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转录多声道音频
如果您的音频有两个通道,则可以使用频道识别来分别转录每个频道的语音。 Amazon Transcribe目前不支持超过两个声道的音频。
在您的脚本中,会为频道分配标签ch_0
和ch_1
。
除了标准脚本部分(transcripts
和items
)外,启用频道识别的请求还包括一个channel_labels
部分。本部分包含按频道分组的每句话语或标点符号及其相关的频道标签、时间戳和置信度分数。
"channel_labels": { "channels": [ { "channel_label": "ch_0", "items": [ { "channel_label": "ch_0", "start_time": "4.86", "end_time": "5.01", "alternatives": [ { "confidence": "1.0", "content": "I've" } ], "type": "pronunciation" },
...
"channel_label": "ch_1", "items": [ { "channel_label": "ch_1", "start_time": "8.5", "end_time": "8.89", "alternatives": [ { "confidence": "1.0", "content": "Sorry" } ], "type": "pronunciation" },...
"number_of_channels": 2 },
请注意,如果一个频道上的某个人与另一个频道上的某个人同时说话,则当这些人互相发言时,每个频道的时间戳会重叠。
要查看带有频道标识的完整示例脚本,请参阅声道识别输出示例(批量转录)。
在批量转录中使用信道识别
要识别批量转录中的频道,可以使用AWS Management ConsoleAWS CLI、或 AWSSDK;有关示例,请参阅以下内容:
-
在导航窗格中,选择转录作业,然后选择创建作业(右上角)。这将打开 “指定作业详细信息” 页面。
-
在 “指定作业详细信息” 页面上填写要包含的所有字段,然后选择下一步。这将带您进入配置作业-可选页面。
在音频设置面板中,选择频道识别(在 “音频识别类型” 标题下)。
-
选择 “创建作业” 以运行转录作业。
此示例使用 start-transcription-jobStartTranscriptionJob
:
aws transcribe start-transcription-job \ --region
us-west-2
\ --transcription-job-namemy-first-transcription-job
\ --media MediaFileUri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET
/my-input-files
/my-media-file
.flac
\ --output-bucket-nameDOC-EXAMPLE-BUCKET
\ --output-keymy-output-files
/ \ --language-codeen-US
\ --settings ChannelIdentification=true
这是使用start-transcription-job
aws transcribe start-transcription-job \ --region
us-west-2
\ --cli-input-json file://my-first-transcription-job
.json
my-first-transcription-job.json 文件包含以下请求正文。
{ "TranscriptionJobName": "
my-first-transcription-job
", "Media": { "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET
/my-input-files
/my-media-file
.flac
" }, "OutputBucketName": "DOC-EXAMPLE-BUCKET
", "OutputKey": "my-output-files
/", "LanguageCode": "en-US
", "Settings": { "ChannelIdentification": true } }
此示例使用 start_transcription_job
from __future__ import print_function import time import boto3 transcribe = boto3.client('transcribe', '
us-west-2
') job_name = "my-first-transcription-job
" job_uri = "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET
/my-input-files
/my-media-file
.flac
" transcribe.start_transcription_job( TranscriptionJobName = job_name, Media = { 'MediaFileUri': job_uri }, OutputBucketName = 'DOC-EXAMPLE-BUCKET
', OutputKey = 'my-output-files
/', LanguageCode = 'en-US
', Settings = { 'ChannelIdentification':True } ) while True: status = transcribe.get_transcription_job(TranscriptionJobName = job_name) if status['TranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']: break print("Not ready yet...") time.sleep(5) print(status)
在流媒体转录中使用频道识别
要识别流媒体转录中的频道,可以使用 HTTP/2 或 WebSockets;有关示例,请参见以下内容:
此示例创建了一个 HTTP/2 请求,用于在转录输出中分隔频道。有关使用 HTTP/2 流式传输的更多信息Amazon Transcribe,请参阅设置 HTTP /2 直播。有关特定参数和标题的更多详细信息Amazon Transcribe,请参阅StartStreamTranscription。
POST /stream-transcription HTTP/2 host: transcribestreaming.
us-west-2
.amazonaws.com X-Amz-Target: com.amazonaws.transcribe.Transcribe.StartStreamTranscription
Content-Type: application/vnd.amazon.eventstream X-Amz-Content-Sha256:string
X-Amz-Date:20220208
T235959
Z Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=access-key
/20220208
/us-west-2
/transcribe/aws4_request, SignedHeaders=content-type;host;x-amz-content-sha256;x-amz-date;x-amz-target;x-amz-security-token, Signature=string
x-amzn-transcribe-language-code:en-US
x-amzn-transcribe-media-encoding:flac
x-amzn-transcribe-sample-rate:16000
x-amzn-channel-identification: TRUE transfer-encoding: chunked
此示例创建了一个预签名 URL,用于分隔转录输出中的频道。为了便于阅读,已增加了换行符。有关将 WebSocket 直播与一起使用的更多信息Amazon Transcribe,请参阅设置直 WebSocket 播。有关参数的更多详细信息,请参阅StartStreamTranscription
。
GET wss://transcribestreaming.
us-west-2
.amazonaws.com:8443/stream-transcription-websocket? &X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256 &X-Amz-Credential=AKIAIOSFODNN7EXAMPLE
%2F20220208
%2Fus-west-2
%2Ftranscribe
%2Faws4_request &X-Amz-Date=20220208
T235959
Z &X-Amz-Expires=300
&X-Amz-Security-Token=security-token
&X-Amz-Signature=string
&X-Amz-SignedHeaders=content-type%3Bhost%3Bx-amz-date &language-code=en-US &specialty=PRIMARYCARE
&type=DICTATION
&media-encoding=flac
&sample-rate=16000
&channel-identification=TRUE