批量转录作业的语言识别

此示例使用start-transcription-job命令和IdentifyLanguage参数。有关更多信息，请参阅 StartTranscriptionJob 和 LanguageIdSettings。

选项 1：不使用 language-id-settings 参数。如果您未在请求中包含自定义语言模型、自定义词汇表或自定义词汇表过滤器，请使用此选项。虽然 language-options 为可选项，我们还是建议使用该选项。

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--transcription-job-name my-first-transcription-job \
--media MediaFileUri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-bucket-name DOC-EXAMPLE-BUCKET \
--output-key my-output-files/ \    
--identify-language \  (or --identify-multiple-languages) \
--language-options "en-US" "hi-IN"

选项 2：使用 language-id-settings 参数。如果您在请求中包含了自定义语言模型、自定义词汇表或自定义词汇表过滤器，请使用此选项。

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--transcription-job-name my-first-transcription-job \
--media MediaFileUri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-bucket-name DOC-EXAMPLE-BUCKET \
--output-key my-output-files/ \
--identify-language \  (or --identify-multiple-languages)
--language-options "en-US" "hi-IN" \
--language-id-settings en-US=VocabularyName=my-en-US-vocabulary,en-US=VocabularyFilterName=my-en-US-vocabulary-filter,en-US=LanguageModelName=my-en-US-language-model,hi-IN=VocabularyName=my-hi-IN-vocabulary,hi-IN=VocabularyFilterName=my-hi-IN-vocabulary-filter

以下是另一个使用start-transcription-job命令的示例，以及标识语言的请求正文。

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--cli-input-json file://filepath/my-first-language-id-job.json 

my-first-language-id-job.json 文件包含以下请求正文。

选项 1：不使用 LanguageIdSettings 参数。如果您未在请求中包含自定义语言模型、自定义词汇表或自定义词汇表过滤器，请使用此选项。虽然 LanguageOptions 为可选项，我们还是建议使用该选项。

{
  "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/", 
  "IdentifyLanguage": true,  (or "IdentifyMultipleLanguages": true),
  "LanguageOptions": [
        "en-US", "hi-IN"  
  ]
}

选项 2：使用 LanguageIdSettings 参数。如果您在请求中包含了自定义语言模型、自定义词汇表或自定义词汇表过滤器，请使用此选项。

{
   "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/", 
   "IdentifyLanguage": true,  (or "IdentifyMultipleLanguages": true)
   "LanguageOptions": [
        "en-US", "hi-IN"  
   ],
   "LanguageIdSettings": { 
         "en-US" : { 
            "LanguageModelName": "my-en-US-language-model",
            "VocabularyFilterName": "my-en-US-vocabulary-filter",
            "VocabularyName": "my-en-US-vocabulary"
         },
         "hi-IN": {
             "VocabularyName": "my-hi-IN-vocabulary",
             "VocabularyFilterName": "my-hi-IN-vocabulary-filter"
         }
    }
}

此示例使用 start_transcription_ job 方法的IdentifyLanguage参数来标识文件的语言。 AWS SDK for Python (Boto3) 有关更多信息，请参阅 StartTranscriptionJob 和 LanguageIdSettings。

有关使用 AWS 软件开发工具包的其他示例，包括特定功能、场景和跨服务示例，请参阅本章。使用 Amazon Transcribe 的代码示例 AWS SDKs

选项 1：不使用 LanguageIdSettings 参数。如果您未在请求中包含自定义语言模型、自定义词汇表或自定义词汇表过滤器，请使用此选项。虽然 LanguageOptions 为可选项，我们还是建议使用该选项。

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/',
    MediaFormat = 'flac',
    IdentifyLanguage = True,  (or IdentifyMultipleLanguages = True),
    LanguageOptions = [
        'en-US', 'hi-IN'
    ]
)

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)

选项 2：使用 LanguageIdSettings 参数。如果您在请求中包含了自定义语言模型、自定义词汇表或自定义词汇表过滤器，请使用此选项。

from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe')
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/', 
    MediaFormat='flac',
    IdentifyLanguage=True,  (or IdentifyMultipleLanguages=True)
    LanguageOptions = [
        'en-US', 'hi-IN'
    ],
    LanguageIdSettings={
        'en-US': {
            'VocabularyName': 'my-en-US-vocabulary',
            'VocabularyFilterName': 'my-en-US-vocabulary-filter',
            'LanguageModelName': 'my-en-US-language-model'
        },
        'hi-IN': {
            'VocabularyName': 'my-hi-IN-vocabulary',
            'VocabularyFilterName': 'my-hi-IN-vocabulary-filter'
        }   
    }
)

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)