Exemples d’utilisation de l’AWS CLI avec Amazon Transcribe

Exemple 1 : pour créer un modèle linguistique personnalisé à l’aide de données de formation et de réglage.

L’exemple create-language-model suivant crée un modèle linguistique personnalisé. Vous pouvez utiliser un modèle linguistique personnalisé pour améliorer les performances de transcription dans des domaines tels que le droit, l’hôtellerie, les finances et les assurances. Pour language-code, saisissez un code de langue valide. Pour base-model-name, spécifiez le modèle de base le mieux adapté à la fréquence d’échantillonnage du fichier audio que vous souhaitez transcrire avec votre modèle linguistique personnalisé. Pour model-name, spécifiez le nom que vous souhaitez donner au modèle linguistique personnalisé.

aws transcribe create-language-model \
    --language-code language-code \
    --base-model-name base-model-name \
    --model-name cli-clm-example \
    --input-data-config S3Uri="s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix-for-training-data",TuningDataS3Uri="s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix-for-tuning-data",DataAccessRoleArn="arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-with-permissions-to-create-a-custom-language-model"

Sortie :

{
    "LanguageCode": "language-code",
    "BaseModelName": "base-model-name",
    "ModelName": "cli-clm-example",
    "InputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix/",
        "TuningDataS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix/",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-with-permissions-create-a-custom-language-model"
    },
    "ModelStatus": "IN_PROGRESS"
}

Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision de la transcription spécifique à un domaine grâce à des modèles de langue personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 2 : pour créer un modèle linguistique personnalisé en utilisant des données d’entraînement uniquement.

L’exemple create-language-model suivant transcrit un fichier audio. Vous pouvez utiliser un modèle linguistique personnalisé pour améliorer les performances de transcription dans des domaines tels que le droit, l’hôtellerie, les finances et les assurances. Pour language-code, saisissez un code de langue valide. Pour base-model-name, spécifiez le modèle de base le mieux adapté à la fréquence d’échantillonnage du fichier audio que vous souhaitez transcrire avec votre modèle linguistique personnalisé. Pour model-name, spécifiez le nom que vous souhaitez donner au modèle linguistique personnalisé.

aws transcribe create-language-model \
    --language-code en-US \
    --base-model-name base-model-name \
    --model-name cli-clm-example \
    --input-data-config S3Uri="s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix-For-Training-Data",DataAccessRoleArn="arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-with-permissions-to-create-a-custom-language-model"

Sortie :

{
    "LanguageCode": "en-US",
    "BaseModelName": "base-model-name",
    "ModelName": "cli-clm-example",
    "InputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix-For-Training-Data/",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::your-AWS-account-number:role/IAM-role-with-permissions-to-create-a-custom-language-model"
    },
    "ModelStatus": "IN_PROGRESS"
}

Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision de la transcription spécifique à un domaine grâce à des modèles de langue personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour créer un vocabulaire médical personnalisé

L’exemple create-medical-vocabulary suivant crée un glossaire personnalisé. Pour créer un glossaire personnalisé, vous devez avoir créé un fichier texte contenant tous les termes que vous souhaitez transcrire de manière plus précise. Pour vocabulary-file-uri, spécifiez l’URI Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) pour ce fichier texte. Pour language-code, spécifiez un code de langue correspondant à la langue du glossaire personnalisé. Pour vocabulary-name, spécifiez le nom que vous souhaitez donner au glossaire personnalisé.

aws transcribe create-medical-vocabulary \
    --vocabulary-name cli-medical-vocab-example \
    --language-code language-code \
    --vocabulary-file-uri https://amzn-s3-demo-bucket.AWS-Region.amazonaws.com/the-text-file-for-the-medical-custom-vocabulary.txt

Sortie :

{
    "VocabularyName": "cli-medical-vocab-example",
    "LanguageCode": "language-code",
    "VocabularyState": "PENDING"
}

Pour plus d’informations, consultez Glossaires médicaux personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour créer un filtre de vocabulaire

L’exemple create-vocabulary-filter suivant crée un filtre de vocabulaire qui utilise un fichier texte contenant la liste des mots que vous ne souhaitez pas voir apparaître dans une transcription. Pour language-code, spécifiez le code linguistique correspondant à la langue de votre filtre de vocabulaire. Pour vocabulary-filter-file-uri, spécifiez l’URI Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) du fichier texte. Pour vocabulary-filter-name, spécifiez le nom de votre filtre de vocabulaire.

aws transcribe create-vocabulary-filter \
    --language-code language-code \
    --vocabulary-filter-file-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/vocabulary-filter.txt \
    --vocabulary-filter-name cli-vocabulary-filter-example

Sortie :

{
    "VocabularyFilterName": "cli-vocabulary-filter-example",
    "LanguageCode": "language-code"
}

Pour plus d’informations, consultez Filtrage des termes indésirables dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour créer un glossaire personnalisé

L’exemple create-vocabulary suivant crée un glossaire personnalisé. Pour créer un glossaire personnalisé, vous devez avoir créé un fichier texte contenant tous les termes que vous souhaitez transcrire de manière plus précise. Pour vocabulary-file-uri, spécifiez l’URI Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) pour ce fichier texte. Pour language-code, spécifiez un code de langue correspondant à la langue du glossaire personnalisé. Pour vocabulary-name, spécifiez le nom que vous souhaitez donner au glossaire personnalisé.

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

Sortie :

{
    "VocabularyName": "cli-vocab-example",
    "LanguageCode": "language-code",
    "VocabularyState": "PENDING"
}

Pour plus d’informations, consultez Glossaires personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour supprimer un modèle linguistique personnalisé

L’exemple delete-language-model suivant supprime un modèle linguistique personnalisé.

aws transcribe delete-language-model \
    --model-name model-name

Cette commande ne produit aucune sortie.

Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision de la transcription spécifique à un domaine grâce à des modèles de langue personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour supprimer une tâche de transcription médicale

L’exemple delete-medical-transcription-job suivant crée une tâche de transcription médicale.

aws transcribe delete-medical-transcription-job \
    --medical-transcription-job-name medical-transcription-job-name

Cette commande ne produit aucune sortie.

Pour plus d’informations, consultez DeleteMedicalTranscriptionJob dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour supprimer un vocabulaire médical personnalisé

L’exemple delete-medical-vocabulary suivant supprime un vocabulaire médical personnalisé. Pour vocabulary-name, spécifiez le nom du vocabulaire médical personnalisé.

aws transcribe delete-vocabulary \
    --vocabulary-name medical-custom-vocabulary-name

Cette commande ne produit aucune sortie.

Pour plus d’informations, consultez Glossaires médicaux personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour supprimer l’une des tâches de transcription

L’exemple delete-transcription-job suivant supprime l’une des tâches de transcription.

aws transcribe delete-transcription-job \
    --transcription-job-name your-transcription-job

Cette commande ne produit aucune sortie.

Pour plus d’informations, consultez DeleteTranscriptionJob dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour supprimer un filtre de vocabulaire

L’exemple delete-vocabulary-filter suivant supprime un filtre de vocabulaire.

aws transcribe delete-vocabulary-filter \
    --vocabulary-filter-name vocabulary-filter-name

Cette commande ne produit aucune sortie.

Pour plus d’informations, consultez Filtrage des termes indésirables dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour supprimer un glossaire personnalisé

L’exemple delete-vocabulary suivant supprime un glossaire personnalisé.

aws transcribe delete-vocabulary \
    --vocabulary-name vocabulary-name

Cette commande ne produit aucune sortie.

Pour plus d’informations, consultez Glossaires personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour obtenir les informations sur un modèle linguistique personnalisé spécifique

L’exemple describe-language-model suivant obtient les informations sur un modèle de langage personnalisé spécifique. Par exemple, sous BaseModelName, vous pouvez voir si votre modèle est entraîné à l’aide d’un modèle NarrowBand ou WideBand. Les modèles linguistiques personnalisés dotés d’un modèle de base NarrowBand peuvent transcrire des fichiers audio d’une fréquence d’échantillonnage inférieure à 16 kHz. Les modèles linguistiques utilisant un modèle de base WideBand peuvent transcrire des fichiers audio d’une fréquence d’échantillonnage supérieure à 16 kHz. Le paramètre S3Uri indique le préfixe Amazon S3 que vous avez utilisé pour accéder aux données d’entraînement afin de créer le modèle linguistique personnalisé.

aws transcribe describe-language-model \
    --model-name cli-clm-example

Sortie :

{
    "LanguageModel": {
        "ModelName": "cli-clm-example",
        "CreateTime": "2020-09-25T17:57:38.504000+00:00",
        "LastModifiedTime": "2020-09-25T17:57:48.585000+00:00",
        "LanguageCode": "language-code",
        "BaseModelName": "base-model-name",
        "ModelStatus": "IN_PROGRESS",
        "UpgradeAvailability": false,
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix/",
            "TuningDataS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix/",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-with-permissions-to-create-a-custom-language-model"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision de la transcription spécifique à un domaine grâce à des modèles de langue personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour obtenir les informations sur une tâche de transcription médicale spécifique

L’exemple get-medical-transcription-job suivant obtient les informations sur une tâche de transcription médicale spécifique. Pour accéder aux résultats de la transcription, utilisez le paramètre TranscriptFileUri. Si vous avez activé d’autres fonctionnalités de la tâche de transcription, vous pouvez les voir dans l’objet Paramètres. Le paramètre Spécialité indique la spécialité médicale du prestataire. Le paramètre Type indique si le discours utilisé dans la tâche de transcription est celui d’une conversation médicale ou d’une dictée médicale.

aws transcribe get-medical-transcription-job \
    --medical-transcription-job-name vocabulary-dictation-medical-transcription-job

Sortie :

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "vocabulary-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
        "LanguageCode": "en-US",
        "MediaSampleRateHertz": 48000,
        "MediaFormat": "mp4",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://Amazon-S3-Prefix/your-audio-file.file-extension"
        },
        "Transcript": {
            "TranscriptFileUri": "https://s3.Region.amazonaws.com/Amazon-S3-Prefix/vocabulary-dictation-medical-transcription-job.json"
        },
        "StartTime": "2020-09-21T21:17:27.045000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-21T21:17:27.016000+00:00",
        "CompletionTime": "2020-09-21T21:17:59.561000+00:00",
        "Settings": {
            "ChannelIdentification": false,
            "ShowAlternatives": false,
            "VocabularyName": "cli-medical-vocab-example"
        },
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "DICTATION"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Transcription par lots dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour obtenir les informations sur un vocabulaire médical personnalisé

L’exemple get-medical-vocabulary suivant obtient les informations sur un vocabulaire médical personnalisé. Vous pouvez utiliser le paramètre VocabularyState pour voir l’état de traitement du vocabulaire. Si l’état est READY, vous pouvez l’utiliser dans l’opération StartMedicalTranscriptionJob :

aws transcribe get-medical-vocabulary \
    --vocabulary-name medical-vocab-example

Sortie :

{
    "VocabularyName": "medical-vocab-example",
    "LanguageCode": "en-US",
    "VocabularyState": "READY",
    "LastModifiedTime": "2020-09-19T23:59:04.349000+00:00",
    "DownloadUri": "https://link-to-download-the-text-file-used-to-create-your-medical-custom-vocabulary"
}

Pour plus d’informations, consultez Glossaires médicaux personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour obtenir les informations sur une tâche de transcription spécifique

L’exemple get-transcription-job suivant obtient les informations sur une tâche de transcription spécifique. Pour accéder aux résultats de la transcription, utilisez le paramètre TranscriptFileUri. Utilisez le paramètre MediaFileUri pour voir quel fichier audio vous avez transcrit avec cette tâche. Vous pouvez utiliser l’objet Paramètres pour voir les fonctionnalités facultatives que vous avez activées dans la tâche de transcription.

aws transcribe get-transcription-job \
    --transcription-job-name your-transcription-job

Sortie :

{
    "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
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Mise en route (interface de ligne de commande AWS) dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour obtenir les informations sur un filtre de vocabulaire

L’exemple get-vocabulary-filter suivant récupère les informations sur un filtre de vocabulaire. Vous pouvez utiliser le paramètre DownloadUri pour obtenir la liste des mots que vous avez utilisés pour créer le filtre de vocabulaire.

aws transcribe get-vocabulary-filter \
    --vocabulary-filter-name testFilter

Sortie :

{
    "VocabularyFilterName": "testFilter",
    "LanguageCode": "language-code",
    "LastModifiedTime": "2020-05-07T22:39:32.147000+00:00",
    "DownloadUri": "https://Amazon-S3-location-to-download-your-vocabulary-filter"
}

Pour plus d’informations, consultez Filtrage des termes indésirables dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour obtenir les informations sur un glossaire personnalisé

L’exemple get-vocabulary suivant obtient les informations sur un glossaire personnalisé précédemment créé.

aws transcribe get-vocabulary \
    --vocabulary-name cli-vocab-1

Sortie :

{
    "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"
}

Pour plus d’informations, consultez Glossaires personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour répertorier vos modèles linguistiques personnalisés

L’exemple list-language-models suivant répertorie les modèles linguistiques personnalisés associés à votre compte et à votre région AWS. Vous pouvez utiliser les paramètres S3Uri et TuningDataS3Uri pour rechercher les préfixes Amazon S3 que vous avez utilisés comme données d’entraînement ou de réglage. BaseModelName vous indique si vous avez utilisé un modèle NarrowBand ou WideBand pour créer un modèle linguistique personnalisé. Vous pouvez transcrire des fichiers audio dont la fréquence d’échantillonnage est inférieure à 16 kHz à l’aide d’un modèle linguistique personnalisé utilisant un modèle de base NarrowBand. Vous pouvez transcrire des fichiers audio d’une fréquence d’échantillonnage égale ou supérieure à 16 kHz avec un modèle linguistique personnalisé utilisant un modèle de base WideBand. Le paramètre ModelStatus indique si vous pouvez utiliser le modèle linguistique personnalisé dans une tâche de transcription. Si la valeur est COMPLETED, vous pouvez l’utiliser dans une tâche de transcription.

aws transcribe list-language-models

Sortie :

{
    "Models": [
        {
            "ModelName": "cli-clm-2",
            "CreateTime": "2020-09-25T17:57:38.504000+00:00",
            "LastModifiedTime": "2020-09-25T17:57:48.585000+00:00",
            "LanguageCode": "language-code",
            "BaseModelName": "WideBand",
            "ModelStatus": "IN_PROGRESS",
            "UpgradeAvailability": false,
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/clm-training-data/",
                "TuningDataS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/clm-tuning-data/",
                "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-used-to-create-the-custom-language-model"
            }
        },
        {
            "ModelName": "cli-clm-1",
            "CreateTime": "2020-09-25T17:16:01.835000+00:00",
            "LastModifiedTime": "2020-09-25T17:16:15.555000+00:00",
            "LanguageCode": "language-code",
            "BaseModelName": "WideBand",
            "ModelStatus": "IN_PROGRESS",
            "UpgradeAvailability": false,
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/clm-training-data/",
                "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-used-to-create-the-custom-language-model"
            }
        },
        {
            "ModelName": "clm-console-1",
            "CreateTime": "2020-09-24T19:26:28.076000+00:00",
            "LastModifiedTime": "2020-09-25T04:25:22.271000+00:00",
            "LanguageCode": "language-code",
            "BaseModelName": "NarrowBand",
            "ModelStatus": "COMPLETED",
            "UpgradeAvailability": false,
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/clm-training-data/",
                "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-used-to-create-the-custom-language-model"
            }
        }
    ]
}

Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision de la transcription spécifique à un domaine grâce à des modèles de langue personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour répertorier les tâches de transcription médicale

L’exemple list-medical-transcription-jobs suivant répertorie les tâches de transcription médicale associées au compte AWS et à la région. Pour obtenir plus d’informations sur une tâche de transcription spécifique, copiez la valeur du paramètre MedicalTranscriptionJobName dans la sortie de transcription et spécifiez cette valeur pour l’option MedicalTranscriptionJobName de la commande get-medical-transcription-job. Pour voir d’autres tâches de transcription, copiez la valeur du paramètre NextToken, réexécutez la commande list-medical-transcription-jobs et spécifiez cette valeur dans l’option --next-token.

aws transcribe list-medical-transcription-jobs

Sortie :

{
    "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"
        }
    ]
}

Pour plus d’informations, consultez https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/batch-med-transcription.html> dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour répertorier vos glossaires médicaux personnalisés

L’exemple list-medical-vocabularies suivant répertorie les glossaires médicaux personnalisés associés à votre compte et à votre région AWS. Pour obtenir plus d’informations sur une tâche de transcription spécifique, copiez la valeur du paramètre MedicalTranscriptionJobName dans la sortie de transcription et spécifiez cette valeur pour l’option MedicalTranscriptionJobName de la commande get-medical-transcription-job. Pour voir d’autres tâches de transcription, copiez la valeur du paramètre NextToken, réexécutez la commande list-medical-transcription-jobs et spécifiez cette valeur dans l’option --next-token.

aws transcribe list-medical-vocabularies

Sortie :

{
    "Vocabularies": [
        {
            "VocabularyName": "cli-medical-vocab-2",
            "LanguageCode": "en-US",
            "LastModifiedTime": "2020-09-21T21:44:59.521000+00:00",
            "VocabularyState": "READY"
        },
        {
            "VocabularyName": "cli-medical-vocab-1",
            "LanguageCode": "en-US",
            "LastModifiedTime": "2020-09-19T23:59:04.349000+00:00",
            "VocabularyState": "READY"
        }
    ]
}

Pour plus d’informations, consultez Glossaires médicaux personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour répertorier les tâches de transcription

L’exemple list-transcription-jobs suivant répertorie les tâches de transcription médicale associées au compte AWS et à la région.

aws transcribe list-transcription-jobs

Sortie :

{
    "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"
        }
    ]
}

Pour plus d’informations, consultez Mise en route (interface de ligne de commande AWS) dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour répertorier les glossaires personnalisés

L’exemple list-vocabularies suivant répertorie les glossaires personnalisés associés au compte et à la région AWS.

aws transcribe list-vocabularies

Sortie :

{
    "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"
        }
    ]
}

Pour plus d’informations, consultez Glossaires personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour répertorier vos filtres de vocabulaire

L’exemple list-vocabulary-filters suivant répertorie les filtres de vocabulaire associés à votre compte et à votre région AWS.

aws transcribe list-vocabulary-filters

Sortie :

{
    "NextToken": "NextToken": [
        {
            "VocabularyFilterName": "testFilter",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-05-07T22:39:32.147000+00:00"
        },
        {
            "VocabularyFilterName": "testFilter2",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-05-21T23:29:35.174000+00:00"
        },
        {
            "VocabularyFilterName": "filter2",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-05-08T20:18:26.426000+00:00"
        },
        {
            "VocabularyFilterName": "filter-review",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-06-03T18:52:30.448000+00:00"
        },
        {
            "VocabularyFilterName": "crlf-filt",
            "LanguageCode": "language-code",
            "LastModifiedTime": "2020-05-22T19:42:42.737000+00:00"
        }
    ]
}

Pour plus d’informations, consultez Filtrage des termes indésirables dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 1 : pour transcrire une dictée médicale enregistrée sous forme de fichier audio

L’exemple start-medical-transcription-job suivant transcrit un fichier audio. Vous spécifiez l’emplacement de la sortie de transcription dans le paramètre OutputBucketName.

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

Contenu de myfile.json :

{
    "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"
    }
}

Sortie :

{
    "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"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Présentation de la transcription par lots dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 2 : pour transcrire un dialogue entre un médecin et son patient enregistré sous forme de fichier audio

L’exemple start-medical-transcription-job suivant transcrit un fichier audio contenant un dialogue entre un médecin et son patient. Vous spécifiez l’emplacement de la sortie de transcription dans le paramètre OutputBucketName.

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

Contenu de mysecondfile.json :

{
    "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"
    }
}

Sortie :

{
    "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"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Présentation de la transcription par lots dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 3 : pour transcrire un fichier audio multicanal d’un dialogue entre un médecin et son patient

L’exemple start-medical-transcription-job suivant transcrit le son de chaque canal du fichier audio et fusionne les transcriptions distinctes de chaque canal en une seule sortie de transcription. Vous spécifiez l’emplacement de la sortie de transcription dans le paramètre OutputBucketName.

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

Contenu de mythirdfile.json :

{
    "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
        }
}

Sortie :

{
    "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"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Identification des canaux dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 4 : pour transcrire un fichier audio d’un dialogue entre un médecin et son patient et identifier les locuteurs dans la sortie de transcription

L’exemple start-medical-transcription-job suivant transcrit le fichier audio et étiquette le discours de chaque locuteur dans la sortie de transcription. Vous spécifiez l’emplacement de la sortie de transcription dans le paramètre OutputBucketName.

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

Contenu de myfourthfile.json :

{
    "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
        }
}

Sortie :

{
    "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"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Identification des locuteurs dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 5 : pour transcrire une conversation médicale enregistrée sous forme de fichier audio avec jusqu’à deux alternatives de transcription

L’exemple start-medical-transcription-job suivant crée jusqu’à deux transcriptions alternatives à partir d’un seul fichier audio. Un niveau de confiance est associé à chaque transcription. Par défaut, Amazon Transcribe renvoie la transcription avec le niveau de confiance le plus élevé. Vous pouvez spécifier qu’Amazon Transcribe renvoie des transcriptions supplémentaires avec des niveaux de confiance inférieurs. Vous spécifiez l’emplacement de la sortie de transcription dans le paramètre OutputBucketName.

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

Contenu de myfifthfile.json :

{
    "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
    }
}

Sortie :

{
    "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"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Transcriptions alternatives dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 6 : pour transcrire le fichier audio d’une dictée médicale avec jusqu’à deux transcriptions alternatives

L’exemple start-medical-transcription-job suivant transcrit un fichier audio et utilise un filtre de vocabulaire pour masquer les mots indésirables. Vous spécifiez l’emplacement de la sortie de transcription dans le paramètre OutputBucketName.

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

Contenu de mysixthfile.json :

{
    "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
    }
}

Sortie :

{
    "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"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Transcriptions alternatives dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 7 : pour transcrire un fichier audio d’une dictée médicale avec une précision accrue en utilisant un glossaire personnalisé

L’exemple start-medical-transcription-job suivant transcrit un fichier audio et utilise un vocabulaire médical personnalisé que vous avez créé précédemment pour augmenter la précision de la transcription. Vous spécifiez l’emplacement de la sortie de transcription dans le paramètre OutputBucketName.

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

Contenu de mysixthfile.json :

{
    "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"
    }
}

Sortie :

{
    "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"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Glossaires médicaux personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 1 : pour transcrire un fichier audio

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit un fichier audio.

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

Contenu de myfile.json :

{
    "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"
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Mise en route (interface de ligne de commande AWS) dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 2 : pour transcrire un fichier audio multicanal

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit le fichier audio multicanal.

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

Contenu de mysecondfile.json :

{
    "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
    }
}

Sortie :

{
    "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
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Transcription de l’audio multicanal dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 3 : pour transcrire un fichier audio et identifier les différents locuteurs

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit le fichier audio et identifie les locuteurs dans la sortie de transcription.

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

Contenu de mythirdfile.json :

{
    "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
    }
}

Sortie :

{
    "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
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Identification des locuteurs dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 4 : pour transcrire un fichier audio et masquer les mots indésirables dans la sortie de transcription

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit un fichier audio et utilise un filtre de vocabulaire que vous avez créé précédemment pour masquer les mots indésirables.

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

Contenu de myfourthfile.json :

{
    "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"
    }
}

Sortie :

{
    "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"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Filtrage des transcriptions dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 5 : pour transcrire un fichier audio et supprimer les mots indésirables dans la sortie de transcription

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit un fichier audio et utilise un filtre de vocabulaire que vous avez créé précédemment pour masquer les mots indésirables.

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

Contenu de myfifthfile.json :

{
    "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"
    }
}

Sortie :

{
    "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"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Filtrage des transcriptions dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 6 : pour transcrire un fichier audio avec une précision accrue en utilisant un glossaire personnalisé

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit un fichier audio et utilise un filtre de vocabulaire que vous avez créé précédemment pour masquer les mots indésirables.

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

Contenu de mysixthfile.json :

{
    "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"
    }
}

Sortie :

{
    "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"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Filtrage des transcriptions dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 7 : pour identifier la langue d’un fichier audio et le transcrire

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit un fichier audio et utilise un filtre de vocabulaire que vous avez créé précédemment pour masquer les mots indésirables.

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

Contenu de myseventhfile.json :

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

Sortie :

{
    "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
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Identification de la langue dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 8 : pour transcrire un fichier audio contenant des données d’identification personnelle expurgées

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit le fichier audio et expurge les données d’identification personnelle dans la sortie de transcription.

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

Contenu de myeigthfile.json :

{
    "TranscriptionJobName": "cli-redaction-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://Amazon-S3-Prefix/your-media-file.file-extension"
    },
    "ContentRedaction": {
        "RedactionOutput":"redacted",
        "RedactionType":"PII"
    }
}

Sortie :

{
    "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"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Expurgation automatique du contenu dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 9 : pour générer une transcription contenant des données d’identification personnelle (PII) expurgées et une transcription non expurgée

L’exemple start-transcription-job suivant génère deux transcriptions du fichier audio, l’une avec les données d’identification personnelle expurgées, et l’autre sans aucune expurgation.

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

Contenu de myninthfile.json :

{
    "TranscriptionJobName": "cli-redaction-job-with-unredacted-transcript",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Media": {
          "MediaFileUri": "s3://Amazon-S3-Prefix/your-media-file.file-extension"
        },
    "ContentRedaction": {
        "RedactionOutput":"redacted_and_unredacted",
        "RedactionType":"PII"
    }
}

Sortie :

{
    "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"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Expurgation automatique du contenu dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Exemple 10 : pour utiliser un modèle de langage personnalisé que vous avez créé précédemment pour transcrire un fichier audio.

L’exemple start-transcription-job suivant transcrit le fichier audio avec un modèle de langage personnalisé que vous avez créé précédemment.

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

Contenu de mytenthfile.json :

{
    "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"
    }
}

Sortie :

{
    "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"
        }
    }
}

Pour plus d’informations, consultez Amélioration de la précision de la transcription spécifique à un domaine grâce à des modèles de langue personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour mettre à jour un vocabulaire médical personnalisé avec de nouveaux termes.

L’exemple update-medical-vocabulary suivant remplace les termes d’un vocabulaire médical personnalisé par de nouveaux. Prérequis : pour remplacer les termes d’un vocabulaire médical personnalisé, vous avez besoin d’un fichier contenant les nouveaux termes.

aws transcribe update-medical-vocabulary \
    --vocabulary-file-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix/medical-custom-vocabulary.txt \
    --vocabulary-name medical-custom-vocabulary \
    --language-code language

Sortie :

{
    "VocabularyName": "medical-custom-vocabulary",
    "LanguageCode": "en-US",
    "VocabularyState": "PENDING"
}

Pour plus d’informations, consultez Glossaires médicaux personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour remplacer les mots d’un filtre de vocabulaire

L’exemple update-vocabulary-filter suivant remplace les mots d’un filtre de vocabulaire par de nouveaux. Prérequis : pour mettre à jour un filtre de vocabulaire avec de nouveaux mots, vous devez enregistrer ces derniers sous forme de fichier texte.

aws transcribe update-vocabulary-filter \
    --vocabulary-filter-file-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/Amazon-S3-Prefix/your-text-file-to-update-your-vocabulary-filter.txt \
    --vocabulary-filter-name vocabulary-filter-name

Sortie :

{
    "VocabularyFilterName": "vocabulary-filter-name",
    "LanguageCode": "language-code",
    "LastModifiedTime": "2020-09-23T18:40:35.139000+00:00"
}

Pour plus d’informations, consultez Filtrage des termes indésirables dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.

Pour mettre à jour un glossaire personnalisé avec de nouveaux termes.

L’exemple update-vocabulary suivant remplace les termes utilisés pour créer un glossaire personnalisé par les nouveaux termes que vous fournissez. Prérequis : pour remplacer les termes d’un vocabulaire personnalisé, vous avez besoin d’un fichier contenant les nouveaux termes.

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

Sortie :

{
    "VocabularyName": "custom-vocabulary",
    "LanguageCode": "language",
    "VocabularyState": "PENDING"
}

Pour plus d’informations, consultez Glossaires personnalisés dans le Manuel du développeur Amazon Transcribe.