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

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

Ogni esempio include un collegamento al codice sorgente completo, dove puoi trovare istruzioni su come configurare ed eseguire il codice nel contesto.

Argomenti

Azioni

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

AWS CLI

Esempio 1: creare un modello linguistico personalizzato utilizzando sia i dati di addestramento che quelli di ottimizzazione.

L'create-language-modelesempio seguente crea un modello linguistico personalizzato. È possibile utilizzare un modello linguistico personalizzato per migliorare le prestazioni di trascrizione per settori quali quello legale, alberghiero, finanziario e assicurativo. Per il codice della lingua, inserisci un codice lingua valido. Per base-model-name, specificate un modello base più adatto alla frequenza di campionamento dell'audio che desiderate trascrivere con il vostro modello linguistico personalizzato. Per model-name, specificate il nome con cui desiderate chiamare il 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: creare un modello linguistico personalizzato utilizzando solo dati di addestramento.

L'esempio create-language-model seguente trascrive il file audio. Puoi utilizzare un modello linguistico personalizzato per migliorare le prestazioni di trascrizione per settori come quello legale, alberghiero, finanziario e assicurativo. Per il codice della lingua, inserisci un codice lingua valido. Per base-model-name, specificate un modello base più adatto alla frequenza di campionamento dell'audio che desiderate trascrivere con il vostro modello linguistico personalizzato. Per model-name, specificate il nome con cui desiderate chiamare il 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

Per creare un vocabolario medico personalizzato

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

Per creare un filtro per il vocabolario

L'create-vocabulary-filteresempio seguente crea un filtro per il vocabolario che utilizza un file di testo contenente un elenco di parole che non si desidera vengano visualizzate in una trascrizione. Per language-code, specificate il codice della lingua corrispondente alla lingua del filtro del 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 Filtrare le parole indesiderate nella Amazon Transcribe Developer Guide.

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

Per eliminare un modello linguistico personalizzato

L'delete-language-modelesempio 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

Per eliminare un vocabolario medico personalizzato

L'delete-medical-vocabularyesempio seguente elimina un vocabolario medico personalizzato. Per vocabulary-name, specificare il nome del vocabolario medico personalizzato.

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

Per eliminare un filtro del vocabolario

L'delete-vocabulary-filteresempio seguente elimina un filtro del vocabolario.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta Filtrare le parole indesiderate nella Amazon Transcribe Developer Guide.

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

Per ottenere informazioni su uno specifico modello linguistico personalizzato

L'describe-language-modelesempio 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 hai utilizzato per accedere ai dati di formazione 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

Per ottenere informazioni su uno specifico lavoro di trascrizione medica

L'get-medical-transcription-jobesempio seguente ottiene informazioni su uno specifico lavoro di trascrizione medica. Per accedere ai risultati della trascrizione, utilizzate il parametro. TranscriptFileUri Se hai abilitato funzionalità aggiuntive per il processo di trascrizione, puoi visualizzarle nell'oggetto Impostazioni. Il parametro Specialità mostra la specialità medica del fornitore. Il parametro Type indica se il discorso nel processo di trascrizione è tratto da una conversazione medica o da un dettato medico.

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 Batch Transcription nella Amazon Transcribe Developer Guide.

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

AWS CLI

Per ottenere informazioni su un vocabolario medico personalizzato

L'get-medical-vocabularyesempio seguente ottiene informazioni su un vocabolario medico personalizzato. È possibile utilizzare il VocabularyState parametro per visualizzare lo stato di elaborazione del vocabolario. Se è PRONTO, puoi usarlo nell'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. Usa il MediaFileUri parametro per vedere quale file audio hai 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

Per ottenere informazioni su un filtro del vocabolario

L'get-vocabulary-filteresempio seguente ottiene informazioni su un filtro del 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 Amazon Transcribe Developer Guide.

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

Per elencare i modelli linguistici personalizzati

L'list-language-modelsesempio seguente elenca i modelli linguistici personalizzati associati all' AWS account e alla regione. Puoi utilizzare i TuningDataS3Uri parametri S3Uri and per trovare i prefissi Amazon S3 che hai usato come dati di allenamento o dati di ottimizzazione. Ti BaseModelName dice se hai usato 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 ModelStatus parametro mostra se è possibile utilizzare il modello linguistico personalizzato in un lavoro di trascrizione. Se il valore è COMPLETATO, è possibile utilizzarlo in un lavoro 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

Per elencare i vocabolari medici personalizzati

L'list-medical-vocabulariesesempio seguente elenca i vocabolari medici personalizzati associati al tuo account e alla tua regione. AWS 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-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 al tuo AWS account e alla tua 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

Per elencare i filtri del vocabolario

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

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 Filtrare le parole indesiderate nella Amazon Transcribe Developer Guide.

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. Si specifica 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

Per aggiornare un vocabolario medico personalizzato con nuovi termini.

L'update-medical-vocabularyesempio seguente sostituisce i termini utilizzati in un vocabolario medico personalizzato con quelli nuovi. Prerequisito: per sostituire i termini in un vocabolario medico personalizzato, è necessario un file con 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

Per sostituire le parole in un filtro del vocabolario

L'update-vocabulary-filteresempio seguente sostituisce le parole in un filtro del vocabolario con altre nuove. Prerequisito: per aggiornare un filtro del 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 Filtrare le parole indesiderate nella Amazon Transcribe Developer Guide.

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.