開始通話後分析轉錄

在開始通話後分析轉錄之前，您必須在音頻中創建 Amazon Transcribe 要匹配的所有類別。

注意

通話分析轉錄無法追溯配對至新類別。只有您開始通話分析轉錄前建立的類別，才能套用至該轉錄輸出。

如果您已建立一或多個類別，且音訊符合至少一個類別中的所有規則， Amazon Transcribe 將標記輸出為符合的類別。如果您選擇不使用類別，或您的音訊與類別中指定的規則不符，系統就不會標示您的文字記錄。

若要開始通話後分析轉錄，您可以使用 AWS Management Console、AWS CLI 或 AWS SDK；請參閱下列範例：

使用以下程序以開始啟動通話後分析工作。會以該類別標示符合某個類別定義之所有特徵的通話。

在功能窗格的 [ Amazon Transcribe 通話分析] 下方，選擇 [通話分析工作]。
選擇建立作業。
在指定作業詳細資訊頁面上，提供有關通話分析工作的資訊，包括輸入資料的位置。

指定輸出資料的所需 Amazon S3 位置以及要使用的 IAM 角色。
選擇下一步。
位於設定工作，開啟您要包含在通話分析工作中的任何選用功能。如果您先前已建立類別，這些類別會在類別面板顯示，並會自動套用至您的通話分析工作。
選擇建立作業。

此範例使用指start-call-analytics-job令和channel-definitions參數。如需詳細資訊，請參閱 StartCallAnalyticsJob 及 ChannelDefinition。


aws transcribe start-call-analytics-job \
--region us-west-2 \
--call-analytics-job-name my-first-call-analytics-job \
--media MediaFileUri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-location s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-output-files/ \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole \
--channel-definitions ChannelId=0,ParticipantRole=AGENT ChannelId=1,ParticipantRole=CUSTOMER

以下是使用start-call-analytics-job命令的另一個範例，以及為該工作啟用呼叫分析的要求主體。


aws transcribe start-call-analytics-job \
--region us-west-2 \
--cli-input-json file://filepath/my-call-analytics-job.json

該文件 my-call-analytics-job.json 包含以下請求主體。


{
      "CallAnalyticsJobName": "my-first-call-analytics-job",
      "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole",
      "Media": {
          "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac"
      },
      "OutputLocation": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-output-files/",
      "ChannelDefinitions": [
          {
              "ChannelId": 0,
              "ParticipantRole": "AGENT"
          },
          {
              "ChannelId": 1,
              "ParticipantRole": "CUSTOMER"
          }
      ]
}

這個範例會使用啟 AWS SDK for Python (Boto3) 動呼叫分析工作，使用開始呼叫分析工作。如需詳細資訊，請參閱 StartCallAnalyticsJob 及 ChannelDefinition。

如需使用 AWS SDK 的其他範例，包括特定功能、案例和跨服務範例，請參閱本章。使用 SDK 進行 Amazon Transcribe 的代碼示例 AWS


from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-call-analytics-job"
job_uri = "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac"
output_location = "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-output-files/"
data_access_role = "arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole"
transcribe.start_call_analytics_job(
     CallAnalyticsJobName = job_name,
     Media = {
        'MediaFileUri': job_uri
     },
     DataAccessRoleArn = data_access_role,
     OutputLocation = output_location,
     ChannelDefinitions = [
        {
            'ChannelId': 0, 
            'ParticipantRole': 'AGENT'
        },
        {
            'ChannelId': 1, 
            'ParticipantRole': 'CUSTOMER'
        }
     ]
)
    
 while True:
   status = transcribe.get_call_analytics_job(CallAnalyticsJobName = job_name)
   if status['CallAnalyticsJob']['CallAnalyticsJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
     break
   print("Not ready yet...")
   time.sleep(5)
 print(status)

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文件慣用形式

建立類別

通話後分析輸出