Weitere AWS SDK-Beispiele sind im GitHub Repo [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) verfügbar.
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# Amazon Transcribe Transcribe-Beispiele mit AWS CLI
Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie mithilfe von Amazon Transcribe Aktionen ausführen und allgemeine Szenarien implementieren. AWS Command Line Interface
*Aktionen* sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Während Aktionen Ihnen zeigen, wie Sie einzelne Service-Funktionen aufrufen, können Sie Aktionen im Kontext der zugehörigen Szenarien anzeigen.
Jedes Beispiel enthält einen Link zum vollständigen Quellcode, wo Sie Anweisungen zum Einrichten und Ausführen des Codes im Kodex finden.
**Topics**
+ [Aktionen](#actions)
## Aktionen
### `create-language-model`
Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie. `create-language-model`
**AWS CLI**
**Beispiel 1: So erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Sprachmodell mit Trainings- und Optimierungsdaten.**
Im folgenden Beispiel für `create-language-model` wird ein benutzerdefiniertes Sprachmodell erstellt. Sie können ein benutzerdefiniertes Sprachmodell verwenden, um die Transkriptionsleistung für Gebiete wie Recht, Gastgewerbe, Finanzen und Versicherungen zu verbessern. Geben Sie unter language-code einen gültigen Sprachcode ein. Geben Sie für ein Basismodell an base-model-name, das für die Samplerate des Audios, das Sie mit Ihrem benutzerdefinierten Sprachmodell transkribieren möchten, am besten geeignet ist. Geben Sie unter model-name den Namen an, den Sie dem benutzerdefinierten Sprachmodell geben möchten.
```
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"
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Verbessern der domainspezifischen Transkriptionsgenauigkeit mit benutzerdefinierten Sprachmodellen](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-language-models.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 2: So erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Sprachmodell mit nur Trainingsdaten.**
Im folgenden Beispiel für `create-language-model` wird Ihre Audiodatei transkribiert. Sie können ein benutzerdefiniertes Sprachmodell verwenden, um die Transkriptionsleistung für Gebiete wie Recht, Gastgewerbe, Finanzen und Versicherungen zu verbessern. Geben Sie unter language-code einen gültigen Sprachcode ein. Geben Sie für ein Basismodell an base-model-name, das für die Samplerate des Audios, das Sie mit Ihrem benutzerdefinierten Sprachmodell transkribieren möchten, am besten geeignet ist. Geben Sie unter model-name den Namen an, den Sie dem benutzerdefinierten Sprachmodell geben möchten.
```
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"
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Verbessern der domainspezifischen Transkriptionsgenauigkeit mit benutzerdefinierten Sprachmodellen](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-language-models.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [CreateLanguageModel](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/create-language-model.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `create-medical-vocabulary`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`create-medical-vocabulary`.
**AWS CLI**
**So erstellen Sie ein benutzerdefiniertes medizinisches Vokabular**
Im folgenden Beispiel für `create-medical-vocabulary` wird ein benutzerdefiniertes Vokabular erstellt. Um ein benutzerdefiniertes Vokabular zu erstellen, müssen Sie eine Textdatei mit allen Begriffen erstellt haben, die Sie genauer transkribieren möchten. Geben Sie für vocabulary-file-uri den Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -URI dieser Textdatei an. Geben Sie für „language-code“ den der Sprache Ihres benutzerdefinierten Vokabulars entsprechenden Sprachcode an. Geben Sie für „vocabulary-name“ die gewünschte Bezeichnung für Ihr benutzerdefiniertes Vokabular an.
```
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
```
Ausgabe:
```
{
"VocabularyName": "cli-medical-vocab-example",
"LanguageCode": "language-code",
"VocabularyState": "PENDING"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte medizinische Vokabulare](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary-med.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [CreateMedicalVocabulary](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/create-medical-vocabulary.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `create-vocabulary-filter`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`create-vocabulary-filter`.
**AWS CLI**
**So erstellen Sie einen Vokabelfilter**
Im folgenden Beispiel für `create-vocabulary-filter` wird ein Vokabelfilter erstellt, der eine Textdatei mit einer Liste von Wörtern verwendet, die in einer Transkription nicht vorkommen sollen. Für language-code geben Sie den Code an, der der Sprache Ihres Vokabelfilters entspricht. Geben Sie für vocabulary-filter-file-uri den Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -URI der Textdatei an. Geben Sie für vocabulary-filter-name den Namen Ihres Vokabelfilters an.
```
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
```
Ausgabe:
```
{
"VocabularyFilterName": "cli-vocabulary-filter-example",
"LanguageCode": "language-code"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Filtern unerwünschter Wörter](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/filter-unwanted-words.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Transcribe*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [CreateVocabularyFilter](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/create-vocabulary-filter.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `create-vocabulary`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`create-vocabulary`.
**AWS CLI**
**Erstellen eines benutzerdefinierten Vokabulars**
Im folgenden Beispiel für `create-vocabulary` wird ein benutzerdefiniertes Vokabular erstellt. Um ein benutzerdefiniertes Vokabular zu erstellen, müssen Sie eine Textdatei mit allen Begriffen erstellt haben, die Sie genauer transkribieren möchten. Geben Sie für vocabulary-file-uri den Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -URI dieser Textdatei an. Geben Sie für „language-code“ den der Sprache Ihres benutzerdefinierten Vokabulars entsprechenden Sprachcode an. Geben Sie für „vocabulary-name“ die gewünschte Bezeichnung für Ihr benutzerdefiniertes Vokabular an.
```
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
```
Ausgabe:
```
{
"VocabularyName": "cli-vocab-example",
"LanguageCode": "language-code",
"VocabularyState": "PENDING"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte Vokabulare](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [CreateVocabulary](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/create-vocabulary.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `delete-language-model`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`delete-language-model`.
**AWS CLI**
**So löschen Sie ein benutzerdefiniertes Sprachmodell**
Im folgenden Beispiel für `delete-language-model` wird ein benutzerdefiniertes Sprachmodell gelöscht.
```
aws transcribe delete-language-model \
--model-name model-name
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.
Weitere Informationen finden Sie unter [Verbessern der domainspezifischen Transkriptionsgenauigkeit mit benutzerdefinierten Sprachmodellen](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-language-models.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteLanguageModel](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/delete-language-model.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `delete-medical-transcription-job`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`delete-medical-transcription-job`.
**AWS CLI**
**Löschen eines medizinischen Transkriptionsauftrags**
Im folgenden Beispiel für `delete-medical-transcription-job` wird ein medizinischer Transkriptionsauftrag gelöscht.
```
aws transcribe delete-medical-transcription-job \
--medical-transcription-job-name medical-transcription-job-name
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.
Weitere Informationen finden Sie [DeleteMedicalTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/API_DeleteMedicalTranscriptionJob.html)im *Amazon Transcribe Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteMedicalTranscriptionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/delete-medical-transcription-job.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `delete-medical-vocabulary`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`delete-medical-vocabulary`.
**AWS CLI**
**So löschen Sie ein benutzerdefiniertes medizinisches Vokabular**
Im folgenden Beispiel für `delete-medical-vocabulary` wird ein benutzerdefiniertes medizinisches Vokabular gelöscht. Geben Sie für vocabulary-name den Namen des benutzerdefinierten medizinischen Vokabulars an.
```
aws transcribe delete-vocabulary \
--vocabulary-name medical-custom-vocabulary-name
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte medizinische Vokabulare](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary-med.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteMedicalVocabulary](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/delete-medical-vocabulary.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `delete-transcription-job`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`delete-transcription-job`.
**AWS CLI**
**Löschen eines Ihrer Transkriptionsaufträge**
Im folgenden Beispiel für `delete-transcription-job` wird einer Ihrer Transkriptionsaufträge gelöscht.
```
aws transcribe delete-transcription-job \
--transcription-job-name your-transcription-job
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.
Weitere Informationen finden Sie [DeleteTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/API_DeleteTranscriptionJob.html)im *Amazon Transcribe Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteTranscriptionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/delete-transcription-job.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `delete-vocabulary-filter`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`delete-vocabulary-filter`.
**AWS CLI**
**So löschen Sie einen Vokabularfilter**
Im folgenden Beispiel für `delete-vocabulary-filter` wird ein Vokabelfilter gelöscht.
```
aws transcribe delete-vocabulary-filter \
--vocabulary-filter-name vocabulary-filter-name
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.
Weitere Informationen finden Sie unter [Filtern unerwünschter Wörter](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/filter-unwanted-words.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Transcribe*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteVocabularyFilter](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/delete-vocabulary-filter.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `delete-vocabulary`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`delete-vocabulary`.
**AWS CLI**
**So löschen Sie ein benutzerdefiniertes Vokabular**
Im folgenden Beispiel für `delete-vocabulary` wird ein benutzerdefiniertes Vokabular gelöscht.
```
aws transcribe delete-vocabulary \
--vocabulary-name vocabulary-name
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte Vokabulare](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteVocabulary](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/delete-vocabulary.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `describe-language-model`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`describe-language-model`.
**AWS CLI**
**So rufen Sie Informationen zu einem bestimmten benutzerdefinierten Sprachmodell ab**
Im folgenden Beispiel für `describe-language-model` werden Informationen zu einem bestimmten benutzerdefinierten Sprachmodell abgerufen. Im Folgenden können BaseModelName Sie beispielsweise sehen, ob Ihr Modell mit einem NarrowBand WideBand OR-Modell trainiert wurde. Benutzerdefinierte Sprachmodelle mit einem NarrowBand Basismodell können Audio mit einer Samplerate von weniger als 16 kHz transkribieren. Sprachmodelle, die ein WideBand Basismodell verwenden, können Audio mit einer Samplerate von mehr als 16 kHz transkribieren. Der Parameter S3Uri gibt das Amazon-S3-Präfix an, mit dem Sie auf die Trainingsdaten zugegriffen haben, um das benutzerdefinierte Sprachmodell zu erstellen.
```
aws transcribe describe-language-model \
--model-name cli-clm-example
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Verbessern der domainspezifischen Transkriptionsgenauigkeit mit benutzerdefinierten Sprachmodellen](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-language-models.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeLanguageModel](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/describe-language-model.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `get-medical-transcription-job`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`get-medical-transcription-job`.
**AWS CLI**
**So rufen Sie Informationen zu einem bestimmten medizinischen Transkriptionsauftrag ab**
Im folgenden Beispiel für `get-medical-transcription-job` werden Informationen zu einem bestimmten medizinischen Transkriptionsauftrag abgerufen. Verwenden Sie den TranscriptFileUri Parameter, um auf die Transkriptionsergebnisse zuzugreifen. Falls Sie weitere Features für den Transkriptionsauftrag aktiviert haben, können Sie diese im Einstellungen-Objekt sehen. Der Parameter Specialty zeigt das medizinische Fachgebiet des Anbieters. Der Parameter Type gibt an, ob es sich bei der gesprochenen Sprache im Transkriptionsjob um ein medizinisches Gespräch oder ein medizinisches Diktat handelt.
```
aws transcribe get-medical-transcription-job \
--medical-transcription-job-name vocabulary-dictation-medical-transcription-job
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Batch-Transkription](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/batch-med-transcription.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Transcribe*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [GetMedicalTranscriptionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/get-medical-transcription-job.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz.*
### `get-medical-vocabulary`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`get-medical-vocabulary`.
**AWS CLI**
**So rufen Sie Informationen zu einem benutzerdefinierten medizinischen Vokabular ab**
Im folgenden Beispiel für `get-medical-vocabulary` werden Informationen zu einem benutzerdefinierten medizinischen Vokabular abgerufen. Sie können den VocabularyState Parameter verwenden, um den Verarbeitungsstatus des Vokabulars zu sehen. Wenn es BEREIT ist, können Sie es in der StartMedicalTranscriptionJob Operation verwenden. :
```
aws transcribe get-medical-vocabulary \
--vocabulary-name medical-vocab-example
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte medizinische Vokabulare](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [GetMedicalVocabulary](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/get-medical-vocabulary.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `get-transcription-job`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`get-transcription-job`.
**AWS CLI**
**Abrufen von Informationen zu einem bestimmten Transkriptionsauftrag**
Im folgenden Beispiel für `get-transcription-job` werden Informationen zu einem bestimmten Transkriptionsauftrag abgerufen. Verwenden Sie den TranscriptFileUri Parameter, um auf die Transkriptionsergebnisse zuzugreifen. Verwenden Sie den MediaFileUri Parameter, um zu sehen, welche Audiodatei Sie mit diesem Job transkribiert haben. Sie können das Objekt „Settings“ verwenden, um die optionalen Features zu sehen, die Sie im Transkriptionsauftrag aktiviert haben.
```
aws transcribe get-transcription-job \
--transcription-job-name your-transcription-job
```
Ausgabe:
```
{
"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
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erste Schritte (AWS Befehlszeilenschnittstelle)](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/getting-started-cli.html) im *Amazon Transcribe Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie unter [GetTranscriptionJob AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/get-transcription-job.html)*Befehlsreferenz*.
### `get-vocabulary-filter`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`get-vocabulary-filter`.
**AWS CLI**
**So rufen Sie Informationen über einen Wortschatzfilter ab**
Im folgenden Beispiel für `get-vocabulary-filter` werden Informationen zu einem Vokabularfilter abgerufen. Sie können den DownloadUri Parameter verwenden, um die Liste der Wörter abzurufen, mit denen Sie den Vokabelfilter erstellt haben.
```
aws transcribe get-vocabulary-filter \
--vocabulary-filter-name testFilter
```
Ausgabe:
```
{
"VocabularyFilterName": "testFilter",
"LanguageCode": "language-code",
"LastModifiedTime": "2020-05-07T22:39:32.147000+00:00",
"DownloadUri": "https://Amazon-S3-location-to-download-your-vocabulary-filter"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Filtern unerwünschter Wörter](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html) im *Benutzerhandbuch für Amazon Transcribe*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [GetVocabularyFilter](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/get-vocabulary-filter.html)unter *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `get-vocabulary`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`get-vocabulary`.
**AWS CLI**
**Abrufen von Informationen zu einem benutzerdefinierten Vokabular**
Im folgenden Beispiel für `get-vocabulary` werden Informationen zu einem zuvor erstellten benutzerdefinierten Vokabular abgerufen.
```
aws transcribe get-vocabulary \
--vocabulary-name cli-vocab-1
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte Vokabulare](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [GetVocabulary](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/get-vocabulary.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `list-language-models`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`list-language-models`.
**AWS CLI**
**So listen Sie Ihre benutzerdefinierten Sprachmodelle auf**
Das folgende `list-language-models` Beispiel listet die benutzerdefinierten Sprachmodelle auf, die Ihrem AWS Konto und Ihrer Region zugeordnet sind. Sie können die Parameter `TuningDataS3Uri` und `S3Uri` verwenden, um die Amazon-S3-Präfixe zu finden, die Sie als Ihre Trainingsdaten oder Ihre Tuningdaten verwendet haben. Darin BaseModelName erfahren Sie, ob Sie ein oder WideBand -Modell verwendet haben NarrowBand, um ein benutzerdefiniertes Sprachmodell zu erstellen. Sie können Audio mit einer Samplerate von weniger als 16 kHz mit einem benutzerdefinierten Sprachmodell unter Verwendung eines NarrowBand Basismodells transkribieren. Sie können Audio mit 16 kHz oder höher mit einem benutzerdefinierten Sprachmodell transkribieren, das ein WideBand Basismodell verwendet. Der Parameter `ModelStatus` zeigt an, ob Sie das benutzerdefinierte Sprachmodell in einem Transkriptionsauftrag verwenden können. Wenn der Wert COMPLETED lautet, können Sie ihn in einem Transkriptionsauftrag verwenden.
```
aws transcribe list-language-models
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Verbessern der domainspezifischen Transkriptionsgenauigkeit mit benutzerdefinierten Sprachmodellen](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-language-models.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListLanguageModels](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/list-language-models.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `list-medical-transcription-jobs`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`list-medical-transcription-jobs`.
**AWS CLI**
**Auflisten von medizinischen Transkriptionsaufträgen**
Im folgenden `list-medical-transcription-jobs` Beispiel werden die medizinischen Transkriptionsaufträge aufgeführt, die Ihrem AWS Konto und Ihrer Region zugeordnet sind. Um weitere Informationen zu einem bestimmten Transkriptionsauftrag zu erhalten, kopieren Sie den Wert eines MedicalTranscriptionJobName Parameters in die Transkriptionsausgabe und geben Sie diesen Wert für die `MedicalTranscriptionJobName` Option des Befehls an. `get-medical-transcription-job` Um mehr Ihrer Transkriptionsaufträge zu sehen, kopieren Sie den Wert des NextToken Parameters, führen Sie den `list-medical-transcription-jobs` Befehl erneut aus und geben Sie diesen Wert in der Option an. `--next-token`
```
aws transcribe list-medical-transcription-jobs
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
]
}
```
*Weitere Informationen finden Sie unter https://docs.aws.amazon.com/transcribe/ latest/dg/batch -med-transcription.html> im Amazon Transcribe Developer Guide.*
+ Einzelheiten zur [ListMedicalTranscriptionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/list-medical-transcription-jobs.html)API finden Sie *AWS CLI in der* Befehlsreferenz.
### `list-medical-vocabularies`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`list-medical-vocabularies`.
**AWS CLI**
**So listen Sie Ihrer benutzerdefinierten medizinischen Vokabulare auf**
Das folgende `list-medical-vocabularies` Beispiel listet die benutzerdefinierten medizinischen Vokabeln auf, die mit Ihrem AWS Konto und Ihrer Region verknüpft sind. Für weitere Informationen zu einem bestimmten Transkriptionsauftrag kopieren Sie den Wert eines `MedicalTranscriptionJobName`-Parameters in die Transkriptionsausgabe und geben diesen Wert für die `MedicalTranscriptionJobName`-Option des `get-medical-transcription-job`-Befehls an. Um weitere Transkriptionsaufträge zu sehen, kopieren Sie den Wert des Parameters `NextToken`, führen Sie den Befehl `list-medical-transcription-jobs` erneut aus und geben Sie diesen Wert in der Option `--next-token` an.
```
aws transcribe list-medical-vocabularies
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte medizinische Vokabulare](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary-med.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListMedicalVocabularies](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/list-medical-vocabularies.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz.*
### `list-transcription-jobs`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`list-transcription-jobs`.
**AWS CLI**
**Auflisten Ihrer Transkriptionsaufträge**
Das folgende `list-transcription-jobs` Beispiel listet die Transkriptionsaufträge auf, die Ihrem AWS Konto und Ihrer Region zugeordnet sind.
```
aws transcribe list-transcription-jobs
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erste Schritte (AWS Befehlszeilenschnittstelle)](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/getting-started-cli.html) im *Amazon Transcribe Developer Guide*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie unter [ListTranscriptionJobs AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/list-transcription-jobs.html)*Befehlsreferenz*.
### `list-vocabularies`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`list-vocabularies`.
**AWS CLI**
**Auflisten Ihrer benutzerdefinierten Vokabulare**
Das folgende `list-vocabularies` Beispiel listet die benutzerdefinierten Vokabulare auf, die mit Ihrem AWS Konto und Ihrer Region verknüpft sind.
```
aws transcribe list-vocabularies
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte Vokabulare](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListVocabularies](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/list-vocabularies.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz.*
### `list-vocabulary-filters`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`list-vocabulary-filters`.
**AWS CLI**
**So listen Sie Ihre Vokabularfilter auf**
Das folgende `list-vocabulary-filters` Beispiel listet die Vokabelfilter auf, die Ihrem AWS Konto und Ihrer Region zugeordnet sind.
```
aws transcribe list-vocabulary-filters
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Filtern unerwünschter Wörter](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/filter-unwanted-words.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Transcribe*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListVocabularyFilters](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/list-vocabulary-filters.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `start-medical-transcription-job`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`start-medical-transcription-job`.
**AWS CLI**
**Beispiel 1: Transkribieren eines als Audiodatei gespeicherten medizinischen Diktats**
Im folgenden Beispiel für `start-medical-transcription-job` wird eine Audiodatei transkribiert. Sie geben den Speicherort der Transkriptionsausgabe im Parameter `OutputBucketName` an.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--cli-input-json file://myfile.json
```
Inhalt von `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"
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Übersicht über die Batch-Transkription](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/batch-med-transcription.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 2: Transkribieren eines als Audiodatei gespeicherten Dialogs zwischen Arzt und Patient**
Im folgenden Beispiel für `start-medical-transcription-job` wird eine Audiodatei mit einem Dialog zwischen Arzt und Patient transkribiert. Sie geben den Speicherort der Transkriptionsausgabe im OutputBucketName Parameter an.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--cli-input-json file://mysecondfile.json
```
Inhalt von `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"
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Übersicht über die Batch-Transkription](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/batch-med-transcription.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 3: Transkribieren einer Mehrkanal-Audiodatei eines Dialogs zwischen Arzt und Patient**
Im folgenden Beispiel für `start-medical-transcription-job` werden die Audiodaten aus jedem Kanal in der Audiodatei transkribiert und die einzelnen Transkriptionen von jedem Kanal zu einer einzigen Transkriptionsausgabe zusammengeführt. Sie geben den Speicherort der Transkriptionsausgabe im Parameter `OutputBucketName` an.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--cli-input-json file://mythirdfile.json
```
Inhalt von `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
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Kanalidentifizierung](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-channel-id-med.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 4: Transkribieren einer Audiodatei eines Dialogs zwischen Arzt und Patient und Identifizieren der Sprecher in der Transkriptionsausgabe**
Im folgenden Beispiel für `start-medical-transcription-job` wird eine Audiodatei transkribiert und die Sprache der einzelnen Sprecher wird in der Transkriptionsausgabe gekennzeichnet. Sie geben den Speicherort der Transkriptionsausgabe im Parameter `OutputBucketName` an.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--cli-input-json file://myfourthfile.json
```
Inhalt von `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
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Identifizieren von Sprechern](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/diarization-med.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 5: Transkribieren eines als Audiodatei gespeicherten medizinischen Gesprächs mit bis zu zwei Transkriptionsalternativen**
Im folgenden Beispiel für `start-medical-transcription-job` werden bis zu zwei alternative Transkriptionen aus einer einzigen Audiodatei erstellt. Jeder Transkription ist ein gewisses Konfidenzniveau zugeordnet. Standardmäßig gibt Amazon Transcribe die Transkription mit dem höchsten Konfidenzniveau zurück. Sie können angeben, dass Amazon Transcribe zusätzliche Transkriptionen mit niedrigerem Konfidenzniveau zurückgeben soll. Sie geben den Speicherort der Transkriptionsausgabe im Parameter `OutputBucketName` an.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--cli-input-json file://myfifthfile.json
```
Inhalt von `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
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Alternative Transkriptionen](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-alternatives-med.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 6: Transkribieren einer Audiodatei eines medizinischen Diktats mit bis zu zwei alternativen Transkriptionen**
Im folgenden Beispiel für `start-medical-transcription-job` wird eine Audiodatei transkribiert und zum Maskieren von unerwünschten Wörtern wird ein Vokabularfilter verwendet. Sie geben den Ort der Transkriptionsausgabe im Parameter an OutputBucketName .
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--cli-input-json file://mysixthfile.json
```
Inhalt von `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
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Alternative Transkriptionen](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-alternatives-med.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 7: Transkribieren einer Audiodatei eines medizinischen Diktats mit höherer Genauigkeit durch Verwendung eines benutzerdefinierten Vokabulars**
Im folgenden Beispiel für `start-medical-transcription-job` wird eine Audiodatei transkribiert und zur Verbesserung der Transkriptionsgenauigkeit wird ein zuvor von Ihnen erstelltes benutzerdefiniertes medizinisches Vokabular verwendet. Sie geben den Speicherort der Transkriptionsausgabe im Parameter `OutputBucketName` an.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myseventhfile.json
```
Inhalt von `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"
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte medizinische Vokabulare](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary-med.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie unter [StartMedicalTranscriptionJob AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/start-medical-transcription-job.html)*Befehlsreferenz.*
### `start-transcription-job`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`start-transcription-job`.
**AWS CLI**
**Beispiel 1: Transkribieren einer Audiodatei**
Im folgenden Beispiel für `start-transcription-job` wird Ihre Audiodatei transkribiert.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myfile.json
```
Inhalt von `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"
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erste Schritte (AWS Befehlszeilenschnittstelle)](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/getting-started-cli.html) im *Amazon Transcribe Developer Guide*.
**Beispiel 2: Transkribieren einer Mehrkanal-Audiodatei**
Im folgenden Beispiel für `start-transcription-job` wird Ihre Mehrkanal-Audiodatei transkribiert.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://mysecondfile.json
```
Inhalt von `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
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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
}
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Transkribieren von Mehrkanal-Audio](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/channel-id.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 3: Transkribieren einer Audiodatei und Identifizieren der verschiedenen Sprecher**
Im folgenden Beispiel für `start-transcription-job` wird Ihre Audiodatei transkribiert und die Sprecher werden in der Transkriptionsausgabe identifiziert.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://mythirdfile.json
```
Inhalt von `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
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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
}
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Identifizieren von Sprechern](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/diarization.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 4: Transkribieren einer Audiodatei und Maskieren aller unerwünschten Wörter in der Transkriptionsausgabe**
Im folgenden Beispiel für `start-transcription-job` wird Ihrer Audiodatei transkribiert und zum Maskieren von unerwünschten Wörtern wird ein zuvor von Ihnen erstellter Vokabularfilter verwendet.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myfourthfile.json
```
Inhalt von `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"
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Filtern von Transkriptionen](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/filter-transcriptions.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 5: Transkribieren einer Audiodatei und Entfernen aller unerwünschten Wörter aus der Transkriptionsausgabe**
Im folgenden Beispiel für `start-transcription-job` wird Ihrer Audiodatei transkribiert und zum Maskieren von unerwünschten Wörtern wird ein zuvor von Ihnen erstellter Vokabularfilter verwendet.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myfifthfile.json
```
Inhalt von `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"
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Filtern von Transkriptionen](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/filter-transcriptions.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 6: Transkribieren einer Audiodatei mit höherer Genauigkeit durch Verwendung eines benutzerdefinierten Vokabulars**
Im folgenden Beispiel für `start-transcription-job` wird Ihrer Audiodatei transkribiert und zum Maskieren von unerwünschten Wörtern wird ein zuvor von Ihnen erstellter Vokabularfilter verwendet.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://mysixthfile.json
```
Inhalt von `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"
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Filtern von Transkriptionen](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/filter-transcriptions.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 7: Identifizieren der Sprache einer Audiodatei und Transkribieren der Datei**
Im folgenden Beispiel für `start-transcription-job` wird Ihrer Audiodatei transkribiert und zum Maskieren von unerwünschten Wörtern wird ein zuvor von Ihnen erstellter Vokabularfilter verwendet.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myseventhfile.json
```
Inhalt von `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"
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Identifizieren der Sprache](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/auto-lang-id.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 8: Transkribieren einer Audiodatei mit unkenntlich gemachten persönlich identifizierbaren Informationen**
Im folgenden Beispiel für `start-transcription-job` wird Ihre Audiodatei transkribiert und die persönlich identifizierbaren Informationen werden in der Transkriptionsausgabe unkenntlich gemacht.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myeighthfile.json
```
Inhalt von `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"
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Automatische Inhaltsschwärzung](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/content-redaction.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 9: Generieren eines Transkripts mit unkenntlich gemachten persönlich identifizierbaren Informationen (PII) und eines ungeschwärzten Transkripts**
Im folgenden Beispiel für `start-transcription-job` werden zwei Transkriptionen Ihrer Audiodatei generiert, eine mit unkenntlich gemachten persönlich identifizierbaren Informationen und die andere ohne Schwärzungen.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myninthfile.json
```
Inhalt von `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"
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Automatische Inhaltsschwärzung](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/content-redaction.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
**Beispiel 10: Verwenden eines benutzerdefinierten Sprachmodells, das Sie zuvor erstellt haben, um eine Audiodatei zu transkribieren**
Im folgenden Beispiel für `start-transcription-job` wird Ihre Audiodatei mit einem benutzerdefinierten Sprachmodell transkribiert, das Sie zuvor erstellt haben.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://mytenthfile.json
```
Inhalt von `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"
}
}
```
Ausgabe:
```
{
"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"
}
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Verbessern der domainspezifischen Transkriptionsgenauigkeit mit benutzerdefinierten Sprachmodellen](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-language-models.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie unter [StartTranscriptionJob AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/start-transcription-job.html)*Befehlsreferenz*.
### `update-medical-vocabulary`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`update-medical-vocabulary`.
**AWS CLI**
**So aktualisieren Sie ein benutzerdefiniertes Vokabular mit neuen Begriffen.**
Im folgenden Beispiel für `update-medical-vocabulary` werden Begriffe durch neue Begriffe in einem benutzerdefinierten medizinischen Vokabular ersetzt. Voraussetzung: Sie benötigen eine Datei mit neuen Begriffen, um die Begriffe in einem benutzerdefinierten Vokabular zu ersetzen.
```
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
```
Ausgabe:
```
{
"VocabularyName": "medical-custom-vocabulary",
"LanguageCode": "en-US",
"VocabularyState": "PENDING"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte medizinische Vokabulare](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [UpdateMedicalVocabulary](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/update-medical-vocabulary.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `update-vocabulary-filter`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`update-vocabulary-filter`.
**AWS CLI**
**So ersetzen Sie Wörter in einem Vokabularfilter**
Im folgenden Beispiel für `update-vocabulary-filter` werden die Wörter in einem Vokabularfilter durch neue Wörter ersetzt. Voraussetzung: Sie müssen die neuen Wörter als Textdatei gespeichert haben, um einen Vokabularfilter zu aktualisieren.
```
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
```
Ausgabe:
```
{
"VocabularyFilterName": "vocabulary-filter-name",
"LanguageCode": "language-code",
"LastModifiedTime": "2020-09-23T18:40:35.139000+00:00"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Filtern unerwünschter Wörter](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/filter-unwanted-words.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Transcribe*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [UpdateVocabularyFilter](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/update-vocabulary-filter.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
### `update-vocabulary`
Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendung`update-vocabulary`.
**AWS CLI**
**Aktualisieren eines benutzerdefinierten Vokabular mit neuen Begriffen**
Im folgenden Beispiel für `update-vocabulary` werden die Begriffe, die zur Erstellung eines benutzerdefinierten Vokabulars verwendet wurden, mit den von Ihnen angegebenen neuen Begriffen überschrieben. Voraussetzung: Um die Begriffe in einem benutzerdefinierten Wortschatz zu ersetzen, benötigen Sie eine Datei mit neuen Begriffen.
```
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
```
Ausgabe:
```
{
"VocabularyName": "custom-vocabulary",
"LanguageCode": "language",
"VocabularyState": "PENDING"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte Vokabulare](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html) im *Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [UpdateVocabulary](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/update-vocabulary.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.