an AWS SDK 또는 CLI와 StartTranscriptionJob 함께 사용 - AWS SDK 코드 예제

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an AWS SDK 또는 CLI와 StartTranscriptionJob 함께 사용

다음 코드 예제는 StartTranscriptionJob의 사용 방법을 보여 줍니다.

작업 예시는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.

.NET
AWS SDK for .NET
참고

더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.


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

예 1: 오디오 파일을 트랜스크립션하는 방법

다음 start-transcription-job 예시에서는 오디오 파일을 트랜스크립션합니다.

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

myfile.json의 콘텐츠:

{
    "TranscriptionJobName": "cli-simple-transcription-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    }
}

자세한 내용은 Amazon Transcribe 개발자 안내서의 시작하기(AWS 명령줄 인터페이스)를 참조하세요.

예 2: 다중 채널 오디오 파일을 트랜스크립션하는 방법

다음 start-transcription-job 예시에서는 다중 채널 오디오 파일을 트랜스크립션합니다.

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

mysecondfile.json의 콘텐츠:

{
    "TranscriptionJobName": "cli-channelid-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
        "ChannelIdentification":true
    }
}

출력:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-channelid-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-17T16:07:56.817000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-17T16:07:56.784000+00:00",
        "Settings": {
            "ChannelIdentification": true
        }
    }
}

자세한 내용은 Amazon Transcribe 개발자 안내서의 다중 채널 오디오 트랜스크립션을 참조하세요.

예 3: 오디오 파일을 트랜스크립션하고 다른 화자를 식별하는 방법

다음 start-transcription-job 예시에서는 오디오 파일을 트랜스크립션하고 트랜스크립션 출력에서 화자를 식별합니다.

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

mythirdfile.json의 콘텐츠:

{
    "TranscriptionJobName": "cli-speakerid-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
    "ShowSpeakerLabels": true,
    "MaxSpeakerLabels": 2
    }
}

출력:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-speakerid-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-17T16:22:59.696000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-17T16:22:59.676000+00:00",
        "Settings": {
            "ShowSpeakerLabels": true,
            "MaxSpeakerLabels": 2
        }
    }
}

자세한 내용은 Amazon Transcribe 개발자 안내서의 화자 식별을 참조하세요.

예 4: 오디오 파일을 트랜스크립션하고 트랜스크립션 출력에서 원하지 않는 단어를 마스킹하는 방법

다음 start-transcription-job 예시에서는 오디오 파일을 트랜스크립션하고 이전에 생성한 어휘 필터를 사용하여 원하지 않는 단어를 마스킹합니다.

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

myfourthfile.json의 콘텐츠:

{
    "TranscriptionJobName": "cli-filter-mask-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
          "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
        "VocabularyFilterName": "your-vocabulary-filter",
        "VocabularyFilterMethod": "mask"
    }
}

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 안내서의 트랜스크립션 필터링을 참조하세요.

예 5: 오디오 파일을 트랜스크립션하고 트랜스크립션 출력에서 원하지 않는 단어를 제거하는 방법

다음 start-transcription-job 예시에서는 오디오 파일을 트랜스크립션하고 이전에 생성한 어휘 필터를 사용하여 원하지 않는 단어를 마스킹합니다.

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

myfifthfile.json의 콘텐츠:

{
    "TranscriptionJobName": "cli-filter-remove-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
        "VocabularyFilterName": "your-vocabulary-filter",
        "VocabularyFilterMethod": "remove"
    }
}

출력:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-filter-remove-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-18T16:36:18.568000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-18T16:36:18.547000+00:00",
        "Settings": {
            "VocabularyFilterName": "your-vocabulary-filter",
            "VocabularyFilterMethod": "remove"
        }
    }
}

자세한 내용은 Amazon Transcribe 개발자 안내서의 트랜스크립션 필터링을 참조하세요.

예 6: 사용자 지정 어휘로 정확도를 높여 오디오 파일을 트랜스크립션하는 방법

다음 start-transcription-job 예시에서는 오디오 파일을 트랜스크립션하고 이전에 생성한 어휘 필터를 사용하여 원하지 않는 단어를 마스킹합니다.

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

mysixthfile.json의 콘텐츠:

{
    "TranscriptionJobName": "cli-vocab-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
        "VocabularyName": "your-vocabulary"
    }
}

출력:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-vocab-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-18T16:36:18.568000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-18T16:36:18.547000+00:00",
        "Settings": {
            "VocabularyName": "your-vocabulary"
        }
    }
}

자세한 내용은 Amazon Transcribe 개발자 안내서의 트랜스크립션 필터링을 참조하세요.

예 7: 오디오 파일의 언어를 식별하고 트랜스크립션하는 방법

다음 start-transcription-job 예시에서는 오디오 파일을 트랜스크립션하고 이전에 생성한 어휘 필터를 사용하여 원하지 않는 단어를 마스킹합니다.

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

myseventhfile.json의 콘텐츠:

{
    "TranscriptionJobName": "cli-identify-language-transcription-job",
    "IdentifyLanguage": true,
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    }
}

출력:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-identify-language-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-18T22:27:23.970000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-18T22:27:23.948000+00:00",
        "IdentifyLanguage": true
    }
}

자세한 내용은 Amazon Transcribe 개발자 안내서의 언어 식별을 참조하세요.

예 8: 개인 식별 정보를 수정하여 오디오 파일을 트랜스크립션하는 방법

다음 start-transcription-job 예시에서는 오디오 파일을 트랜스크립션하고 트랜스크립션 출력에서 개인 식별 정보를 수정합니다.

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

myeigthfile.json의 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 안내서의 자동 콘텐츠 편집을 참조하세요.

예제 9: 개인 식별 정보(PII)가 편집되고 편집되지 않은 트랜스크립트를 생성하는 방법

다음 start-transcription-job 예시에서는 오디오 파일의 트랜스크립션 두 개를 생성합니다. 하나는 개인 식별 정보를 수정한 것이고 다른 하나는 수정하지 않은 것입니다.

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

myninthfile.json의 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 안내서의 자동 콘텐츠 편집을 참조하세요.

예 10: 이전에 생성한 사용자 지정 언어 모델을 사용하여 오디오 파일을 트랜스크립션하는 방법

다음 start-transcription-job 예시에서는 이전에 생성한 사용자 지정 언어 모델을 사용하여 오디오 파일을 트랜스크립션합니다.

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

mytenthfile.json의 콘텐츠:

{
    "TranscriptionJobName": "cli-clm-2-job-1",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.file-extension"
    },
    "ModelSettings": {
        "LanguageModelName":"cli-clm-2"
    }
}

출력:

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-clm-2-job-1",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.file-extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-28T17:56:01.835000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-28T17:56:01.801000+00:00",
        "ModelSettings": {
            "LanguageModelName": "cli-clm-2"
        }
    }
}

자세한 내용은 Amazon Transcribe 개발자 안내서의 사용자 지정 언어 모델을 사용한 도메인별 트랜스크립션 정확도 개선을 참조하세요.

JavaScript
SDK for JavaScript (v3)
참고

더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.

트랜스크립션 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 };
Python
Python용 SDK(Boto3)
참고

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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 Word for Python(Boto3) StartTranscriptionJob 참조의 Word를 참조하세요. AWS SDK API