使用自訂語言模型

建立自訂語言模型後，您可以將其包含在轉錄請求中；請參閱以下各節以取得範例。

您要包含在請求中的模型語言必須與您為媒體指定的語言代碼相符。如果語言不相符，則您的自訂語言模型不會套用於轉錄，且不會出現警告或錯誤。

在批次轉錄中使用自訂語言模型

若要搭配批次轉錄使用自訂語言模型，請參閱下列範例：

登入 AWS Management Console。
在導覽窗格中，選擇轉錄作業，然後選擇建立作業(右上角)。這會開啟指定作業詳細資訊頁面。
在任務設定面板的模型類型下，選擇自訂語言模型方塊。

您還必須從下拉式選單中選擇輸入語言。
在 自訂模型選擇 下，從下拉式選單選擇現有的自訂語言模型或 建立新的語言模型。

在輸入資料面板中新增輸入檔案 Amazon S3 的位置。
選擇下一步以取得其他組態選項。

選擇建立作業以執行轉錄作業。

此範例使用 start-transcription-job 指令和 ModelSettings 參數與 VocabularyName 子參數。如需詳細資訊，請參閱 StartTranscriptionJob 和 ModelSettings。


aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--transcription-job-name my-first-transcription-job \
--media MediaFileUri=s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-bucket-name amzn-s3-demo-bucket \
--output-key my-output-files/ \
--language-code en-US \
--model-settings LanguageModelName=my-first-language-model

這是使用 start-transcription-job 指令的另一個範例，以及包含該工作的自訂語言模型的請求主文。


aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--cli-input-json file://my-first-model-job.json

檔案 my-first-model-job.json 包含以下請求主文。


{
  "TranscriptionJobName": "my-first-transcription-job",
  "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
  },
  "OutputBucketName": "amzn-s3-demo-bucket",
  "OutputKey": "my-output-files/", 
  "LanguageCode": "en-US",
  "ModelSettings": {
        "LanguageModelName": "my-first-language-model"
   }
}

此範例使用適用於 Python (Boto3) 的 AWS SDK 來包含自訂語言模型，該模型使用 start_transcription_job 方法的 ModelSettings 引數。如需詳細資訊，請參閱 StartTranscriptionJob 和 ModelSettings。

如需使用 AWS SDKs 的其他範例，包括功能特定、案例和跨服務範例，請參閱使用 AWS SDKs Amazon Transcribe 程式碼範例章節。


from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-transcription-job"
job_uri = "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
transcribe.start_transcription_job(
    TranscriptionJobName = job_name,
    Media = {
        'MediaFileUri': job_uri
    },
    OutputBucketName = 'amzn-s3-demo-bucket',
    OutputKey = 'my-output-files/', 
    LanguageCode = 'en-US', 
    ModelSettings = {
        'LanguageModelName': 'my-first-language-model' 
   }
)

while True:
    status = transcribe.get_transcription_job(TranscriptionJobName = job_name)
    if status['TranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
        break
    print("Not ready yet...")
    time.sleep(5)
print(status)

在串流轉錄中使用自訂語言模型

若要搭配串流轉錄使用自訂語言模型，請參閱下列範例：

登入 AWS Management Console。
在導覽窗格中，選擇 即時轉錄。向下捲動至自訂，如果此欄位已最小化，請展開此欄位。
開啟 自訂語言模型，然後從下拉式選單中選擇模型。

加入您要套用至串流的其他設定。
您現在已準備好轉錄串流。選擇開始串流並開始說話。若要結束聽寫，選擇停止串流。

此範例會建立包含您自訂語言模型的 HTTP/2 請求。如需搭配 HTTP/2 串流使用的詳細資訊 Amazon Transcribe，請參閱設定 HTTP/2 串流。如需特定參數和標頭的詳細資訊 Amazon Transcribe，請參閱 StartStreamTranscription。


POST /stream-transcription HTTP/2
host: transcribestreaming.us-west-2.amazonaws.com
X-Amz-Target: com.amazonaws.transcribe.Transcribe.StartStreamTranscription
Content-Type: application/vnd.amazon.eventstream
X-Amz-Content-Sha256: string
X-Amz-Date: 20220208T235959Z
Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=access-key/20220208/us-west-2/transcribe/aws4_request, SignedHeaders=content-type;host;x-amz-content-sha256;x-amz-date;x-amz-target;x-amz-security-token, Signature=string
x-amzn-transcribe-language-code: en-US
x-amzn-transcribe-media-encoding: flac
x-amzn-transcribe-sample-rate: 16000      
x-amzn-transcribe-language-model-name: my-first-language-model
transfer-encoding: chunked

您可以在 API 參考中找到參數定義；所有 AWS API 操作常見的參數都列在通用參數區段中。

此範例會建立預先簽署的 URL，將您的自訂語言模型套用至 WebSocket 串流。已加入分行符號以提高可讀性。如需搭配 WebSocket 串流使用的詳細資訊 Amazon Transcribe，請參閱設定 WebSocket 串流。如需參數詳細資訊，請參閱 StartStreamTranscription。


GET wss://transcribestreaming.us-west-2.amazonaws.com:8443/stream-transcription-websocket?
&X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256
&X-Amz-Credential=AKIAIOSFODNN7EXAMPLE%2F20220208%2Fus-west-2%2Ftranscribe%2Faws4_request
&X-Amz-Date=20220208T235959Z
&X-Amz-Expires=300
&X-Amz-Security-Token=security-token
&X-Amz-Signature=string
&X-Amz-SignedHeaders=content-type%3Bhost%3Bx-amz-date
&language-code=en-US
&media-encoding=flac
&sample-rate=16000    
&language-model-name=my-first-language-model

您可以在 API 參考中找到參數定義；所有 AWS API 操作常見的參數都列在通用參數區段中。

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