고객 피드백을 분석하고 오디오를 합성하는 애플리케이션 생성

다음 코드 예제에서는 고객 의견 카드를 분석하고, 원어에서 번역하고, 감정을 파악하고, 번역된 텍스트에서 오디오 파일을 생성하는 애플리케이션을 생성하는 방법을 보여줍니다.

.NET

AWS SDK for .NET

이 예제 애플리케이션은 고객 피드백 카드를 분석하고 저장합니다. 특히 뉴욕시에 있는 가상 호텔의 필요를 충족합니다. 호텔은 다양한 언어의 고객들로부터 물리적인 의견 카드의 형태로 피드백을 받습니다. 피드백은 웹 클라이언트를 통해 앱에 업로드됩니다. 의견 카드의 이미지가 업로드된 후 다음 단계가 수행됩니다.

Amazon Textract를 사용하여 이미지에서 텍스트가 추출됩니다.
Amazon Comprehend가 추출된 텍스트와 해당 언어의 감정을 파악합니다.
추출된 텍스트는 Amazon Translate를 사용하여 영어로 번역됩니다.
Amazon Polly가 추출된 텍스트에서 오디오 파일을 합성합니다.

전체 앱은 AWS CDK를 사용하여 배포할 수 있습니다. 소스 코드 및 배포 지침은 에서 GitHub프로젝트를 참조하십시오.

이 예시에서 사용되는 서비스

Amazon Comprehend
Lambda
Amazon Polly
Amazon Textract
Amazon Translate

Java

SDK for Java 2.x

Amazon Textract를 사용하여 이미지에서 텍스트가 추출됩니다.
Amazon Comprehend가 추출된 텍스트와 해당 언어의 감정을 파악합니다.
추출된 텍스트는 Amazon Translate를 사용하여 영어로 번역됩니다.
Amazon Polly가 추출된 텍스트에서 오디오 파일을 합성합니다.

전체 앱은 AWS CDK를 사용하여 배포할 수 있습니다. 소스 코드 및 배포 지침은 에서 프로젝트를 참조하십시오 GitHub.

이 예시에서 사용되는 서비스

Amazon Comprehend
Lambda
Amazon Polly
Amazon Textract
Amazon Translate

JavaScript

JavaScript (v3) 용 SDK

Amazon Textract를 사용하여 이미지에서 텍스트가 추출됩니다.
Amazon Comprehend가 추출된 텍스트와 해당 언어의 감정을 파악합니다.
추출된 텍스트는 Amazon Translate를 사용하여 영어로 번역됩니다.
Amazon Polly가 추출된 텍스트에서 오디오 파일을 합성합니다.

전체 앱은 AWS CDK를 사용하여 배포할 수 있습니다. 소스 코드 및 배포 지침은 에서 프로젝트를 참조하십시오. GitHub 다음 발췌문은 Lambda 함수 내에서 AWS SDK for JavaScript 가 사용되는 방법을 보여줍니다.


import {
  ComprehendClient,
  DetectDominantLanguageCommand,
  DetectSentimentCommand,
} from "@aws-sdk/client-comprehend";

/**
 * Determine the language and sentiment of the extracted text.
 *
 * @param {{ source_text: string}} extractTextOutput
 */
export const handler = async (extractTextOutput) => {
  const comprehendClient = new ComprehendClient({});

  const detectDominantLanguageCommand = new DetectDominantLanguageCommand({
    Text: extractTextOutput.source_text,
  });

  // The source language is required for sentiment analysis and
  // translation in the next step.
  const { Languages } = await comprehendClient.send(
    detectDominantLanguageCommand,
  );

  const languageCode = Languages[0].LanguageCode;

  const detectSentimentCommand = new DetectSentimentCommand({
    Text: extractTextOutput.source_text,
    LanguageCode: languageCode,
  });

  const { Sentiment } = await comprehendClient.send(detectSentimentCommand);

  return {
    sentiment: Sentiment,
    language_code: languageCode,
  };
};


import {
  DetectDocumentTextCommand,
  TextractClient,
} from "@aws-sdk/client-textract";

/**
 * Fetch the S3 object from the event and analyze it using Amazon Textract.
 *
 * @param {import("@types/aws-lambda").EventBridgeEvent<"Object Created">} eventBridgeS3Event
 */
export const handler = async (eventBridgeS3Event) => {
  const textractClient = new TextractClient();

  const detectDocumentTextCommand = new DetectDocumentTextCommand({
    Document: {
      S3Object: {
        Bucket: eventBridgeS3Event.bucket,
        Name: eventBridgeS3Event.object,
      },
    },
  });

  // Textract returns a list of blocks. A block can be a line, a page, word, etc.
  // Each block also contains geometry of the detected text.
  // For more information on the Block type, see https://docs.aws.amazon.com/textract/latest/dg/API_Block.html.
  const { Blocks } = await textractClient.send(detectDocumentTextCommand);

  // For the purpose of this example, we are only interested in words.
  const extractedWords = Blocks.filter((b) => b.BlockType === "WORD").map(
    (b) => b.Text,
  );

  return extractedWords.join(" ");
};


import { PollyClient, SynthesizeSpeechCommand } from "@aws-sdk/client-polly";
import { S3Client } from "@aws-sdk/client-s3";
import { Upload } from "@aws-sdk/lib-storage";

/**
 * Synthesize an audio file from text.
 *
 * @param {{ bucket: string, translated_text: string, object: string}} sourceDestinationConfig
 */
export const handler = async (sourceDestinationConfig) => {
  const pollyClient = new PollyClient({});

  const synthesizeSpeechCommand = new SynthesizeSpeechCommand({
    Engine: "neural",
    Text: sourceDestinationConfig.translated_text,
    VoiceId: "Ruth",
    OutputFormat: "mp3",
  });

  const { AudioStream } = await pollyClient.send(synthesizeSpeechCommand);

  const audioKey = `${sourceDestinationConfig.object}.mp3`;

  // Store the audio file in S3.
  const s3Client = new S3Client();
  const upload = new Upload({
    client: s3Client,
    params: {
      Bucket: sourceDestinationConfig.bucket,
      Key: audioKey,
      Body: AudioStream,
      ContentType: "audio/mp3",
    },
  });

  await upload.done();
  return audioKey;
};


import {
  TranslateClient,
  TranslateTextCommand,
} from "@aws-sdk/client-translate";

/**
 * Translate the extracted text to English.
 *
 * @param {{ extracted_text: string, source_language_code: string}} textAndSourceLanguage
 */
export const handler = async (textAndSourceLanguage) => {
  const translateClient = new TranslateClient({});

  const translateCommand = new TranslateTextCommand({
    SourceLanguageCode: textAndSourceLanguage.source_language_code,
    TargetLanguageCode: "en",
    Text: textAndSourceLanguage.extracted_text,
  });

  const { TranslatedText } = await translateClient.send(translateCommand);

  return { translated_text: TranslatedText };
};

이 예시에서 사용되는 서비스

Amazon Comprehend
Lambda
Amazon Polly
Amazon Textract
Amazon Translate

Ruby

SDK for Ruby

Amazon Textract를 사용하여 이미지에서 텍스트가 추출됩니다.
Amazon Comprehend가 추출된 텍스트와 해당 언어의 감정을 파악합니다.
추출된 텍스트는 Amazon Translate를 사용하여 영어로 번역됩니다.
Amazon Polly가 추출된 텍스트에서 오디오 파일을 합성합니다.

전체 앱은 AWS CDK를 사용하여 배포할 수 있습니다. 소스 코드 및 배포 지침은 에서 프로젝트를 참조하십시오. GitHub

이 예시에서 사용되는 서비스

Amazon Comprehend
Lambda
Amazon Polly
Amazon Textract
Amazon Translate

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문서 규칙

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