Ejemplos de Amazon Transcribe utilizando AWS CLI

Ejemplo 1: creación de un modelo de lenguaje personalizado con datos de entrenamiento y afinación

En el siguiente ejemplo de create-language-model, se crea un modelo de lenguaje personalizado. Puede utilizar un modelo de lenguaje personalizado para mejorar el rendimiento de la transcripción en ámbitos como el jurídico, la hostelería, las finanzas y los seguros. En language-code, introduzca un código de idioma válido. En base-model-name, especifique el modelo base que mejor se adapte a la frecuencia de muestreo del audio que desea transcribir con su modelo de lenguaje personalizado. En model-name, especifique el nombre con el que quiere llamar al modelo de lenguaje personalizado.

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"

Salida:

{
    "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"
}

Para obtener más información, consulte Cómo mejorar la precisión de la Domain-Specific transcripción con modelos de lenguaje personalizados en la guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 2: creación de un modelo de lenguaje personalizado solo con datos de entrenamiento

En el siguiente ejemplo de create-language-model se transcribe un archivo de audio. Puede utilizar un modelo de lenguaje personalizado para mejorar el rendimiento de la transcripción en ámbitos como el jurídico, la hostelería, las finanzas y los seguros. En language-code, introduzca un código de idioma válido. En base-model-name, especifique el modelo base que mejor se adapte a la frecuencia de muestreo del audio que desea transcribir con su modelo de lenguaje personalizado. En model-name, especifique el nombre con el que quiere llamar al modelo de lenguaje personalizado.

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"

Salida:

{
    "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"
}

Para obtener más información, consulte Cómo mejorar la precisión de la Domain-Specific transcripción con modelos de lenguaje personalizados en la guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para crear un vocabulario médico personalizado

En el siguiente ejemplo de create-medical-vocabulary se crea un vocabulario personalizado. Para crear un vocabulario personalizado, debe haber creado un archivo de texto con todos los términos que desee transcribir con mayor precisión. En vocabulary-file-uri, especifique el URI de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) de este archivo de texto. En language-code, especifique un código de idioma correspondiente al idioma del vocabulario personalizado. En vocabulary-name, especifique cómo desea llamar al vocabulario personalizado.

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

Salida:

{
    "VocabularyName": "cli-medical-vocab-example",
    "LanguageCode": "language-code",
    "VocabularyState": "PENDING"
}

Para obtener más información, consulte Vocabularios médicos personalizados en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para crear un filtro de vocabulario

En el siguiente ejemplo de create-vocabulary-filter, se crea un filtro de vocabulario que utiliza un archivo de texto que contiene una lista de palabras que no desea que aparezcan en una transcripción. En language-code, especifique un código de idioma correspondiente al idioma del filtro de vocabulario. En vocabulary-filter-file-uri, especifique el URI de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) de este archivo de texto. En vocabulary-filter-name, especifique el nombre del filtro de vocabulario.

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

Salida:

{
    "VocabularyFilterName": "cli-vocabulary-filter-example",
    "LanguageCode": "language-code"
}

Para obtener más información, consulte Filtering Unwanted Words en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para crear un vocabulario personalizado

En el siguiente ejemplo de create-vocabulary se crea un vocabulario personalizado. Para crear un vocabulario personalizado, debe haber creado un archivo de texto con todos los términos que desee transcribir con mayor precisión. En vocabulary-file-uri, especifique el URI de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) de este archivo de texto. En language-code, especifique un código de idioma correspondiente al idioma del vocabulario personalizado. En vocabulary-name, especifique cómo desea llamar al vocabulario personalizado.

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

Salida:

{
    "VocabularyName": "cli-vocab-example",
    "LanguageCode": "language-code",
    "VocabularyState": "PENDING"
}

Para obtener más información, consulte Vocabularios personalizados en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para eliminar un modelo de lenguaje personalizado

En el siguiente ejemplo de delete-language-model, se elimina un modelo de lenguaje personalizado.

aws transcribe delete-language-model \
    --model-name model-name

Este comando no genera ninguna salida.

Para obtener más información, consulte Cómo mejorar la precisión de la Domain-Specific transcripción con modelos de lenguaje personalizados en la guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para eliminar un trabajo de transcripción médica

En el siguiente ejemplo de delete-medical-transcription-job se elimina un trabajo de transcripción médica.

aws transcribe delete-medical-transcription-job \
    --medical-transcription-job-name medical-transcription-job-name

Este comando no genera ninguna salida.

Para obtener más información, consulte DeleteMedicalTranscriptionJob la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para eliminar un vocabulario médico personalizado

En el siguiente ejemplo de delete-medical-vocabulary, se elimina un vocabulario médico personalizado. En vocabulary-name, especifique el nombre del vocabulario médico personalizado.

aws transcribe delete-vocabulary \
    --vocabulary-name medical-custom-vocabulary-name

Este comando no genera ninguna salida.

Para obtener más información, consulte Vocabularios médicos personalizados en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para eliminar uno de los trabajos de transcripción

En el siguiente ejemplo de delete-transcription-job se elimina uno de los trabajos de transcripción.

aws transcribe delete-transcription-job \
    --transcription-job-name your-transcription-job

Este comando no genera ninguna salida.

Para obtener más información, consulte la Guía para desarrolladores de Amazon DeleteTranscriptionJob Transcribe.

Para eliminar un filtro de vocabulario

En el siguiente ejemplo de delete-vocabulary-filter, se elimina un filtro de vocabulario.

aws transcribe delete-vocabulary-filter \
    --vocabulary-filter-name vocabulary-filter-name

Este comando no genera ninguna salida.

Para obtener más información, consulte Filtering Unwanted Words en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para eliminar un vocabulario personalizado

En el siguiente ejemplo de delete-vocabulary se elimina un vocabulario personalizado.

aws transcribe delete-vocabulary \
    --vocabulary-name vocabulary-name

Este comando no genera ninguna salida.

Para obtener más información, consulte Vocabularios personalizados en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para obtener información sobre un modelo de lenguaje personalizado específico

En el siguiente ejemplo de describe-language-model, se obtiene información sobre un modelo de lenguaje personalizado específico. Por ejemplo, en esta sección BaseModelName puedes ver si tu modelo se ha entrenado usando un modelo o. NarrowBand WideBand Los modelos lingüísticos personalizados con un modelo NarrowBand base pueden transcribir audio con una frecuencia de muestreo inferior a 16 kHz. Los modelos lingüísticos que utilizan un modelo WideBand base pueden transcribir audio con una frecuencia de muestreo superior a 16 kHz. El parámetro S3Uri indica el prefijo Amazon S3 que ha utilizado para acceder a los datos de entrenamiento para crear el modelo de lenguaje personalizado.

aws transcribe describe-language-model \
    --model-name cli-clm-example

Salida:

{
    "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"
        }
    }
}

Para obtener más información, consulte Cómo mejorar la precisión de la Domain-Specific transcripción con modelos lingüísticos personalizados en la guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para obtener información acerca de un trabajo de transcripción médica determinado

En el siguiente ejemplo de get-medical-transcription-job, se obtiene información sobre un determinado trabajo de transcripción médica. Para acceder a los resultados de la transcripción, utilice el parámetro. TranscriptFileUri Si ha habilitado características adicionales para el trabajo de transcripción, puede consultarlas en el objeto Settings. El parámetro Specialty muestra la especialidad médica del proveedor. El parámetro Type indica si el discurso del trabajo de transcripción corresponde a una conversación o un dictado de temática médica.

aws transcribe get-medical-transcription-job \
    --medical-transcription-job-name vocabulary-dictation-medical-transcription-job

Salida:

{
    "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"
    }
}

Para obtener más información, consulte Batch Transcription en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para obtener información sobre un vocabulario médico personalizado

En el siguiente ejemplo de get-medical-vocabulary, se obtiene información sobre un vocabulario médico personalizado. Puede usar el VocabularyState parámetro para ver el estado de procesamiento del vocabulario. Si está LISTO, puede usarlo en la StartMedicalTranscriptionJob operación. :

aws transcribe get-medical-vocabulary \
    --vocabulary-name medical-vocab-example

Salida:

{
    "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"
}

Para obtener más información, consulte Vocabularios médicos personalizados en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para obtener información acerca de un determinado trabajo de transcripción

En el siguiente ejemplo de get-transcription-job se obtiene información sobre un determinado trabajo de transcripción. Para acceder a los resultados de la transcripción, utilice el parámetro. TranscriptFileUri Utilice el MediaFileUri parámetro para ver qué archivo de audio ha transcrito con este trabajo. Puede usar el objeto Settings para ver las características opcionales que ha habilitado en el trabajo de transcripción.

aws transcribe get-transcription-job \
    --transcription-job-name your-transcription-job

Salida:

{
    "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
    }
}

Para obtener más información, consulte Introducción (interfaz de línea de AWS comandos) en la guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para obtener información sobre un filtro de vocabulario

En el siguiente ejemplo de get-vocabulary-filter, se obtiene información sobre un filtro de vocabulario. Puedes usar el DownloadUri parámetro para obtener la lista de palabras que usaste para crear el filtro de vocabulario.

aws transcribe get-vocabulary-filter \
    --vocabulary-filter-name testFilter

Salida:

{
    "VocabularyFilterName": "testFilter",
    "LanguageCode": "language-code",
    "LastModifiedTime": "2020-05-07T22:39:32.147000+00:00",
    "DownloadUri": "https://Amazon-S3-location-to-download-your-vocabulary-filter"
}

Para obtener más información, consulte Filtering Unwanted Words en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para obtener información sobre un vocabulario personalizado

En el siguiente ejemplo de get-vocabulary se obtiene información sobre un vocabulario personalizado creado anteriormente.

aws transcribe get-vocabulary \
    --vocabulary-name cli-vocab-1

Salida:

{
    "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"
}

Para obtener más información, consulte Vocabularios personalizados en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para enumerar sus modelos de lenguaje personalizados

El siguiente list-language-models ejemplo muestra los modelos de idioma personalizados asociados a tu AWS cuenta y región. Puede utilizar los parámetros S3Uri y TuningDataS3Uri para buscar los prefijos de Amazon S3 que ha utilizado como datos de entrenamiento o de afinación. Le BaseModelName indica si ha utilizado un modelo lingüístico personalizado o un NarrowBand WideBand modelo para crear un modelo lingüístico personalizado. Puede transcribir audio con una frecuencia de muestreo inferior a 16 kHz con un modelo de lenguaje personalizado utilizando un modelo NarrowBand base. Puede transcribir audio de 16 kHz o más con un modelo lingüístico personalizado utilizando un modelo WideBand base. El parámetro ModelStatus muestra si puede utilizar el modelo de lenguaje personalizado en un trabajo de transcripción. Si el valor es COMPLETED, puede usarlo en un trabajo de transcripción.

aws transcribe list-language-models

Salida:

{
    "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"
            }
        }
    ]
}

Para obtener más información, consulte Cómo mejorar la precisión de la Domain-Specific transcripción con modelos de lenguaje personalizados en la guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para enumerar los trabajos de transcripción médica

En el siguiente list-medical-transcription-jobs ejemplo, se enumeran los trabajos de transcripción médica asociados a su cuenta y región. AWS Para obtener más información sobre un trabajo de transcripción concreto, copie el valor de un MedicalTranscriptionJobName parámetro en el resultado de la transcripción y especifique ese valor para la MedicalTranscriptionJobName opción del get-medical-transcription-job comando. Para ver más trabajos de transcripción, copie el valor del NextToken parámetro, vuelva a ejecutar el list-medical-transcription-jobs comando y especifique ese valor en la --next-token opción.

aws transcribe list-medical-transcription-jobs

Salida:

{
    "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"
        }
    ]
}

Para obtener más información, consulte https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/batch-med-transcription.html > en la guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para enumerar los vocabularios médicos personalizados

El siguiente list-medical-vocabularies ejemplo muestra los vocabularios médicos personalizados asociados a tu cuenta y región. AWS Para obtener más información sobre un trabajo de transcripción determinado, copie el valor de un parámetro MedicalTranscriptionJobName en el resultado de la transcripción y especifique ese valor en la opción MedicalTranscriptionJobName del comando get-medical-transcription-job. Para ver más trabajos de transcripción, copie el valor del parámetro NextToken, vuelva a ejecutar el comando list-medical-transcription-jobs y especifique ese valor en la opción --next-token.

aws transcribe list-medical-vocabularies

Salida:

{
    "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"
        }
    ]
}

Para obtener más información, consulte Vocabularios médicos personalizados en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para enumerar los trabajos de transcripción

El siguiente list-transcription-jobs ejemplo muestra los trabajos de transcripción asociados a su AWS cuenta y región.

aws transcribe list-transcription-jobs

Salida:

{
    "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"
        }
    ]
}

Para obtener más información, consulte Introducción (interfaz de línea de AWS comandos) en la guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para enumerar los vocabularios personalizados

El siguiente list-vocabularies ejemplo muestra los vocabularios personalizados asociados a su AWS cuenta y región.

aws transcribe list-vocabularies

Salida:

{
    "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"
        }
    ]
}

Para obtener más información, consulte Vocabularios personalizados en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para enumerar sus filtros de vocabulario

El siguiente list-vocabulary-filters ejemplo muestra los filtros de vocabulario asociados a tu cuenta y región. AWS

aws transcribe list-vocabulary-filters

Salida:

{
    "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"
        }
    ]
}

Para obtener más información, consulte Filtering Unwanted Words en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 1: transcribir un dictado médico almacenado como un archivo de audio

En el siguiente ejemplo de start-medical-transcription-job se transcribe un archivo de audio. Especifique la ubicación del resultado de la transcripción en el parámetro OutputBucketName.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfile.json

Contenido de 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"
    }
}

Salida:

{
    "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"
    }
}

Para obtener más información, consulte Información general de la transcripción por lotes en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 2: transcribir un diálogo entre el médico y el paciente almacenado como un archivo de audio

En el siguiente ejemplo de start-medical-transcription-job se transcribe un archivo de audio que contiene un diálogo entre el médico y el paciente. Usted especifica la ubicación de la salida de la transcripción en el parámetro. OutputBucketName

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://mysecondfile.json

Contenido de 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"
    }
}

Salida:

{
    "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"
    }
}

Para obtener más información, consulte Información general de la transcripción por lotes en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 3: transcribir un archivo de audio multicanal de un diálogo entre el médico y el paciente

En el siguiente ejemplo de start-medical-transcription-job se transcribe el audio de cada canal del archivo de audio y se combinan las transcripciones independientes de cada canal en un único resultado de transcripción. Especifique la ubicación del resultado de la transcripción en el parámetro OutputBucketName.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://mythirdfile.json

Contenido de 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
        }
}

Salida:

{
    "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"
    }
}

Para obtener más información, consulte Identificación de canales en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 4: transcribir un archivo de audio de un diálogo entre el médico y el paciente e identificar a los interlocutores en el resultado de la transcripción

En el siguiente ejemplo de start-medical-transcription-job se transcribe un archivo de audio y se etiqueta la voz de cada interlocutor en el resultado de la transcripción. Especifique la ubicación del resultado de la transcripción en el parámetro OutputBucketName.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfourthfile.json

Contenido de 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
        }
}

Salida:

{
    "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"
    }
}

Para obtener más información, consulte Identificación de interlocutores en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 5: transcribir una conversación médica almacenada como un archivo de audio con hasta dos alternativas de transcripción

En el siguiente ejemplo de start-medical-transcription-job crea hasta dos transcripciones alternativas a partir de un único archivo de audio. Cada transcripción tiene un nivel de confianza asociado. De forma predeterminada, Amazon Transcribe devuelve la transcripción con el nivel de confianza más alto. Puede especificar que Amazon Transcribe devuelva otras transcripciones con niveles de confianza más bajos. Especifique la ubicación del resultado de la transcripción en el parámetro OutputBucketName.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfifthfile.json

Contenido de 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
    }
}

Salida:

{
    "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"
    }
}

Para obtener más información, consulte Transcripciones alternativas en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 6: transcribir un archivo de audio de un dictado médico con hasta dos transcripciones alternativas

En el siguiente ejemplo de start-medical-transcription-job se transcribe un archivo de audio y se utiliza un filtro de vocabulario para ocultar las palabras no deseadas. La ubicación de la salida de la transcripción se especifica en el OutputBucketName parámetro.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://mysixthfile.json

Contenido de 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
    }
}

Salida:

{
    "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"
    }
}

Para obtener más información, consulte Transcripciones alternativas en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 7: transcribir un archivo de audio de un dictado médico con mayor precisión mediante un vocabulario personalizado

En el siguiente ejemplo de start-medical-transcription-job se transcribe un archivo de audio y se utiliza un vocabulario médico personalizado que haya creado anteriormente para aumentar la precisión de la transcripción. Especifique la ubicación del resultado de la transcripción en el parámetro OutputBucketName.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myseventhfile.json

Contenido de 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"
    }
}

Salida:

{
    "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"
    }
}

Para obtener más información, consulte Vocabularios médicos personalizados en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 1: transcribir un archivo de audio

En el siguiente ejemplo de start-transcription-job se transcribe un archivo de audio.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfile.json

Contenido de 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"
    }
}

Para obtener más información, consulte Introducción (interfaz de línea de AWS comandos) en la guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 2: transcribir un archivo de audio multicanal

En el siguiente ejemplo de start-transcription-job se transcribe un archivo de audio multicanal.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://mysecondfile.json

Contenido de 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
    }
}

Salida:

{
    "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
        }
    }
}

Para obtener más información, consulte Transcripción de Multi-Channel audio en la guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 3: transcribir un archivo de audio e identificar a los distintos interlocutores

En el siguiente ejemplo de start-transcription-job se transcribe un archivo de audio y se identifica la voz de los interlocutores en el resultado de la transcripción.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://mythirdfile.json

Contenido de 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
    }
}

Salida:

{
    "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
        }
    }
}

Para obtener más información, consulte Identificación de interlocutores en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 4: transcribir un archivo de audio y ocultar las palabras no deseadas en el resultado de la transcripción

En el siguiente ejemplo de start-transcription-job se transcribe un archivo de audio y se utiliza un filtro de vocabulario que ha creado anteriormente para ocultar las palabras no deseadas.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfourthfile.json

Contenido de 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"
    }
}

Salida:

{
    "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"
        }
    }
}

Para obtener más información, consulte Filtrado de transcripciones en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 5: transcribir un archivo de audio y eliminar las palabras no deseadas en el resultado de la transcripción

En el siguiente ejemplo de start-transcription-job se transcribe un archivo de audio y se utiliza un filtro de vocabulario que ha creado anteriormente para ocultar las palabras no deseadas.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfifthfile.json

Contenido de 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"
    }
}

Salida:

{
    "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"
        }
    }
}

Para obtener más información, consulte Filtrado de transcripciones en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 6: transcribir un archivo de audio con mayor precisión mediante un vocabulario personalizado

En el siguiente ejemplo de start-transcription-job se transcribe un archivo de audio y se utiliza un filtro de vocabulario que ha creado anteriormente para ocultar las palabras no deseadas.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://mysixthfile.json

Contenido de 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"
    }
}

Salida:

{
    "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"
        }
    }
}

Para obtener más información, consulte Filtrado de transcripciones en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 7: identificar el idioma de un archivo de audio y transcribirlo

En el siguiente ejemplo de start-transcription-job se transcribe un archivo de audio y se utiliza un filtro de vocabulario que ha creado anteriormente para ocultar las palabras no deseadas.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myseventhfile.json

Contenido de 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"
    }
}

Salida:

{
    "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
    }
}

Para obtener más información, consulte Identificación del idioma en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 8: transcribir un archivo de audio con información de identificación personal redactada

En el siguiente ejemplo de start-transcription-job se transcribe un archivo de audio y se redacta la información de identificación personal en el resultado de la transcripción.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myeighthfile.json

Contenido de 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"
    }
}

Salida:

{
    "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"
        }
    }
}

Para obtener más información, consulte Redacción automática de contenido en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 9: generar una transcripción con información de identificación personal (PII) redactada y una transcripción sin redactar

En el siguiente ejemplo de start-transcription-job se generan dos transcripciones del archivo de audio, una con la información de identificación personal redactada y la otra sin ninguna redacción.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myninthfile.json

Contenido de 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"
    }
}

Salida:

{
    "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"
        }
    }
}

Para obtener más información, consulte Redacción automática de contenido en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Ejemplo 10: usar un modelo de idioma personalizado que haya creado previamente para transcribir un archivo de audio

En el siguiente ejemplo de start-transcription-job se transcribe un archivo de audio con un modelo de idioma personalizado que haya creado anteriormente.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://mytenthfile.json

Contenido de 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"
    }
}

Salida:

{
    "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"
        }
    }
}

Para obtener más información, consulte Cómo mejorar la precisión de la Domain-Specific transcripción con modelos de lenguaje personalizados en la guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para actualizar un vocabulario médico personalizado con términos nuevos

En el siguiente ejemplo de update-medical-vocabulary, se sustituyen los términos utilizados en un vocabulario médico personalizado por otros nuevos. Requisito previo: sustituir los términos de un vocabulario médico personalizado, necesita un archivo con términos nuevos.

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

Salida:

{
    "VocabularyName": "medical-custom-vocabulary",
    "LanguageCode": "en-US",
    "VocabularyState": "PENDING"
}

Para obtener más información, consulte Vocabularios médicos personalizados en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para reemplazar las palabras de un filtro de vocabulario

En el siguiente ejemplo de update-vocabulary-filter, se sustituyen las palabras de un filtro de vocabulario por otras nuevas. Requisito previo: actualizar un filtro de vocabulario con palabras nuevas, debe guardarlas como archivo de texto.

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

Salida:

{
    "VocabularyFilterName": "vocabulary-filter-name",
    "LanguageCode": "language-code",
    "LastModifiedTime": "2020-09-23T18:40:35.139000+00:00"
}

Para obtener más información, consulte Filtering Unwanted Words en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.

Para actualizar un vocabulario personalizado con términos nuevos

En el siguiente ejemplo de update-vocabulary se sobrescriben los términos utilizados para crear un vocabulario personalizado con los nuevos que proporcione. Requisito previo: sustituir los términos de un vocabulario personalizado, necesita un archivo con términos nuevos.

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

Salida:

{
    "VocabularyName": "custom-vocabulary",
    "LanguageCode": "language",
    "VocabularyState": "PENDING"
}

Para obtener más información, consulte Vocabularios personalizados en la Guía para desarrolladores de Amazon Transcribe.