando. MedicalTranscriptionJobName get-medical-transcription-job Per visualizzare altri lavori di trascrizione, copiate il valore del NextToken parametro, eseguite nuovamente il list-medical-transcription-jobs comando e specificate quel valore nell'opzione. --next-token

aws transcribe list-medical-transcription-jobs

Output:

{
    "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"
        }
    ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta https://docs.aws.amazon.com/transcribe/ latest/dg/batch -med-transcription.html> nella Amazon Transcribe Developer Guide.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarelist-medical-vocabularies.

AWS CLI

Come elencare i vocabolari medici personalizzati

L'list-medical-vocabulariesesempio seguente elenca i vocabolari medici personalizzati associati al tuo AWS account e alla tua regione. Per ottenere ulteriori informazioni su un particolare processo di trascrizione, copia il valore di un parametro MedicalTranscriptionJobName nell’output di trascrizione e specifica tale valore per l’opzione MedicalTranscriptionJobName del comando get-medical-transcription-job. Per visualizzare ulteriori processi di trascrizione, copia il valore del parametro NextToken, esegui nuovamente il comando list-medical-transcription-jobs e specifica quel valore nell’opzione --next-token.

aws transcribe list-medical-vocabularies

Output:

{
    "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"
        }
    ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari medici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarelist-transcription-jobs.

AWS CLI

Elencare i processi di trascrizione

L'list-transcription-jobsesempio seguente elenca i lavori di trascrizione associati al tuo AWS account e alla tua regione.

aws transcribe list-transcription-jobs

Output:

{
    "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"
        }
    ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta Getting Started (AWS Command Line Interface) nella Amazon Transcribe Developer Guide.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarelist-vocabularies.

AWS CLI

Elenco dei vocabolari personalizzati

L'list-vocabulariesesempio seguente elenca i vocabolari personalizzati associati all' AWS account e alla regione.

aws transcribe list-vocabularies

Output:

{
    "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"
        }
    ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarelist-vocabulary-filters.

AWS CLI

Come elencare i filtri di vocabolario

L'list-vocabulary-filtersesempio seguente elenca i filtri del vocabolario associati al tuo AWS account e alla tua regione.

aws transcribe list-vocabulary-filters

Output:

{
    "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"
        }
    ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio di parole indesiderate nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarestart-medical-transcription-job.

AWS CLI

Esempio 1: trascrivere una dettatura medica archiviata come file audio

L’esempio start-medical-transcription-job seguente trascrive un file audio. Specifica la posizione dell’output della trascrizione nel parametro OutputBucketName.

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

Contenuto di myfile.json:

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

Output:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "simple-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica della trascrizione in batch nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 2: trascrivere un dialogo medico-paziente archiviato come file audio

L’esempio start-medical-transcription-job seguente trascrive un file audio contenente un dialogo medico-paziente. Specificate la posizione dell'output della trascrizione nel OutputBucketName parametro.

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

Contenuto di mysecondfile.json:

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

Output:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "simple-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica della trascrizione in batch nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 3: trascrivere un file audio multicanale di un dialogo medico-paziente

L’esempio start-medical-transcription-job seguente trascrive l’audio da ogni canale del file audio e unisce le trascrizioni separate di ciascun canale in un unico batch di trascrizione. Specifica la posizione dell’output della trascrizione nel parametro OutputBucketName.

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

Contenuto di mythirdfile.json:

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

Output:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "multichannel-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Identificazione del canale nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 4: trascrivere un file audio di un dialogo tra medico e paziente e identificare le persone che parlano nell’output della trascrizione

L’esempio start-medical-transcription-job seguente trascrive un file audio ed etichetta il discorso di ciascuna persona che parla nell’output di trascrizione. Specifica la posizione dell’output della trascrizione nel parametro OutputBucketName.

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

Contenuto di myfourthfile.json:

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

Output:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "speaker-id-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Identificazione delle persone che parlano nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 5: trascrivere una conversazione medica archiviata come file audio con un massimo di due alternative di trascrizione

L’esempio start-medical-transcription-job seguente crea fino a due trascrizioni alternative da un singolo file audio. A ogni trascrizione è associato un livello di affidabilità. Per impostazione predefinita, Amazon Transcribe restituisce la trascrizione con il livello di affidabilità più elevato. Puoi specificare che Amazon Transcribe restituisca trascrizioni aggiuntive con livelli di affidabilità inferiori. Specifica la posizione dell’output della trascrizione nel parametro OutputBucketName.

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

Contenuto di myfifthfile.json:

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

Output:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Trascrizioni alternative nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 6: trascrivere un file audio di una dettatura medica con un massimo di due trascrizioni alternative

L’esempio start-medical-transcription-job seguente trascrive un file audio e utilizza un filtro del vocabolario per mascherare eventuali parole indesiderate. Si specifica la posizione dell'output della trascrizione nel parametro. OutputBucketName 

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

Contenuto di mysixthfile.json:

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

Output:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Trascrizioni alternative nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 7: trascrivere un file audio di una dettatura medica con maggiore precisione utilizzando un vocabolario personalizzato

L’esempio start-medical-transcription-job seguente trascrive un file audio e utilizza un vocabolario medico personalizzato creato in precedenza per aumentare la precisione della trascrizione. Specifica la posizione dell'output della trascrizione nel parametro. OutputBucketName

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

Contenuto di mysixthfile.json:

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

Output:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "vocabulary-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari medici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzarestart-transcription-job.

AWS CLI

Esempio 1: trascrivere un file audio

L’esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio.

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

Contenuto di myfile.json:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Getting Started (AWS Command Line Interface) nella Amazon Transcribe Developer Guide.

Esempio 2: trascrivere un file audio multicanale

L’esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio multicanale.

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

Contenuto di mysecondfile.json:

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

Output:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-channelid-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Trascrizione dell’audio multicanale nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 3: trascrivere un file audio e identificare le diverse persone che parlano

L’esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e identifica le persone che parlano nell’output di trascrizione.

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

Contenuto di mythirdfile.json:

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

Output:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-speakerid-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Identificazione delle persone che parlano nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 4: trascrivere un file audio e mascherare eventuali parole indesiderate nell’output della trascrizione

L’esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e utilizza un filtro del vocabolario creato in precedenza per mascherare eventuali parole indesiderate.

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

Contenuto di myfourthfile.json:

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

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio delle trascrizioni nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 5: trascrivere un file audio e rimuovere eventuali parole indesiderate nell’output della trascrizione

L’esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e utilizza un filtro del vocabolario creato in precedenza per mascherare eventuali parole indesiderate.

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

Contenuto di myfifthfile.json:

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

Output:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-filter-remove-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio delle trascrizioni nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 6: trascrivere un file audio con maggiore precisione utilizzando un vocabolario personalizzato

L’esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e utilizza un filtro del vocabolario creato in precedenza per mascherare eventuali parole indesiderate.

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

Contenuto di mysixthfile.json:

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

Output:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-vocab-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio delle trascrizioni nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 7: identificare la lingua di un file audio e trascriverla

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e utilizza un filtro del vocabolario creato in precedenza per mascherare eventuali parole indesiderate.

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

Contenuto di myseventhfile.json:

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

Output:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-identify-language-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Identificazione della lingua nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 8: trascrivere un file audio con informazioni di identificazione personale nascoste

L’esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e nasconde le informazioni di identificazione personale nell’output di trascrizione.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Redazione dei contenuti automatici nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 9: generare una trascrizione con informazioni di identificazione personale (PII) redatte e una trascrizione non redatta

L’esempio start-transcription-job seguente genera due trascrizioni del file audio, una con le informazioni di identificazione personale redatte e l’altra senza alcuna redazione.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Redazione dei contenuti automatici nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 10: utilizzare un modello linguistico personalizzato creato in precedenza per trascrivere un file audio.

L’esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio con un modello linguistico personalizzato creato in precedenza.

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

Contenuto di mytenthfile.json:

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

Output:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-clm-2-job-1",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareupdate-medical-vocabulary.

AWS CLI

Come aggiornare un vocabolario medico personalizzato con nuovi termini.

L’esempio update-medical-vocabulary seguente sostituisce i termini utilizzati in un vocabolario personalizzato medico con quelli nuovi. Prerequisito: per sostituire i termini in un vocabolario medico personalizzato, è necessario disporre di un file con i nuovi termini.

aws transcribe update-medical-vocabulary \
    --vocabulary-file-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix/medical-custom-vocabulary.txt \
    --vocabulary-name medical-custom-vocabulary \
    --language-code language

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari medici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareupdate-vocabulary-filter.

AWS CLI

Come sostituire le parole in un filtro di vocabolario

L’esempio update-vocabulary-filter seguente sostituisce le parole in un filtro di vocabolario con nuove parole. Prerequisito: per aggiornare un filtro di vocabolario con le nuove parole, è necessario che tali parole siano salvate come file di testo.

aws transcribe update-vocabulary-filter \
    --vocabulary-filter-file-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix/your-text-file-to-update-your-vocabulary-filter.txt \
    --vocabulary-filter-name vocabulary-filter-name

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio di parole indesiderate nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareupdate-vocabulary.

AWS CLI

Aggiornamento di un vocabolario personalizzato con nuovi termini.

L’esempio update-vocabulary seguente sovrascrive i termini utilizzati per creare un vocabolario personalizzato con quelli nuovi forniti dall’utente. Prerequisito: per sostituire i termini in un vocabolario personalizzato, è necessario disporre di un file con nuovi termini.

aws transcribe update-vocabulary \
    --vocabulary-file-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix/custom-vocabulary.txt \
    --vocabulary-name custom-vocabulary \
    --language-code language-code

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.