Verwenden Sie es StartTranscriptionJob mit einem AWS SDK oder CLI - AWS SDKCode-Beispiele

Weitere AWS SDK Beispiele sind im Repo AWS Doc SDK Examples GitHub verfügbar.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Verwenden Sie es StartTranscriptionJob mit einem AWS SDK oder CLI

Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie man es benutztStartTranscriptionJob.

Aktionsbeispiele sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Sie können diese Aktion in den folgenden Codebeispielen im Kontext sehen:

.NET
AWS SDK for .NET
Anmerkung

Es gibt noch mehr dazu GitHub. Sie sehen das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS -Code-Beispiel-Repository einrichten und ausführen. 


    /// <summary>
    /// Start a transcription job for a media file. This method returns
    /// as soon as the job is started.
    /// </summary>
    /// <param name="jobName">A unique name for the transcription job.</param>
    /// <param name="mediaFileUri">The URI of the media file, typically an Amazon S3 location.</param>
    /// <param name="mediaFormat">The format of the media file.</param>
    /// <param name="languageCode">The language code of the media file, such as en-US.</param>
    /// <param name="vocabularyName">Optional name of a custom vocabulary.</param>
    /// <returns>A TranscriptionJob instance with information on the new job.</returns>
    public async Task<TranscriptionJob> StartTranscriptionJob(string jobName, string mediaFileUri,
        MediaFormat mediaFormat, LanguageCode languageCode, string? vocabularyName)
    {
        var response = await _amazonTranscribeService.StartTranscriptionJobAsync(
            new StartTranscriptionJobRequest()
            {
                TranscriptionJobName = jobName,
                Media = new Media()
                {
                    MediaFileUri = mediaFileUri
                },
                MediaFormat = mediaFormat,
                LanguageCode = languageCode,
                Settings = vocabularyName != null ? new Settings()
                {
                    VocabularyName = vocabularyName
                } : null
            });
        return response.TranscriptionJob;
    }
CLI
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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    }
}

Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte (AWS Befehlszeilenschnittstelle) 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://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-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 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://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-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 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://DOC-EXAMPLE-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 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://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-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 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://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-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 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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    }
}

Ausgabe:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-identify-language-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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 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 im Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch.

Beispiel 9: Um ein Transkript mit geschwärzten personenbezogenen Daten (PII) und einem unredigierten Protokoll zu erstellen

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 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://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-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 domänenspezifischen Transkriptionsgenauigkeit mit benutzerdefinierten Sprachmodellen im Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch.

JavaScript
SDKfür JavaScript (v3)
Anmerkung

Es gibt noch mehr dazu GitHub. Sie sehen das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS -Code-Beispiel-Repository einrichten und ausführen.

Einen Transkriptionsauftrag starten.

// Import the required AWS SDK clients and commands for Node.js
import { StartTranscriptionJobCommand } from "@aws-sdk/client-transcribe";
import { transcribeClient } from "./libs/transcribeClient.js";

// Set the parameters
export const params = {
  TranscriptionJobName: "JOB_NAME",
  LanguageCode: "LANGUAGE_CODE", // For example, 'en-US'
  MediaFormat: "SOURCE_FILE_FORMAT", // For example, 'wav'
  Media: {
    MediaFileUri: "SOURCE_LOCATION",
    // For example, "https://transcribe-demo.s3-REGION.amazonaws.com/hello_world.wav"
  },
  OutputBucketName: "OUTPUT_BUCKET_NAME",
};

export const run = async () => {
  try {
    const data = await transcribeClient.send(
      new StartTranscriptionJobCommand(params),
    );
    console.log("Success - put", data);
    return data; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();

Erstellen Sie den Client.

import { TranscribeClient } from "@aws-sdk/client-transcribe";
// Set the AWS Region.
const REGION = "REGION"; //e.g. "us-east-1"
// Create an Amazon Transcribe service client object.
const transcribeClient = new TranscribeClient({ region: REGION });
export { transcribeClient };
Python
SDKfür Python (Boto3)
Anmerkung

Es gibt noch mehr dazu. GitHub Sie sehen das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS -Code-Beispiel-Repository einrichten und ausführen. 

def start_job(
    job_name,
    media_uri,
    media_format,
    language_code,
    transcribe_client,
    vocabulary_name=None,
):
    """
    Starts a transcription job. This function returns as soon as the job is started.
    To get the current status of the job, call get_transcription_job. The job is
    successfully completed when the job status is 'COMPLETED'.

    :param job_name: The name of the transcription job. This must be unique for
                     your AWS account.
    :param media_uri: The URI where the audio file is stored. This is typically
                      in an Amazon S3 bucket.
    :param media_format: The format of the audio file. For example, mp3 or wav.
    :param language_code: The language code of the audio file.
                          For example, en-US or ja-JP
    :param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
    :param vocabulary_name: The name of a custom vocabulary to use when transcribing
                            the audio file.
    :return: Data about the job.
    """
    try:
        job_args = {
            "TranscriptionJobName": job_name,
            "Media": {"MediaFileUri": media_uri},
            "MediaFormat": media_format,
            "LanguageCode": language_code,
        }
        if vocabulary_name is not None:
            job_args["Settings"] = {"VocabularyName": vocabulary_name}
        response = transcribe_client.start_transcription_job(**job_args)
        job = response["TranscriptionJob"]
        logger.info("Started transcription job %s.", job_name)
    except ClientError:
        logger.exception("Couldn't start transcription job %s.", job_name)
        raise
    else:
        return job