Utilizzare StartTranscriptionJob con un AWS SDK o CLI - Esempi di codice dell'AWS SDK

Ci sono altri AWS SDK esempi disponibili nel repository AWS Doc SDK Examples GitHub .

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Utilizzare StartTranscriptionJob con un AWS SDK o CLI

I seguenti esempi di codice mostrano come utilizzareStartTranscriptionJob.

Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nei seguenti esempi di codice:

.NET
AWS SDK for .NET
Nota

C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS. 


    /// <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

Esempio 1: trascrivere un file audio

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Getting Started (AWS Command Line Interface) nella Amazon Transcribe Developer Guide.

Esempio 2: trascrivere un file audio multicanale

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio multicanale.

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

Contenuto di 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
    }
}

Output:

{
    "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
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Trascrizione dell'audio multicanale nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 3: trascrivere un file audio e identificare le diverse persone che parlano

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e identifica le persone che parlano nell'output di trascrizione.

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

Contenuto di 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
    }
}

Output:

{
    "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
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Identificazione delle persone che parlano nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 4: trascrivere un file audio e mascherare eventuali parole indesiderate nell'output della trascrizione

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e utilizza un filtro del vocabolario creato in precedenza per mascherare eventuali parole indesiderate.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio delle trascrizioni nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 5: trascrivere un file audio e rimuovere eventuali parole indesiderate nell'output della trascrizione

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e utilizza un filtro del vocabolario creato in precedenza per mascherare eventuali parole indesiderate.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio delle trascrizioni nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 6: trascrivere un file audio con maggiore precisione utilizzando un vocabolario personalizzato

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e utilizza un filtro del vocabolario creato in precedenza per mascherare eventuali parole indesiderate.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio delle trascrizioni nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 7: identificare la lingua di un file audio e trascriverla

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e utilizza un filtro del vocabolario creato in precedenza per mascherare eventuali parole indesiderate.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Identificazione della lingua nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 8: trascrivere un file audio con informazioni di identificazione personale nascoste

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e nasconde le informazioni di identificazione personale nell'output di trascrizione.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Redazione dei contenuti automatici nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 9: generare una trascrizione con informazioni di identificazione personale (PII) redatta e una trascrizione non redatta

L'esempio start-transcription-job seguente genera due trascrizioni del file audio, una con le informazioni di identificazione personale redatte e l'altra senza alcuna redazione.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Redazione dei contenuti automatici nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 10: utilizzare un modello linguistico personalizzato creato in precedenza per trascrivere un file audio.

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio con un modello linguistico personalizzato creato in precedenza.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

JavaScript
SDKper JavaScript (v3)
Nota

C'è di più su. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS.

Avviare un processo di trascrizione.

// 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();

Crea il 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
SDKper Python (Boto3)
Nota

C'è di più su. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS. 

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