Doc AWS SDK 예제 GitHub 리포지토리에서 더 많은 SDK 예제를 사용할 수 있습니다. [AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)
기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
# AWS SDKs를 사용한 Amazon Transcribe의 코드 예제
다음 코드 예제에서는 Amazon Transcribe를 AWS 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 함께 사용하는 방법을 보여줍니다.
*작업*은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접 호출하는 방법을 보여주며, 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.
*시나리오*는 동일한 서비스 내에서 또는 다른 AWS 서비스와 결합된 상태에서 여러 함수를 직접적으로 호출하여 특정 태스크를 수행하는 방법을 보여주는 코드 예제입니다.
**추가 리소스**
+ **[Amazon Transcribe 개발자 가이드](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/what-is.html)** - Amazon Transcribe에 대한 추가 정보
+ **[Amazon Transcribe API 참조](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/Welcome.html)** - 사용 가능한 모든 Amazon Transcribe 작업에 대한 세부 정보입니다.
+ **[AWS 개발자 센터](https://aws.amazon.com/developer/code-examples/?awsf.sdk-code-examples-product=product%23transcribe)** - 범주 또는 전체 텍스트 검색을 기준으로 필터링할 수 있는 코드 예제입니다.
+ **[AWS SDK 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)** - 기본 설정 언어로 된 전체 코드가 포함된 GitHub 리포지토리. 코드 설정 및 실행을 위한 지침이 포함되어 있습니다.
**Contents**
+ [기본 사항](transcribe_code_examples_basics.md)
+ [작업](transcribe_code_examples_actions.md)
+ [`CreateVocabulary`](transcribe_example_transcribe_CreateVocabulary_section.md)
+ [`DeleteMedicalTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_DeleteMedicalTranscriptionJob_section.md)
+ [`DeleteTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_DeleteTranscriptionJob_section.md)
+ [`DeleteVocabulary`](transcribe_example_transcribe_DeleteVocabulary_section.md)
+ [`GetTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_GetTranscriptionJob_section.md)
+ [`GetVocabulary`](transcribe_example_transcribe_GetVocabulary_section.md)
+ [`ListMedicalTranscriptionJobs`](transcribe_example_transcribe_ListMedicalTranscriptionJobs_section.md)
+ [`ListTranscriptionJobs`](transcribe_example_transcribe_ListTranscriptionJobs_section.md)
+ [`ListVocabularies`](transcribe_example_transcribe_ListVocabularies_section.md)
+ [`StartMedicalTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_StartMedicalTranscriptionJob_section.md)
+ [`StartTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_StartTranscriptionJob_section.md)
+ [`UpdateVocabulary`](transcribe_example_transcribe_UpdateVocabulary_section.md)
+ [시나리오](transcribe_code_examples_scenarios.md)
+ [Amazon Transcribe 스트리밍 앱 구축](transcribe_example_cross_TranscriptionStreamingApp_section.md)
+ [텍스트를 스피치로, 다시 스피치에서 텍스트로 변환](transcribe_example_cross_Telephone_section.md)
+ [사용자 지정 어휘 생성 및 세부 조정](transcribe_example_transcribe_Scenario_CustomVocabulary_section.md)
+ [오디오 전사 및 작업 데이터 가져오기](transcribe_example_transcribe_Scenario_GettingStartedTranscriptionJobs_section.md)
# AWS SDKs 사용한 Amazon Transcribe의 기본 예제
다음 코드 예제에서는 AWS SDK를 통해 Amazon Transcribe의 기본 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다.
**Contents**
+ [작업](transcribe_code_examples_actions.md)
+ [`CreateVocabulary`](transcribe_example_transcribe_CreateVocabulary_section.md)
+ [`DeleteMedicalTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_DeleteMedicalTranscriptionJob_section.md)
+ [`DeleteTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_DeleteTranscriptionJob_section.md)
+ [`DeleteVocabulary`](transcribe_example_transcribe_DeleteVocabulary_section.md)
+ [`GetTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_GetTranscriptionJob_section.md)
+ [`GetVocabulary`](transcribe_example_transcribe_GetVocabulary_section.md)
+ [`ListMedicalTranscriptionJobs`](transcribe_example_transcribe_ListMedicalTranscriptionJobs_section.md)
+ [`ListTranscriptionJobs`](transcribe_example_transcribe_ListTranscriptionJobs_section.md)
+ [`ListVocabularies`](transcribe_example_transcribe_ListVocabularies_section.md)
+ [`StartMedicalTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_StartMedicalTranscriptionJob_section.md)
+ [`StartTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_StartTranscriptionJob_section.md)
+ [`UpdateVocabulary`](transcribe_example_transcribe_UpdateVocabulary_section.md)
# AWS SDKs를 사용한 Amazon Transcribe 작업
다음 코드 예제에서는 AWS SDKs를 사용하여 개별 Amazon Transcribe 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다. 각 예제에는 GitHub에 대한 링크가 포함되어 있습니다. 여기에서 코드 설정 및 실행에 대한 지침을 찾을 수 있습니다.
이들 발췌문은 Amazon Transcribe API를 호출하며, 컨텍스트에서 실행되어야 하는 더 큰 프로그램에서 발췌한 코드입니다. [AWS SDKs를 사용한 Amazon Transcribe 시나리오](transcribe_code_examples_scenarios.md)에서 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.
다음 예제에는 가장 일반적으로 사용되는 작업만 포함되어 있습니다. 전체 목록은 [Amazon Transcribe API 참조](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/Welcome.html)를 참조하세요.
**Topics**
+ [`CreateVocabulary`](transcribe_example_transcribe_CreateVocabulary_section.md)
+ [`DeleteMedicalTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_DeleteMedicalTranscriptionJob_section.md)
+ [`DeleteTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_DeleteTranscriptionJob_section.md)
+ [`DeleteVocabulary`](transcribe_example_transcribe_DeleteVocabulary_section.md)
+ [`GetTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_GetTranscriptionJob_section.md)
+ [`GetVocabulary`](transcribe_example_transcribe_GetVocabulary_section.md)
+ [`ListMedicalTranscriptionJobs`](transcribe_example_transcribe_ListMedicalTranscriptionJobs_section.md)
+ [`ListTranscriptionJobs`](transcribe_example_transcribe_ListTranscriptionJobs_section.md)
+ [`ListVocabularies`](transcribe_example_transcribe_ListVocabularies_section.md)
+ [`StartMedicalTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_StartMedicalTranscriptionJob_section.md)
+ [`StartTranscriptionJob`](transcribe_example_transcribe_StartTranscriptionJob_section.md)
+ [`UpdateVocabulary`](transcribe_example_transcribe_UpdateVocabulary_section.md)
# AWS SDK 또는 CLI와 `CreateVocabulary` 함께 사용
다음 코드 예시는 `CreateVocabulary`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 어휘 생성 및 세부 조정](transcribe_example_transcribe_Scenario_CustomVocabulary_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
///
/// Create a custom vocabulary using a list of phrases. Custom vocabularies
/// improve transcription accuracy for one or more specific words.
///
/// The language code of the vocabulary.
/// Phrases to use in the vocabulary.
/// Name for the vocabulary.
/// The state of the custom vocabulary.
public async Task CreateCustomVocabulary(LanguageCode languageCode,
List phrases, string vocabularyName)
{
var response = await _amazonTranscribeService.CreateVocabularyAsync(
new CreateVocabularyRequest
{
LanguageCode = languageCode,
Phrases = phrases,
VocabularyName = vocabularyName
});
return response.VocabularyState;
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [CreateVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/transcribe-2017-10-26/CreateVocabulary)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**사용자 지정 어휘를 생성하는 방법**
다음 `create-vocabulary` 예시에서는 사용자 지정 어휘를 생성합니다. 사용자 지정 어휘를 생성하려면 더 정확하게 전사하려는 모든 용어가 포함된 텍스트 파일을 만들어야 합니다. vocabulary-file-uri의 경우 해당 텍스트 파일의 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) URI를 지정합니다. language-code에서 사용자 지정 어휘의 언어에 해당하는 언어 코드를 지정합니다. vocabulary-name에서 사용자 지정 어휘를 지칭할 이름을 지정합니다.
```
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
```
출력:
```
{
"VocabularyName": "cli-vocab-example",
"LanguageCode": "language-code",
"VocabularyState": "PENDING"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [사용자 지정 어휘](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [CreateVocabulary](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/create-vocabulary.html)를 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
def create_vocabulary(
vocabulary_name, language_code, transcribe_client, phrases=None, table_uri=None
):
"""
Creates a custom vocabulary that can be used to improve the accuracy of
transcription jobs. This function returns as soon as the vocabulary processing
is started. Call get_vocabulary to get the current status of the vocabulary.
The vocabulary is ready to use when its status is 'READY'.
:param vocabulary_name: The name of the custom vocabulary.
:param language_code: The language code of the vocabulary.
For example, en-US or nl-NL.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
:param phrases: A list of comma-separated phrases to include in the vocabulary.
:param table_uri: A table of phrases and pronunciation hints to include in the
vocabulary.
:return: Information about the newly created vocabulary.
"""
try:
vocab_args = {"VocabularyName": vocabulary_name, "LanguageCode": language_code}
if phrases is not None:
vocab_args["Phrases"] = phrases
elif table_uri is not None:
vocab_args["VocabularyFileUri"] = table_uri
response = transcribe_client.create_vocabulary(**vocab_args)
logger.info("Created custom vocabulary %s.", response["VocabularyName"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't create custom vocabulary %s.", vocabulary_name)
raise
else:
return response
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [CreateVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/CreateVocabulary)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/tnb#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
IF it_phrases IS NOT INITIAL.
oo_result = lo_tnb->createvocabulary(
iv_vocabularyname = iv_vocabulary_name
iv_languagecode = iv_language_code
it_phrases = it_phrases ).
ELSEIF iv_vocab_file_uri IS NOT INITIAL.
oo_result = lo_tnb->createvocabulary(
iv_vocabularyname = iv_vocabulary_name
iv_languagecode = iv_language_code
iv_vocabularyfileuri = iv_vocab_file_uri ).
ENDIF.
MESSAGE 'Custom vocabulary created.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnbbadrequestex INTO DATA(lo_bad_request_ex).
MESSAGE lo_bad_request_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_bad_request_ex.
CATCH /aws1/cx_tnblimitexceededex INTO DATA(lo_limit_ex).
MESSAGE lo_limit_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_limit_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbinternalfailureex INTO DATA(lo_internal_ex).
MESSAGE lo_internal_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_internal_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbconflictexception INTO DATA(lo_conflict_ex).
MESSAGE lo_conflict_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_conflict_ex.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [CreateVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DeleteMedicalTranscriptionJob` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DeleteMedicalTranscriptionJob`의 사용 방법을 보여 줍니다.
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
///
/// Delete a medical transcription job. Also deletes the transcript associated with the job.
///
/// Name of the medical transcription job to delete.
/// True if successful.
public async Task DeleteMedicalTranscriptionJob(string jobName)
{
var response = await _amazonTranscribeService.DeleteMedicalTranscriptionJobAsync(
new DeleteMedicalTranscriptionJobRequest()
{
MedicalTranscriptionJobName = jobName
});
return response.HttpStatusCode == HttpStatusCode.OK;
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [DeleteMedicalTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/transcribe-2017-10-26/DeleteMedicalTranscriptionJob)을 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**의료 전사 작업을 삭제하는 방법**
다음 `delete-medical-transcription-job` 예시에서는 의료 전사 작업을 삭제합니다.
```
aws transcribe delete-medical-transcription-job \
--medical-transcription-job-name medical-transcription-job-name
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [DeleteMedicalTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/API_DeleteMedicalTranscriptionJob.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DeleteMedicalTranscriptionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/delete-medical-transcription-job.html)을 참조하세요.
------
#### [ JavaScript ]
**SDK for JavaScript (v3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
클라이언트를 생성합니다.
```
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 };
```
의료 전사 작업을 삭제합니다.
```
// Import the required AWS SDK clients and commands for Node.js
import { DeleteMedicalTranscriptionJobCommand } from "@aws-sdk/client-transcribe";
import { transcribeClient } from "./libs/transcribeClient.js";
// Set the parameters
export const params = {
MedicalTranscriptionJobName: "MEDICAL_JOB_NAME", // For example, 'medical_transciption_demo'
};
export const run = async () => {
try {
const data = await transcribeClient.send(
new DeleteMedicalTranscriptionJobCommand(params),
);
console.log("Success - deleted");
return data; // For unit tests.
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
run();
```
+ 자세한 정보는 [AWS SDK for JavaScript 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v3/developer-guide/transcribe-medical-examples-section.html#transcribe-delete-medical-job)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for JavaScript API 참조*의 [DeleteMedicalTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/transcribe/command/DeleteMedicalTranscriptionJobCommand)을 참조하세요.
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DeleteTranscriptionJob` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DeleteTranscriptionJob`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 어휘 생성 및 세부 조정](transcribe_example_transcribe_Scenario_CustomVocabulary_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
///
/// Delete a transcription job. Also deletes the transcript associated with the job.
///
/// Name of the transcription job to delete.
/// True if successful.
public async Task DeleteTranscriptionJob(string jobName)
{
var response = await _amazonTranscribeService.DeleteTranscriptionJobAsync(
new DeleteTranscriptionJobRequest()
{
TranscriptionJobName = jobName
});
return response.HttpStatusCode == HttpStatusCode.OK;
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [DeleteTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/transcribe-2017-10-26/DeleteTranscriptionJob)을 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**전사 작업 중 하나를 삭제하는 방법**
다음 `delete-transcription-job` 예시에서는 전사 작업 중 하나를 삭제합니다.
```
aws transcribe delete-transcription-job \
--transcription-job-name your-transcription-job
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [DeleteTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/API_DeleteTranscriptionJob.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DeleteTranscriptionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/delete-transcription-job.html)을 참조하세요.
------
#### [ JavaScript ]
**SDK for JavaScript (v3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
전사 작업을 삭제합니다.
```
// Import the required AWS SDK clients and commands for Node.js
import { DeleteTranscriptionJobCommand } from "@aws-sdk/client-transcribe";
import { transcribeClient } from "./libs/transcribeClient.js";
// Set the parameters
export const params = {
TranscriptionJobName: "JOB_NAME", // Required. For example, 'transciption_demo'
};
export const run = async () => {
try {
const data = await transcribeClient.send(
new DeleteTranscriptionJobCommand(params),
);
console.log("Success - deleted");
return data; // For unit tests.
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
run();
```
클라이언트를 생성합니다.
```
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 };
```
+ 자세한 정보는 [AWS SDK for JavaScript 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v3/developer-guide/transcribe-examples-section.html#transcribe-delete-job)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for JavaScript API 참조*의 [DeleteTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/transcribe/command/DeleteTranscriptionJobCommand)을 참조하십시오.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
def delete_job(job_name, transcribe_client):
"""
Deletes a transcription job. This also deletes the transcript associated with
the job.
:param job_name: The name of the job to delete.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
"""
try:
transcribe_client.delete_transcription_job(TranscriptionJobName=job_name)
logger.info("Deleted job %s.", job_name)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't delete job %s.", job_name)
raise
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [DeleteTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/DeleteTranscriptionJob)을 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/tnb#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
lo_tnb->deletetranscriptionjob( iv_job_name ).
MESSAGE 'Transcription job deleted.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnbbadrequestex INTO DATA(lo_bad_request_ex).
MESSAGE lo_bad_request_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_bad_request_ex.
CATCH /aws1/cx_tnblimitexceededex INTO DATA(lo_limit_ex).
MESSAGE lo_limit_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_limit_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbinternalfailureex INTO DATA(lo_internal_ex).
MESSAGE lo_internal_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_internal_ex.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [DeleteTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)을 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DeleteVocabulary` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DeleteVocabulary`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 어휘 생성 및 세부 조정](transcribe_example_transcribe_Scenario_CustomVocabulary_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
///
/// Delete an existing custom vocabulary.
///
/// Name of the vocabulary to delete.
/// True if successful.
public async Task DeleteCustomVocabulary(string vocabularyName)
{
var response = await _amazonTranscribeService.DeleteVocabularyAsync(
new DeleteVocabularyRequest
{
VocabularyName = vocabularyName
});
return response.HttpStatusCode == HttpStatusCode.OK;
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [DeleteVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/transcribe-2017-10-26/DeleteVocabulary)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**사용자 지정 어휘를 삭제하는 방법**
다음 `delete-vocabulary` 예시에서는 사용자 지정 어휘를 삭제합니다.
```
aws transcribe delete-vocabulary \
--vocabulary-name vocabulary-name
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [사용자 지정 어휘](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DeleteVocabulary](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/delete-vocabulary.html)를 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
def delete_vocabulary(vocabulary_name, transcribe_client):
"""
Deletes a custom vocabulary.
:param vocabulary_name: The name of the vocabulary to delete.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
"""
try:
transcribe_client.delete_vocabulary(VocabularyName=vocabulary_name)
logger.info("Deleted vocabulary %s.", vocabulary_name)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't delete vocabulary %s.", vocabulary_name)
raise
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [DeleteVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/DeleteVocabulary)을 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/tnb#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
lo_tnb->deletevocabulary( iv_vocabulary_name ).
MESSAGE 'Vocabulary deleted.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnbbadrequestex INTO DATA(lo_bad_request_ex).
MESSAGE lo_bad_request_ex TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnblimitexceededex INTO DATA(lo_limit_ex).
MESSAGE lo_limit_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_limit_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbnotfoundexception INTO DATA(lo_not_found_ex).
MESSAGE lo_not_found_ex TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnbinternalfailureex INTO DATA(lo_internal_ex).
MESSAGE lo_internal_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_internal_ex.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for SAP ABAP API 참조*의 [DeleteVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요.
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `GetTranscriptionJob` 함께 사용
다음 코드 예시는 `GetTranscriptionJob`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예시는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 어휘 생성 및 세부 조정](transcribe_example_transcribe_Scenario_CustomVocabulary_section.md)
+ [오디오 전사 및 작업 데이터 가져오기](transcribe_example_transcribe_Scenario_GettingStartedTranscriptionJobs_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
///
/// Get details about a transcription job.
///
/// A unique name for the transcription job.
/// A TranscriptionJob instance with information on the requested job.
public async Task GetTranscriptionJob(string jobName)
{
var response = await _amazonTranscribeService.GetTranscriptionJobAsync(
new GetTranscriptionJobRequest()
{
TranscriptionJobName = jobName
});
return response.TranscriptionJob;
}
```
+ API에 대한 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [GetTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/transcribe-2017-10-26/GetTranscriptionJob)을 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**특정 전사 작업에 대한 정보를 가져오려면**
다음 `get-transcription-job` 예시에서는 특정 전사 작업의 정보를 가져옵니다. 전사 결과에 액세스하려면 TranscriptFileUri 파라미터를 사용합니다. MediaFileUri 파라미터를 사용하면 이 작업에서 어떤 오디오 파일을 전사했는지 확인할 수 있습니다. 설정 객체를 사용하면 전사 작업에서 활성화한 선택적 기능을 확인할 수 있습니다.
```
aws transcribe get-transcription-job \
--transcription-job-name your-transcription-job
```
출력:
```
{
"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
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [시작하기(AWS 명령줄 인터페이스)](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/getting-started-cli.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetTranscriptionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/get-transcription-job.html)을 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
def get_job(job_name, transcribe_client):
"""
Gets details about a transcription job.
:param job_name: The name of the job to retrieve.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
:return: The retrieved transcription job.
"""
try:
response = transcribe_client.get_transcription_job(
TranscriptionJobName=job_name
)
job = response["TranscriptionJob"]
logger.info("Got job %s.", job["TranscriptionJobName"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get job %s.", job_name)
raise
else:
return job
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [GetTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/GetTranscriptionJob)을 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/tnb#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_tnb->gettranscriptionjob( iv_job_name ).
DATA(lo_job) = oo_result->get_transcriptionjob( ).
MESSAGE 'Retrieved transcription job details.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnbbadrequestex INTO DATA(lo_bad_request_ex).
MESSAGE lo_bad_request_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_bad_request_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbnotfoundexception INTO DATA(lo_not_found_ex).
MESSAGE lo_not_found_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_not_found_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbinternalfailureex INTO DATA(lo_internal_ex).
MESSAGE lo_internal_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_internal_ex.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [GetTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)을 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `GetVocabulary` 함께 사용
다음 코드 예시는 `GetVocabulary`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 어휘 생성 및 세부 조정](transcribe_example_transcribe_Scenario_CustomVocabulary_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
///
/// Get information about a custom vocabulary.
///
/// Name of the vocabulary.
/// The state of the custom vocabulary.
public async Task GetCustomVocabulary(string vocabularyName)
{
var response = await _amazonTranscribeService.GetVocabularyAsync(
new GetVocabularyRequest()
{
VocabularyName = vocabularyName
});
return response.VocabularyState;
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [GetVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/transcribe-2017-10-26/GetVocabulary)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**사용자 지정 어휘에 대한 정보를 가져오려면**
다음 `get-vocabulary` 예시에서는 이전에 생성한 사용자 지정 어휘의 정보를 가져옵니다.
```
aws transcribe get-vocabulary \
--vocabulary-name cli-vocab-1
```
출력:
```
{
"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"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [사용자 지정 어휘](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetVocabulary](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/get-vocabulary.html)를 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
def get_vocabulary(vocabulary_name, transcribe_client):
"""
Gets information about a custom vocabulary.
:param vocabulary_name: The name of the vocabulary to retrieve.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
:return: Information about the vocabulary.
"""
try:
response = transcribe_client.get_vocabulary(VocabularyName=vocabulary_name)
logger.info("Got vocabulary %s.", response["VocabularyName"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get vocabulary %s.", vocabulary_name)
raise
else:
return response
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [GetVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/GetVocabulary)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/tnb#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_tnb->getvocabulary( iv_vocabulary_name ).
MESSAGE 'Retrieved vocabulary details.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnbbadrequestex INTO DATA(lo_bad_request_ex).
MESSAGE lo_bad_request_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_bad_request_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbnotfoundexception INTO DATA(lo_not_found_ex).
MESSAGE lo_not_found_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_not_found_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbinternalfailureex INTO DATA(lo_internal_ex).
MESSAGE lo_internal_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_internal_ex.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [GetVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `ListMedicalTranscriptionJobs` 함께 사용
다음 코드 예시는 `ListMedicalTranscriptionJobs`의 사용 방법을 보여 줍니다.
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
///
/// List medical transcription jobs, optionally with a name filter.
///
/// Optional name filter for the medical transcription jobs.
/// A list of summaries about medical transcription jobs.
public async Task> ListMedicalTranscriptionJobs(
string? jobNameContains = null)
{
var response = await _amazonTranscribeService.ListMedicalTranscriptionJobsAsync(
new ListMedicalTranscriptionJobsRequest()
{
JobNameContains = jobNameContains
});
return response.MedicalTranscriptionJobSummaries;
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [ListMedicalTranscriptionJobs](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/transcribe-2017-10-26/ListMedicalTranscriptionJobs)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**의료 전사 작업을 나열하는 방법**
다음 `list-medical-transcription-jobs` 예시에서는 AWS 계정 및 리전과 연결된 의료 트랜스크립션 작업을 나열합니다. 특정 전사 작업에 대한 자세한 정보를 얻으려면 전사 출력에서 MedicalTranscriptionJobName 파라미터의 값을 복사하고 `get-medical-transcription-job` 명령의 `MedicalTranscriptionJobName` 옵션에 해당 값을 지정합니다. 더 많은 전사 작업을 보려면 NextToken 파라미터의 값을 복사하고 `list-medical-transcription-jobs` 명령을 다시 실행한 다음 `--next-token` 옵션에 해당 값을 지정합니다.
```
aws transcribe list-medical-transcription-jobs
```
출력:
```
{
"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"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/batch-med-transcription.html을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListMedicalTranscriptionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/list-medical-transcription-jobs.html)를 참조하세요.
------
#### [ JavaScript ]
**SDK for JavaScript (v3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
클라이언트를 생성합니다.
```
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 };
```
의료 전사 작업을 나열합니다.
```
// Import the required AWS SDK clients and commands for Node.js
import { StartMedicalTranscriptionJobCommand } from "@aws-sdk/client-transcribe";
import { transcribeClient } from "./libs/transcribeClient.js";
// Set the parameters
export const params = {
MedicalTranscriptionJobName: "MEDICAL_JOB_NAME", // Required
OutputBucketName: "OUTPUT_BUCKET_NAME", // Required
Specialty: "PRIMARYCARE", // Required. Possible values are 'PRIMARYCARE'
Type: "JOB_TYPE", // Required. Possible values are 'CONVERSATION' and 'DICTATION'
LanguageCode: "LANGUAGE_CODE", // For example, 'en-US'
MediaFormat: "SOURCE_FILE_FORMAT", // For example, 'wav'
Media: {
MediaFileUri: "SOURCE_FILE_LOCATION",
// The S3 object location of the input media file. The URI must be in the same region
// as the API endpoint that you are calling.For example,
// "https://transcribe-demo.s3-REGION.amazonaws.com/hello_world.wav"
},
};
export const run = async () => {
try {
const data = await transcribeClient.send(
new StartMedicalTranscriptionJobCommand(params),
);
console.log("Success - put", data);
return data; // For unit tests.
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
run();
```
+ 자세한 정보는 [AWS SDK for JavaScript 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v3/developer-guide/transcribe-medical-examples-section.html#transcribe-list-medical-jobs)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for JavaScript API 참조*의 [ListMedicalTranscriptionJobs](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/transcribe/command/ListMedicalTranscriptionJobsCommand)를 참조하세요.
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `ListTranscriptionJobs` 함께 사용
다음 코드 예시는 `ListTranscriptionJobs`의 사용 방법을 보여 줍니다.
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
///
/// List transcription jobs, optionally with a name filter.
///
/// Optional name filter for the transcription jobs.
/// A list of transcription job summaries.
public async Task> ListTranscriptionJobs(string? jobNameContains = null)
{
var response = await _amazonTranscribeService.ListTranscriptionJobsAsync(
new ListTranscriptionJobsRequest()
{
JobNameContains = jobNameContains
});
return response.TranscriptionJobSummaries;
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [ListTranscriptionJobs](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/transcribe-2017-10-26/ListTranscriptionJobs)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**전사 작업을 나열하는 방법**
다음 `list-transcription-jobs` 예시에서는 AWS 계정 및 리전과 연결된 트랜스크립션 작업을 나열합니다.
```
aws transcribe list-transcription-jobs
```
출력:
```
{
"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"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [시작하기(AWS 명령줄 인터페이스)](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/getting-started-cli.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListTranscriptionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/list-transcription-jobs.html)를 참조하세요.
------
#### [ Java ]
**SDK for Java 2.x**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
public class ListTranscriptionJobs {
public static void main(String[] args) {
TranscribeClient transcribeClient = TranscribeClient.builder()
.region(Region.US_EAST_1)
.build();
listTranscriptionJobs(transcribeClient);
}
public static void listTranscriptionJobs(TranscribeClient transcribeClient) {
ListTranscriptionJobsRequest listJobsRequest = ListTranscriptionJobsRequest.builder()
.build();
transcribeClient.listTranscriptionJobsPaginator(listJobsRequest).stream()
.flatMap(response -> response.transcriptionJobSummaries().stream())
.forEach(jobSummary -> {
System.out.println("Job Name: " + jobSummary.transcriptionJobName());
System.out.println("Job Status: " + jobSummary.transcriptionJobStatus());
System.out.println("Output Location: " + jobSummary.outputLocationType());
// Add more information as needed
// Retrieve additional details for the job if necessary
GetTranscriptionJobResponse jobDetails = transcribeClient.getTranscriptionJob(
GetTranscriptionJobRequest.builder()
.transcriptionJobName(jobSummary.transcriptionJobName())
.build());
// Display additional details
System.out.println("Language Code: " + jobDetails.transcriptionJob().languageCode());
System.out.println("Media Format: " + jobDetails.transcriptionJob().mediaFormat());
// Add more details as needed
System.out.println("--------------");
});
}
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Java 2.x API 참조*의 [ListTranscriptionJobs](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/transcribe-2017-10-26/ListTranscriptionJobs)를 참조하십시오.
------
#### [ JavaScript ]
**SDK for JavaScript (v3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
전사 작업을 나열합니다.
```
// Import the required AWS SDK clients and commands for Node.js
import { ListTranscriptionJobsCommand } from "@aws-sdk/client-transcribe";
import { transcribeClient } from "./libs/transcribeClient.js";
// Set the parameters
export const params = {
JobNameContains: "KEYWORD", // Not required. Returns only transcription
// job names containing this string
};
export const run = async () => {
try {
const data = await transcribeClient.send(
new ListTranscriptionJobsCommand(params),
);
console.log("Success", data.TranscriptionJobSummaries);
return data; // For unit tests.
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
run();
```
클라이언트를 생성합니다.
```
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 };
```
+ 자세한 정보는 [AWS SDK for JavaScript 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v3/developer-guide/transcribe-examples-section.html#transcribe-list-jobs)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for JavaScript API 참조*의 [ListTranscriptionJobs](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/transcribe/command/ListTranscriptionJobsCommand)를 참조하십시오.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
def list_jobs(job_filter, transcribe_client):
"""
Lists summaries of the transcription jobs for the current AWS account.
:param job_filter: The list of returned jobs must contain this string in their
names.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
:return: The list of retrieved transcription job summaries.
"""
try:
response = transcribe_client.list_transcription_jobs(JobNameContains=job_filter)
jobs = response["TranscriptionJobSummaries"]
next_token = response.get("NextToken")
while next_token is not None:
response = transcribe_client.list_transcription_jobs(
JobNameContains=job_filter, NextToken=next_token
)
jobs += response["TranscriptionJobSummaries"]
next_token = response.get("NextToken")
logger.info("Got %s jobs with filter %s.", len(jobs), job_filter)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get jobs with filter %s.", job_filter)
raise
else:
return jobs
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [ListTranscriptionJobs](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/ListTranscriptionJobs)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/tnb#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
IF iv_job_filter IS NOT INITIAL.
oo_result = lo_tnb->listtranscriptionjobs( iv_jobnamecontains = iv_job_filter ).
ELSE.
oo_result = lo_tnb->listtranscriptionjobs( ).
ENDIF.
MESSAGE 'Retrieved transcription jobs list.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnbbadrequestex INTO DATA(lo_bad_request_ex).
MESSAGE lo_bad_request_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_bad_request_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbinternalfailureex INTO DATA(lo_internal_ex).
MESSAGE lo_internal_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_internal_ex.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [ListTranscriptionJobs](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `ListVocabularies` 함께 사용
다음 코드 예시는 `ListVocabularies`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 어휘 생성 및 세부 조정](transcribe_example_transcribe_Scenario_CustomVocabulary_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
///
/// List custom vocabularies for the current account. Optionally specify a name
/// filter and a specific state to filter the vocabularies list.
///
/// Optional string the vocabulary name must contain.
/// Optional state of the vocabulary.
/// List of information about the vocabularies.
public async Task> ListCustomVocabularies(string? nameContains = null,
VocabularyState? stateEquals = null)
{
var response = await _amazonTranscribeService.ListVocabulariesAsync(
new ListVocabulariesRequest()
{
NameContains = nameContains,
StateEquals = stateEquals
});
return response.Vocabularies;
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [ListVocabularies](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/transcribe-2017-10-26/ListVocabularies)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**사용자 지정 어휘를 나열하는 방법**
다음 `list-vocabularies` 예시에서는 AWS 계정 및 리전과 연결된 사용자 지정 어휘를 나열합니다.
```
aws transcribe list-vocabularies
```
출력:
```
{
"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"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [사용자 지정 어휘](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListVocabularies](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/list-vocabularies.html)를 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
def list_vocabularies(vocabulary_filter, transcribe_client):
"""
Lists the custom vocabularies created for this AWS account.
:param vocabulary_filter: The returned vocabularies must contain this string in
their names.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
:return: The list of retrieved vocabularies.
"""
try:
response = transcribe_client.list_vocabularies(NameContains=vocabulary_filter)
vocabs = response["Vocabularies"]
next_token = response.get("NextToken")
while next_token is not None:
response = transcribe_client.list_vocabularies(
NameContains=vocabulary_filter, NextToken=next_token
)
vocabs += response["Vocabularies"]
next_token = response.get("NextToken")
logger.info(
"Got %s vocabularies with filter %s.", len(vocabs), vocabulary_filter
)
except ClientError:
logger.exception(
"Couldn't list vocabularies with filter %s.", vocabulary_filter
)
raise
else:
return vocabs
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [ListVocabularies](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/ListVocabularies)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/tnb#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
IF iv_vocab_filter IS NOT INITIAL.
oo_result = lo_tnb->listvocabularies( iv_namecontains = iv_vocab_filter ).
ELSE.
oo_result = lo_tnb->listvocabularies( ).
ENDIF.
MESSAGE 'Retrieved vocabularies list.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnbbadrequestex INTO DATA(lo_bad_request_ex).
MESSAGE lo_bad_request_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_bad_request_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbinternalfailureex INTO DATA(lo_internal_ex).
MESSAGE lo_internal_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_internal_ex.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for SAP ABAP API 참조*의 [ListVocabularies](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요.
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `StartMedicalTranscriptionJob` 함께 사용
다음 코드 예시는 `StartMedicalTranscriptionJob`의 사용 방법을 보여 줍니다.
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
///
/// Start a medical transcription job for a media file. This method returns
/// as soon as the job is started.
///
/// A unique name for the medical transcription job.
/// The URI of the media file, typically an Amazon S3 location.
/// The format of the media file.
/// Location for the output, typically an Amazon S3 location.
/// Conversation or dictation transcription type.
/// A MedicalTransactionJob instance with information on the new job.
public async Task StartMedicalTranscriptionJob(
string jobName, string mediaFileUri,
MediaFormat mediaFormat, string outputBucketName, Amazon.TranscribeService.Type transcriptionType)
{
var response = await _amazonTranscribeService.StartMedicalTranscriptionJobAsync(
new StartMedicalTranscriptionJobRequest()
{
MedicalTranscriptionJobName = jobName,
Media = new Media()
{
MediaFileUri = mediaFileUri
},
MediaFormat = mediaFormat,
LanguageCode =
LanguageCode
.EnUS, // The value must be en-US for medical transcriptions.
OutputBucketName = outputBucketName,
OutputKey =
jobName, // The value is a key used to fetch the output of the transcription.
Specialty = Specialty.PRIMARYCARE, // The value PRIMARYCARE must be set.
Type = transcriptionType
});
return response.MedicalTranscriptionJob;
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [StartMedicalTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/transcribe-2017-10-26/StartMedicalTranscriptionJob)을 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**예 1: 오디오 파일로 저장된 의료 구술을 전사하는 방법**
다음 `start-medical-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일을 전사합니다. `OutputBucketName` 파라미터에는 전사 출력의 위치를 지정합니다.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--cli-input-json file://myfile.json
```
`myfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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"
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [배치 전사 개요](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/batch-med-transcription.html)를 참조하세요.
**예시 2: 오디오 파일로 저장된 의사와 환자 간 대화 전사**
다음 `start-medical-transcription-job` 예시에서는 의사와 환자 간 대화가 포함된 오디오 파일을 전사합니다. OutputBucketName 파라미터에는 전사 출력의 위치를 지정합니다.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--cli-input-json file://mysecondfile.json
```
`mysecondfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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"
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [배치 전사 개요](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/batch-med-transcription.html)를 참조하세요.
**예시 3: 의사와 환자 간 대화가 담긴 다중 채널 오디오 파일 전사**
다음 `start-medical-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일에 있는 각 채널의 오디오를 전사하고 각 채널의 개별 전사을 단일 전사 출력으로 병합합니다. `OutputBucketName` 파라미터에는 전사 출력의 위치를 지정합니다.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--cli-input-json file://mythirdfile.json
```
`mythirdfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [채널 식별](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-channel-id-med.html)을 참조하세요.
**예시 4: 의사와 환자 간 대화의 오디오 파일을 전사하고 전사 출력에서 화자 식별**
다음 `start-medical-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일을 전사하고 전사 출력에서 각 화자의 음성에 레이블을 지정합니다. `OutputBucketName` 파라미터에는 전사 출력의 위치를 지정합니다.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--cli-input-json file://myfourthfile.json
```
`myfourthfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [화자 식별](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/diarization-med.html)을 참조하세요.
**예시 5: 최대 2개의 대체 전사을 사용하여 오디오 파일로 저장된 의료 대화 전사**
다음 `start-medical-transcription-job` 예시에서는 단일 오디오 파일에서 최대 2개의 대체 전사을 생성합니다. 모든 전사에는 신뢰도가 있습니다. 기본적으로 Amazon Transcribe은 신뢰도가 가장 높은 전사을 반환합니다. Amazon Transcribe가 신뢰도가 낮은 추가 전사을 반환하도록 지정할 수도 있습니다. `OutputBucketName` 파라미터에는 전사 출력의 위치를 지정합니다.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--cli-input-json file://myfifthfile.json
```
`myfifthfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [대체 전사](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-alternatives-med.html)을 참조하세요.
**예시 6: 최대 2개의 대체 전사을 사용하여 의료 구술 오디오 파일 전사**
다음 `start-medical-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일을 전사하고 어휘 필터를 사용하여 원하지 않는 단어를 마스킹합니다. OutputBucketName 파라미터에는 전사 출력의 위치를 지정합니다.
```
aws transcribe start-medical-transcription-job \
--cli-input-json file://mysixthfile.json
```
`mysixthfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [대체 전사](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-alternatives-med.html)을 참조하세요.
**예시 7: 사용자 지정 어휘로 정확도를 높여 의료 구술 오디오 파일 전사**
다음 `start-medical-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일을 전사하고 이전에 생성한 의료 사용자 지정 어휘를 사용하여 전사 정확도를 높입니다. `OutputBucketName` 파라미터에는 전사 출력의 위치를 지정합니다.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myseventhfile.json
```
`mysixthfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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"
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [의료 사용자 지정 어휘](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary-med.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartMedicalTranscriptionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/start-medical-transcription-job.html)을 참조하세요.
------
#### [ JavaScript ]
**SDK for JavaScript (v3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
클라이언트를 생성합니다.
```
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 };
```
의료 전사 작업을 시작합니다.
```
// Import the required AWS SDK clients and commands for Node.js
import { StartMedicalTranscriptionJobCommand } from "@aws-sdk/client-transcribe";
import { transcribeClient } from "./libs/transcribeClient.js";
// Set the parameters
export const params = {
MedicalTranscriptionJobName: "MEDICAL_JOB_NAME", // Required
OutputBucketName: "OUTPUT_BUCKET_NAME", // Required
Specialty: "PRIMARYCARE", // Required. Possible values are 'PRIMARYCARE'
Type: "JOB_TYPE", // Required. Possible values are 'CONVERSATION' and 'DICTATION'
LanguageCode: "LANGUAGE_CODE", // For example, 'en-US'
MediaFormat: "SOURCE_FILE_FORMAT", // For example, 'wav'
Media: {
MediaFileUri: "SOURCE_FILE_LOCATION",
// The S3 object location of the input media file. The URI must be in the same region
// as the API endpoint that you are calling.For example,
// "https://transcribe-demo.s3-REGION.amazonaws.com/hello_world.wav"
},
};
export const run = async () => {
try {
const data = await transcribeClient.send(
new StartMedicalTranscriptionJobCommand(params),
);
console.log("Success - put", data);
return data; // For unit tests.
} catch (err) {
console.log("Error", err);
}
};
run();
```
+ 자세한 정보는 [AWS SDK for JavaScript 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v3/developer-guide/transcribe-medical-examples-section.html#transcribe-start-medical-transcription)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for JavaScript API 참조*의 [StartMedicalTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/transcribe/command/StartMedicalTranscriptionJobCommand)을 참조하세요.
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `StartTranscriptionJob` 함께 사용
다음 코드 예시는 `StartTranscriptionJob`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예시는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 어휘 생성 및 세부 조정](transcribe_example_transcribe_Scenario_CustomVocabulary_section.md)
+ [오디오 전사 및 작업 데이터 가져오기](transcribe_example_transcribe_Scenario_GettingStartedTranscriptionJobs_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
///
/// Start a transcription job for a media file. This method returns
/// as soon as the job is started.
///
/// A unique name for the transcription job.
/// The URI of the media file, typically an Amazon S3 location.
/// The format of the media file.
/// The language code of the media file, such as en-US.
/// Optional name of a custom vocabulary.
/// A TranscriptionJob instance with information on the new job.
public async Task 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;
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [StartTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/transcribe-2017-10-26/StartTranscriptionJob)을 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**예 1: 오디오 파일을 전사하는 방법**
다음 `start-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일을 전사합니다.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myfile.json
```
`myfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [시작하기(AWS 명령줄 인터페이스)](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/getting-started-cli.html)를 참조하세요.
**예시 2: 다중 채널 오디오 파일 전사**
다음 `start-transcription-job` 예시에서는 다중 채널 오디오 파일을 전사합니다.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://mysecondfile.json
```
`mysecondfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
}
```
출력:
```
{
"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
}
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [다중 채널 오디오 전사](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/channel-id.html)을 참조하세요.
**예시 3: 오디오 파일을 전사하고 다양한 화자 식별**
다음 `start-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일을 전사하고 전사 출력에서 화자를 식별합니다.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://mythirdfile.json
```
`mythirdfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
}
```
출력:
```
{
"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
}
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [화자 식별](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/diarization.html)을 참조하세요.
**예시 4: 오디오 파일을 전사하고 전사 출력에서 원하지 않는 단어 마스킹**
다음 `start-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일을 전사하고 이전에 생성한 어휘 필터를 사용하여 원하지 않는 단어를 마스킹합니다.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myfourthfile.json
```
`myfourthfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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"
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [전사 필터링](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/filter-transcriptions.html)을 참조하세요.
**예시 5: 오디오 파일을 전사하고 전사 출력에서 원하지 않는 단어 제거**
다음 `start-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일을 전사하고 이전에 생성한 어휘 필터를 사용하여 원하지 않는 단어를 마스킹합니다.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myfifthfile.json
```
`myfifthfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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"
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [전사 필터링](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/filter-transcriptions.html)을 참조하세요.
**예시 6: 사용자 지정 어휘로 정확도를 높여 오디오 파일 전사**
다음 `start-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일을 전사하고 이전에 생성한 어휘 필터를 사용하여 원하지 않는 단어를 마스킹합니다.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://mysixthfile.json
```
`mysixthfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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"
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [전사 필터링](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/filter-transcriptions.html)을 참조하세요.
**예시 7: 오디오 파일의 언어를 식별하고 전사**
다음 `start-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일을 전사하고 이전에 생성한 어휘 필터를 사용하여 원하지 않는 단어를 마스킹합니다.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myseventhfile.json
```
`myseventhfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"TranscriptionJobName": "cli-identify-language-transcription-job",
"IdentifyLanguage": true,
"Media": {
"MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
}
}
```
출력:
```
{
"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
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [언어 식별](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/auto-lang-id.html)을 참조하세요.
**예시 8: 개인 식별 정보를 편집하여 오디오 파일 전사**
다음 `start-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일을 전사하고 전사 출력에서 개인 식별 정보를 편집합니다.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myeighthfile.json
```
`myeigthfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"TranscriptionJobName": "cli-redaction-job",
"LanguageCode": "language-code",
"Media": {
"MediaFileUri": "s3://Amazon-S3-Prefix/your-media-file.file-extension"
},
"ContentRedaction": {
"RedactionOutput":"redacted",
"RedactionType":"PII"
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [자동 콘텐츠 편집](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/content-redaction.html)을 참조하세요.
**예시 9: 개인 식별 정보(PII)가 편집된 기록와 편집되지 않은 기록 생성**
다음 `start-transcription-job` 예시에서는 오디오 파일의 전사 2개를 생성합니다. 하나는 개인 식별 정보를 편집한 것이고 다른 하나는 편집하지 않은 것입니다.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://myninthfile.json
```
`myninthfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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"
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [자동 콘텐츠 편집](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/content-redaction.html)을 참조하세요.
**예시 10: 이전에 생성한 사용자 지정 언어 모델을 사용하여 오디오 파일 전사**
다음 `start-transcription-job` 예시에서는 이전에 생성한 사용자 지정 언어 모델을 사용하여 오디오 파일을 전사합니다.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--cli-input-json file://mytenthfile.json
```
`mytenthfile.json`의 콘텐츠:
```
{
"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"
}
}
```
출력:
```
{
"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"
}
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [사용자 지정 언어 모델을 사용한 도메인별 전사 정확도 개선](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/custom-language-models.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartTranscriptionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/start-transcription-job.html)을 참조하세요.
------
#### [ JavaScript ]
**SDK for JavaScript (v3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
전사 작업을 시작합니다.
```
// 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();
```
클라이언트를 생성합니다.
```
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 };
```
+ 자세한 정보는 [AWS SDK for JavaScript 개발자 안내서](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript/v3/developer-guide/transcribe-examples-section.html#transcribe-start-transcription)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for JavaScript API 참조*의 [StartTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/transcribe/command/StartTranscriptionJobCommand)을 참조하십시오.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
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
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [StartTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/StartTranscriptionJob)을 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/tnb#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
DATA(lo_media) = NEW /aws1/cl_tnbmedia( iv_mediafileuri = iv_media_uri ).
DATA(lo_settings) = NEW /aws1/cl_tnbsettings( ).
IF iv_vocabulary_name IS NOT INITIAL.
lo_settings = NEW /aws1/cl_tnbsettings( iv_vocabularyname = iv_vocabulary_name ).
ENDIF.
oo_result = lo_tnb->starttranscriptionjob(
iv_transcriptionjobname = iv_job_name
io_media = lo_media
iv_mediaformat = iv_media_format
iv_languagecode = iv_language_code
io_settings = lo_settings ).
MESSAGE 'Transcription job started.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnbbadrequestex INTO DATA(lo_bad_request_ex).
MESSAGE lo_bad_request_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_bad_request_ex.
CATCH /aws1/cx_tnblimitexceededex INTO DATA(lo_limit_ex).
MESSAGE lo_limit_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_limit_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbinternalfailureex INTO DATA(lo_internal_ex).
MESSAGE lo_internal_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_internal_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbconflictexception INTO DATA(lo_conflict_ex).
MESSAGE lo_conflict_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_conflict_ex.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [StartTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)을 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `UpdateVocabulary` 함께 사용
다음 코드 예시는 `UpdateVocabulary`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 어휘 생성 및 세부 조정](transcribe_example_transcribe_Scenario_CustomVocabulary_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
///
/// Update a custom vocabulary with new values. Update overwrites all existing information.
///
/// The language code of the vocabulary.
/// Phrases to use in the vocabulary.
/// Name for the vocabulary.
/// The state of the custom vocabulary.
public async Task UpdateCustomVocabulary(LanguageCode languageCode,
List phrases, string vocabularyName)
{
var response = await _amazonTranscribeService.UpdateVocabularyAsync(
new UpdateVocabularyRequest()
{
LanguageCode = languageCode,
Phrases = phrases,
VocabularyName = vocabularyName
});
return response.VocabularyState;
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [UpdateVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/transcribe-2017-10-26/UpdateVocabulary)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**사용자 지정 어휘를 새 용어로 업데이트하는 방법**
다음 `update-vocabulary` 예시에서는 사용자 지정 어휘를 생성하는 데 사용된 용어를 사용자가 제공한 새 용어로 덮어씁니다. 사전 조건: 사용자 지정 어휘의 용어를 바꾸려면 새 용어가 포함된 파일이 필요합니다.
```
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
```
출력:
```
{
"VocabularyName": "custom-vocabulary",
"LanguageCode": "language",
"VocabularyState": "PENDING"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Transcribe 개발자 안내서*의 [사용자 지정 어휘](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-vocabulary.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*에서 [UpdateVocabulary](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/update-vocabulary.html)를 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
def update_vocabulary(
vocabulary_name, language_code, transcribe_client, phrases=None, table_uri=None
):
"""
Updates an existing custom vocabulary. The entire vocabulary is replaced with
the contents of the update.
:param vocabulary_name: The name of the vocabulary to update.
:param language_code: The language code of the vocabulary.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
:param phrases: A list of comma-separated phrases to include in the vocabulary.
:param table_uri: A table of phrases and pronunciation hints to include in the
vocabulary.
"""
try:
vocab_args = {"VocabularyName": vocabulary_name, "LanguageCode": language_code}
if phrases is not None:
vocab_args["Phrases"] = phrases
elif table_uri is not None:
vocab_args["VocabularyFileUri"] = table_uri
response = transcribe_client.update_vocabulary(**vocab_args)
logger.info("Updated custom vocabulary %s.", response["VocabularyName"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't update custom vocabulary %s.", vocabulary_name)
raise
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [UpdateVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/UpdateVocabulary)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/tnb#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
IF it_phrases IS NOT INITIAL.
oo_result = lo_tnb->updatevocabulary(
iv_vocabularyname = iv_vocabulary_name
iv_languagecode = iv_language_code
it_phrases = it_phrases ).
ELSEIF iv_vocab_file_uri IS NOT INITIAL.
oo_result = lo_tnb->updatevocabulary(
iv_vocabularyname = iv_vocabulary_name
iv_languagecode = iv_language_code
iv_vocabularyfileuri = iv_vocab_file_uri ).
ENDIF.
MESSAGE 'Vocabulary updated.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnbbadrequestex INTO DATA(lo_bad_request_ex).
MESSAGE lo_bad_request_ex TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnblimitexceededex INTO DATA(lo_limit_ex).
MESSAGE lo_limit_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_limit_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbnotfoundexception INTO DATA(lo_not_found_ex).
MESSAGE lo_not_found_ex TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_tnbinternalfailureex INTO DATA(lo_internal_ex).
MESSAGE lo_internal_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_internal_ex.
CATCH /aws1/cx_tnbconflictexception INTO DATA(lo_conflict_ex).
MESSAGE lo_conflict_ex TYPE 'I'.
RAISE EXCEPTION lo_conflict_ex.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [UpdateVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDKs를 사용한 Amazon Transcribe 시나리오
다음 코드 예제에서는 Amazon Transcribe AWS SDKs에서 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다. 이러한 시나리오에서는 Amazon Transcribe 내에서 또는 다른 AWS 서비스와 결합된 상태에서 여러 함수를 직접적으로 호출하여 특정 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다. 각 시나리오에는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있습니다. 여기에서 코드를 설정 및 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있습니다.
시나리오는 컨텍스트에 맞는 서비스 작업을 이해하는 데 도움이 되도록 중급 수준의 경험을 대상으로 합니다.
**Topics**
+ [Amazon Transcribe 스트리밍 앱 구축](transcribe_example_cross_TranscriptionStreamingApp_section.md)
+ [텍스트를 스피치로, 다시 스피치에서 텍스트로 변환](transcribe_example_cross_Telephone_section.md)
+ [사용자 지정 어휘 생성 및 세부 조정](transcribe_example_transcribe_Scenario_CustomVocabulary_section.md)
+ [오디오 전사 및 작업 데이터 가져오기](transcribe_example_transcribe_Scenario_GettingStartedTranscriptionJobs_section.md)
# Amazon Transcribe 스트리밍 앱 구축
다음 코드 예제에서는 라이브 오디오를 실시간으로 기록, 변환 및 번역하고 결과를 이메일로 보내는 앱을 구축하는 방법을 보여줍니다.
------
#### [ JavaScript ]
**SDK for JavaScript (v3)**
Amazon Transcribe를 사용하여 라이브 오디오를 실시간으로 기록, 변환 및 번역하고 Amazon Simple Email Service(Amazon SES)를 사용하여 결과를 이메일로 전송하는 앱을 구축하는 방법을 보여줍니다.
전체 소스 코드와 설정 및 실행 방법에 대한 지침은 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/cross-services/transcribe-streaming-app)에서 전체 예시를 참조하세요.
**이 예제에서 사용되는 서비스**
+ Amazon Comprehend
+ Amazon SES
+ Amazon Transcribe
+ Amazon Translate
------
# AWS SDK를 사용하여 텍스트를 음성으로 변환하고 다시 텍스트로 변환
다음 코드 예시는 다음과 같은 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.
+ Amazon Polly를 사용하여 일반 텍스트(UTF-8) 입력 파일을 오디오 파일에 합성합니다.
+ Amazon S3 버킷에 오디오 파일을 업로드합니다.
+ Amazon Transcribe를 사용하여 오디오 파일을 텍스트로 변환합니다.
+ 텍스트를 표시합니다.
------
#### [ Rust ]
**SDK for Rust**
Amazon Polly를 사용하여 일반 텍스트(UTF-8) 입력 파일을 오디오 파일에 합성하고, 오디오 파일을 Amazon S3 버킷에 업로드하고, Amazon Transcribe를 사용하여 해당 오디오 파일을 텍스트로 변환하고, 텍스트를 표시합니다.
전체 소스 코드와 설정 및 실행 방법에 대한 지침은 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/blob/main/rustv1/cross_service#code-examples)에서 전체 예시를 참조하세요.
**이 예제에서 사용되는 서비스**
+ Amazon Polly
+ Amazon S3
+ Amazon Transcribe
------
# AWS SDK를 사용하여 Amazon Transcribe 사용자 지정 어휘 생성 및 구체화
다음 코드 예제에서는 다음과 같은 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.
+ Amazon S3에 오디오 파일을 업로드합니다.
+ Amazon Transcribe 작업을 실행하여 파일을 전사하고 결과를 얻습니다.
+ 사용자 지정 어휘를 생성하고 세부 조정하여 전사 정확도를 향상시킵니다.
+ 사용자 지정 어휘와 함께 작업을 실행하고 결과를 얻습니다.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
Lewis Carroll의 Jabberwocky 낭독이 포함된 오디오 파일을 트랜스크립션합니다. 먼저 Amazon Transcribe 작업을 래핑하는 함수를 생성하여 시작합니다.
```
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
def get_job(job_name, transcribe_client):
"""
Gets details about a transcription job.
:param job_name: The name of the job to retrieve.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
:return: The retrieved transcription job.
"""
try:
response = transcribe_client.get_transcription_job(
TranscriptionJobName=job_name
)
job = response["TranscriptionJob"]
logger.info("Got job %s.", job["TranscriptionJobName"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get job %s.", job_name)
raise
else:
return job
def delete_job(job_name, transcribe_client):
"""
Deletes a transcription job. This also deletes the transcript associated with
the job.
:param job_name: The name of the job to delete.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
"""
try:
transcribe_client.delete_transcription_job(TranscriptionJobName=job_name)
logger.info("Deleted job %s.", job_name)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't delete job %s.", job_name)
raise
def create_vocabulary(
vocabulary_name, language_code, transcribe_client, phrases=None, table_uri=None
):
"""
Creates a custom vocabulary that can be used to improve the accuracy of
transcription jobs. This function returns as soon as the vocabulary processing
is started. Call get_vocabulary to get the current status of the vocabulary.
The vocabulary is ready to use when its status is 'READY'.
:param vocabulary_name: The name of the custom vocabulary.
:param language_code: The language code of the vocabulary.
For example, en-US or nl-NL.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
:param phrases: A list of comma-separated phrases to include in the vocabulary.
:param table_uri: A table of phrases and pronunciation hints to include in the
vocabulary.
:return: Information about the newly created vocabulary.
"""
try:
vocab_args = {"VocabularyName": vocabulary_name, "LanguageCode": language_code}
if phrases is not None:
vocab_args["Phrases"] = phrases
elif table_uri is not None:
vocab_args["VocabularyFileUri"] = table_uri
response = transcribe_client.create_vocabulary(**vocab_args)
logger.info("Created custom vocabulary %s.", response["VocabularyName"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't create custom vocabulary %s.", vocabulary_name)
raise
else:
return response
def get_vocabulary(vocabulary_name, transcribe_client):
"""
Gets information about a custom vocabulary.
:param vocabulary_name: The name of the vocabulary to retrieve.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
:return: Information about the vocabulary.
"""
try:
response = transcribe_client.get_vocabulary(VocabularyName=vocabulary_name)
logger.info("Got vocabulary %s.", response["VocabularyName"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get vocabulary %s.", vocabulary_name)
raise
else:
return response
def update_vocabulary(
vocabulary_name, language_code, transcribe_client, phrases=None, table_uri=None
):
"""
Updates an existing custom vocabulary. The entire vocabulary is replaced with
the contents of the update.
:param vocabulary_name: The name of the vocabulary to update.
:param language_code: The language code of the vocabulary.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
:param phrases: A list of comma-separated phrases to include in the vocabulary.
:param table_uri: A table of phrases and pronunciation hints to include in the
vocabulary.
"""
try:
vocab_args = {"VocabularyName": vocabulary_name, "LanguageCode": language_code}
if phrases is not None:
vocab_args["Phrases"] = phrases
elif table_uri is not None:
vocab_args["VocabularyFileUri"] = table_uri
response = transcribe_client.update_vocabulary(**vocab_args)
logger.info("Updated custom vocabulary %s.", response["VocabularyName"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't update custom vocabulary %s.", vocabulary_name)
raise
def list_vocabularies(vocabulary_filter, transcribe_client):
"""
Lists the custom vocabularies created for this AWS account.
:param vocabulary_filter: The returned vocabularies must contain this string in
their names.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
:return: The list of retrieved vocabularies.
"""
try:
response = transcribe_client.list_vocabularies(NameContains=vocabulary_filter)
vocabs = response["Vocabularies"]
next_token = response.get("NextToken")
while next_token is not None:
response = transcribe_client.list_vocabularies(
NameContains=vocabulary_filter, NextToken=next_token
)
vocabs += response["Vocabularies"]
next_token = response.get("NextToken")
logger.info(
"Got %s vocabularies with filter %s.", len(vocabs), vocabulary_filter
)
except ClientError:
logger.exception(
"Couldn't list vocabularies with filter %s.", vocabulary_filter
)
raise
else:
return vocabs
def delete_vocabulary(vocabulary_name, transcribe_client):
"""
Deletes a custom vocabulary.
:param vocabulary_name: The name of the vocabulary to delete.
:param transcribe_client: The Boto3 Transcribe client.
"""
try:
transcribe_client.delete_vocabulary(VocabularyName=vocabulary_name)
logger.info("Deleted vocabulary %s.", vocabulary_name)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't delete vocabulary %s.", vocabulary_name)
raise
```
래퍼 함수를 호출하여 사용자 지정 어휘 없이 오디오를 트랜스크립션한 다음 다른 버전의 사용자 지정 어휘를 사용하여 트랜스크립션하면 결과가 개선됩니다.
```
def usage_demo():
"""Shows how to use the Amazon Transcribe service."""
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s")
s3_resource = boto3.resource("s3")
transcribe_client = boto3.client("transcribe")
print("-" * 88)
print("Welcome to the Amazon Transcribe demo!")
print("-" * 88)
bucket_name = f"jabber-bucket-{time.time_ns()}"
print(f"Creating bucket {bucket_name}.")
bucket = s3_resource.create_bucket(
Bucket=bucket_name,
CreateBucketConfiguration={
"LocationConstraint": transcribe_client.meta.region_name
},
)
media_file_name = ".media/Jabberwocky.mp3"
media_object_key = "Jabberwocky.mp3"
print(f"Uploading media file {media_file_name}.")
bucket.upload_file(media_file_name, media_object_key)
media_uri = f"s3://{bucket.name}/{media_object_key}"
job_name_simple = f"Jabber-{time.time_ns()}"
print(f"Starting transcription job {job_name_simple}.")
start_job(
job_name_simple,
f"s3://{bucket_name}/{media_object_key}",
"mp3",
"en-US",
transcribe_client,
)
transcribe_waiter = TranscribeCompleteWaiter(transcribe_client)
transcribe_waiter.wait(job_name_simple)
job_simple = get_job(job_name_simple, transcribe_client)
transcript_simple = requests.get(
job_simple["Transcript"]["TranscriptFileUri"]
).json()
print(f"Transcript for job {transcript_simple['jobName']}:")
print(transcript_simple["results"]["transcripts"][0]["transcript"])
print("-" * 88)
print(
"Creating a custom vocabulary that lists the nonsense words to try to "
"improve the transcription."
)
vocabulary_name = f"Jabber-vocabulary-{time.time_ns()}"
create_vocabulary(
vocabulary_name,
"en-US",
transcribe_client,
phrases=[
"brillig",
"slithy",
"borogoves",
"mome",
"raths",
"Jub-Jub",
"frumious",
"manxome",
"Tumtum",
"uffish",
"whiffling",
"tulgey",
"thou",
"frabjous",
"callooh",
"callay",
"chortled",
],
)
vocabulary_ready_waiter = VocabularyReadyWaiter(transcribe_client)
vocabulary_ready_waiter.wait(vocabulary_name)
job_name_vocabulary_list = f"Jabber-vocabulary-list-{time.time_ns()}"
print(f"Starting transcription job {job_name_vocabulary_list}.")
start_job(
job_name_vocabulary_list,
media_uri,
"mp3",
"en-US",
transcribe_client,
vocabulary_name,
)
transcribe_waiter.wait(job_name_vocabulary_list)
job_vocabulary_list = get_job(job_name_vocabulary_list, transcribe_client)
transcript_vocabulary_list = requests.get(
job_vocabulary_list["Transcript"]["TranscriptFileUri"]
).json()
print(f"Transcript for job {transcript_vocabulary_list['jobName']}:")
print(transcript_vocabulary_list["results"]["transcripts"][0]["transcript"])
print("-" * 88)
print(
"Updating the custom vocabulary with table data that provides additional "
"pronunciation hints."
)
table_vocab_file = "jabber-vocabulary-table.txt"
bucket.upload_file(table_vocab_file, table_vocab_file)
update_vocabulary(
vocabulary_name,
"en-US",
transcribe_client,
table_uri=f"s3://{bucket.name}/{table_vocab_file}",
)
vocabulary_ready_waiter.wait(vocabulary_name)
job_name_vocab_table = f"Jabber-vocab-table-{time.time_ns()}"
print(f"Starting transcription job {job_name_vocab_table}.")
start_job(
job_name_vocab_table,
media_uri,
"mp3",
"en-US",
transcribe_client,
vocabulary_name=vocabulary_name,
)
transcribe_waiter.wait(job_name_vocab_table)
job_vocab_table = get_job(job_name_vocab_table, transcribe_client)
transcript_vocab_table = requests.get(
job_vocab_table["Transcript"]["TranscriptFileUri"]
).json()
print(f"Transcript for job {transcript_vocab_table['jobName']}:")
print(transcript_vocab_table["results"]["transcripts"][0]["transcript"])
print("-" * 88)
print("Getting data for jobs and vocabularies.")
jabber_jobs = list_jobs("Jabber", transcribe_client)
print(f"Found {len(jabber_jobs)} jobs:")
for job_sum in jabber_jobs:
job = get_job(job_sum["TranscriptionJobName"], transcribe_client)
print(
f"\t{job['TranscriptionJobName']}, {job['Media']['MediaFileUri']}, "
f"{job['Settings'].get('VocabularyName')}"
)
jabber_vocabs = list_vocabularies("Jabber", transcribe_client)
print(f"Found {len(jabber_vocabs)} vocabularies:")
for vocab_sum in jabber_vocabs:
vocab = get_vocabulary(vocab_sum["VocabularyName"], transcribe_client)
vocab_content = requests.get(vocab["DownloadUri"]).text
print(f"\t{vocab['VocabularyName']} contents:")
print(vocab_content)
print("-" * 88)
print("Deleting demo jobs.")
for job_name in [job_name_simple, job_name_vocabulary_list, job_name_vocab_table]:
delete_job(job_name, transcribe_client)
print("Deleting demo vocabulary.")
delete_vocabulary(vocabulary_name, transcribe_client)
print("Deleting demo bucket.")
bucket.objects.delete()
bucket.delete()
print("Thanks for watching!")
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 다음 주제를 참조하세요.
+ [CreateVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/CreateVocabulary)
+ [DeleteTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/DeleteTranscriptionJob)
+ [DeleteVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/DeleteVocabulary)
+ [GetTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/GetTranscriptionJob)
+ [GetVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/GetVocabulary)
+ [ListVocabularies](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/ListVocabularies)
+ [StartTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/StartTranscriptionJob)
+ [UpdateVocabulary](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/UpdateVocabulary)
------
# AWS SDK를 사용하여 Amazon Transcribe로 오디오 트랜스크립션 및 작업 데이터 가져오기
다음 코드 예제는 다음과 같은 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.
+ Amazon Transcribe를 통해 전사 작업을 시작합니다.
+ 작업이 완료될 때까지 기다립니다.
+ 트랜스크립트가 저장되는 URI를 가져옵니다.
자세한 내용은 [Amazon Transcribe 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/getting-started.html)를 참조하세요.
------
#### [ Java ]
**SDK for Java 2.x**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
PCM 파일을 전사합니다.
```
/**
* To run this AWS code example, ensure that you have set up your development
* environment, including your AWS credentials.
*
* For information, see this documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class TranscribeStreamingDemoFile {
private static final Region REGION = Region.US_EAST_1;
private static TranscribeStreamingAsyncClient client;
public static void main(String args[]) throws ExecutionException, InterruptedException {
final String USAGE = "\n" +
"Usage:\n" +
" \n\n" +
"Where:\n" +
" file - the location of a PCM file to transcribe. In this example, ensure the PCM file is 16 hertz (Hz). \n";
if (args.length != 1) {
System.out.println(USAGE);
System.exit(1);
}
String file = args[0];
client = TranscribeStreamingAsyncClient.builder()
.region(REGION)
.build();
CompletableFuture result = client.startStreamTranscription(getRequest(16_000),
new AudioStreamPublisher(getStreamFromFile(file)),
getResponseHandler());
result.get();
client.close();
}
private static InputStream getStreamFromFile(String file) {
try {
File inputFile = new File(file);
InputStream audioStream = new FileInputStream(inputFile);
return audioStream;
} catch (FileNotFoundException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
}
private static StartStreamTranscriptionRequest getRequest(Integer mediaSampleRateHertz) {
return StartStreamTranscriptionRequest.builder()
.languageCode(LanguageCode.EN_US)
.mediaEncoding(MediaEncoding.PCM)
.mediaSampleRateHertz(mediaSampleRateHertz)
.build();
}
private static StartStreamTranscriptionResponseHandler getResponseHandler() {
return StartStreamTranscriptionResponseHandler.builder()
.onResponse(r -> {
System.out.println("Received Initial response");
})
.onError(e -> {
System.out.println(e.getMessage());
StringWriter sw = new StringWriter();
e.printStackTrace(new PrintWriter(sw));
System.out.println("Error Occurred: " + sw.toString());
})
.onComplete(() -> {
System.out.println("=== All records stream successfully ===");
})
.subscriber(event -> {
List results = ((TranscriptEvent) event).transcript().results();
if (results.size() > 0) {
if (!results.get(0).alternatives().get(0).transcript().isEmpty()) {
System.out.println(results.get(0).alternatives().get(0).transcript());
}
}
})
.build();
}
private static class AudioStreamPublisher implements Publisher {
private final InputStream inputStream;
private static Subscription currentSubscription;
private AudioStreamPublisher(InputStream inputStream) {
this.inputStream = inputStream;
}
@Override
public void subscribe(Subscriber s) {
if (this.currentSubscription == null) {
this.currentSubscription = new SubscriptionImpl(s, inputStream);
} else {
this.currentSubscription.cancel();
this.currentSubscription = new SubscriptionImpl(s, inputStream);
}
s.onSubscribe(currentSubscription);
}
}
public static class SubscriptionImpl implements Subscription {
private static final int CHUNK_SIZE_IN_BYTES = 1024 * 1;
private final Subscriber subscriber;
private final InputStream inputStream;
private ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
private AtomicLong demand = new AtomicLong(0);
SubscriptionImpl(Subscriber s, InputStream inputStream) {
this.subscriber = s;
this.inputStream = inputStream;
}
@Override
public void request(long n) {
if (n <= 0) {
subscriber.onError(new IllegalArgumentException("Demand must be positive"));
}
demand.getAndAdd(n);
executor.submit(() -> {
try {
do {
ByteBuffer audioBuffer = getNextEvent();
if (audioBuffer.remaining() > 0) {
AudioEvent audioEvent = audioEventFromBuffer(audioBuffer);
subscriber.onNext(audioEvent);
} else {
subscriber.onComplete();
break;
}
} while (demand.decrementAndGet() > 0);
} catch (Exception e) {
subscriber.onError(e);
}
});
}
@Override
public void cancel() {
executor.shutdown();
}
private ByteBuffer getNextEvent() {
ByteBuffer audioBuffer = null;
byte[] audioBytes = new byte[CHUNK_SIZE_IN_BYTES];
int len = 0;
try {
len = inputStream.read(audioBytes);
if (len <= 0) {
audioBuffer = ByteBuffer.allocate(0);
} else {
audioBuffer = ByteBuffer.wrap(audioBytes, 0, len);
}
} catch (IOException e) {
throw new UncheckedIOException(e);
}
return audioBuffer;
}
private AudioEvent audioEventFromBuffer(ByteBuffer bb) {
return AudioEvent.builder()
.audioChunk(SdkBytes.fromByteBuffer(bb))
.build();
}
}
}
```
컴퓨터 마이크의 스트리밍 오디오를 전사합니다.
```
public class TranscribeStreamingDemoApp {
private static final Region REGION = Region.US_EAST_1;
private static TranscribeStreamingAsyncClient client;
public static void main(String[] args)
throws URISyntaxException, ExecutionException, InterruptedException, LineUnavailableException {
client = TranscribeStreamingAsyncClient.builder()
.credentialsProvider(getCredentials())
.region(REGION)
.build();
CompletableFuture result = client.startStreamTranscription(getRequest(16_000),
new AudioStreamPublisher(getStreamFromMic()),
getResponseHandler());
result.get();
client.close();
}
private static InputStream getStreamFromMic() throws LineUnavailableException {
// Signed PCM AudioFormat with 16kHz, 16 bit sample size, mono
int sampleRate = 16000;
AudioFormat format = new AudioFormat(sampleRate, 16, 1, true, false);
DataLine.Info info = new DataLine.Info(TargetDataLine.class, format);
if (!AudioSystem.isLineSupported(info)) {
System.out.println("Line not supported");
System.exit(0);
}
TargetDataLine line = (TargetDataLine) AudioSystem.getLine(info);
line.open(format);
line.start();
InputStream audioStream = new AudioInputStream(line);
return audioStream;
}
private static AwsCredentialsProvider getCredentials() {
return DefaultCredentialsProvider.create();
}
private static StartStreamTranscriptionRequest getRequest(Integer mediaSampleRateHertz) {
return StartStreamTranscriptionRequest.builder()
.languageCode(LanguageCode.EN_US.toString())
.mediaEncoding(MediaEncoding.PCM)
.mediaSampleRateHertz(mediaSampleRateHertz)
.build();
}
private static StartStreamTranscriptionResponseHandler getResponseHandler() {
return StartStreamTranscriptionResponseHandler.builder()
.onResponse(r -> {
System.out.println("Received Initial response");
})
.onError(e -> {
System.out.println(e.getMessage());
StringWriter sw = new StringWriter();
e.printStackTrace(new PrintWriter(sw));
System.out.println("Error Occurred: " + sw);
})
.onComplete(() -> {
System.out.println("=== All records stream successfully ===");
})
.subscriber(event -> {
List results = ((TranscriptEvent) event).transcript().results();
if (results.size() > 0) {
if (!results.get(0).alternatives().get(0).transcript().isEmpty()) {
System.out.println(results.get(0).alternatives().get(0).transcript());
}
}
})
.build();
}
private static class AudioStreamPublisher implements Publisher {
private static Subscription currentSubscription;
private final InputStream inputStream;
private AudioStreamPublisher(InputStream inputStream) {
this.inputStream = inputStream;
}
@Override
public void subscribe(Subscriber s) {
if (currentSubscription == null) {
currentSubscription = new SubscriptionImpl(s, inputStream);
} else {
currentSubscription.cancel();
currentSubscription = new SubscriptionImpl(s, inputStream);
}
s.onSubscribe(currentSubscription);
}
}
public static class SubscriptionImpl implements Subscription {
private static final int CHUNK_SIZE_IN_BYTES = 1024;
private final Subscriber subscriber;
private final InputStream inputStream;
private final ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
private final AtomicLong demand = new AtomicLong(0);
SubscriptionImpl(Subscriber s, InputStream inputStream) {
this.subscriber = s;
this.inputStream = inputStream;
}
@Override
public void request(long n) {
if (n <= 0) {
subscriber.onError(new IllegalArgumentException("Demand must be positive"));
}
demand.getAndAdd(n);
executor.submit(() -> {
try {
do {
ByteBuffer audioBuffer = getNextEvent();
if (audioBuffer.remaining() > 0) {
AudioEvent audioEvent = audioEventFromBuffer(audioBuffer);
subscriber.onNext(audioEvent);
} else {
subscriber.onComplete();
break;
}
} while (demand.decrementAndGet() > 0);
} catch (Exception e) {
subscriber.onError(e);
}
});
}
@Override
public void cancel() {
executor.shutdown();
}
private ByteBuffer getNextEvent() {
ByteBuffer audioBuffer = null;
byte[] audioBytes = new byte[CHUNK_SIZE_IN_BYTES];
int len = 0;
try {
len = inputStream.read(audioBytes);
if (len <= 0) {
audioBuffer = ByteBuffer.allocate(0);
} else {
audioBuffer = ByteBuffer.wrap(audioBytes, 0, len);
}
} catch (IOException e) {
throw new UncheckedIOException(e);
}
return audioBuffer;
}
private AudioEvent audioEventFromBuffer(ByteBuffer bb) {
return AudioEvent.builder()
.audioChunk(SdkBytes.fromByteBuffer(bb))
.build();
}
}
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Java 2.x API 참조*의 다음 주제를 참조하세요.
+ [GetTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/transcribe-2017-10-26/GetTranscriptionJob)
+ [StartTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/transcribe-2017-10-26/StartTranscriptionJob)
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/transcribe#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
import time
import boto3
def transcribe_file(job_name, file_uri, transcribe_client):
transcribe_client.start_transcription_job(
TranscriptionJobName=job_name,
Media={"MediaFileUri": file_uri},
MediaFormat="wav",
LanguageCode="en-US",
)
max_tries = 60
while max_tries > 0:
max_tries -= 1
job = transcribe_client.get_transcription_job(TranscriptionJobName=job_name)
job_status = job["TranscriptionJob"]["TranscriptionJobStatus"]
if job_status in ["COMPLETED", "FAILED"]:
print(f"Job {job_name} is {job_status}.")
if job_status == "COMPLETED":
print(
f"Download the transcript from\n"
f"\t{job['TranscriptionJob']['Transcript']['TranscriptFileUri']}."
)
break
else:
print(f"Waiting for {job_name}. Current status is {job_status}.")
time.sleep(10)
def main():
transcribe_client = boto3.client("transcribe")
file_uri = "s3://test-transcribe/answer2.wav"
transcribe_file("Example-job", file_uri, transcribe_client)
if __name__ == "__main__":
main()
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 다음 주제를 참조하세요.
+ [GetTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/GetTranscriptionJob)
+ [StartTranscriptionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/transcribe-2017-10-26/StartTranscriptionJob)
------