Esempi di Amazon Transcribe con la AWS CLI

Esempio 1: creare un modello linguistico personalizzato utilizzando i dati di addestramento e di ottimizzazione.

L’esempio create-language-model seguente crea un modello linguistico personalizzato. È possibile utilizzare un modello linguistico personalizzato per migliorare le prestazioni di trascrizione dei domini come quello legale, alberghiero, finanziario e assicurativo. Per language-code, immetti un codice lingua valido. Per base-model-name, specifica il modello di base più adatto alla frequenza di campionamento dell’audio che si desidera trascrivere con il modello linguistico personalizzato. Per model-name, specifica il nome che si desidera assegnare al modello linguistico personalizzato.

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"

Output:

{
    "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"
}

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 2: creare un modello linguistico personalizzato utilizzando solo i dati di addestramento.

L'esempio create-language-model seguente trascrive il file audio. È possibile utilizzare un modello linguistico personalizzato per migliorare le prestazioni di trascrizione dei domini come quello legale, alberghiero, finanziario e assicurativo. Per language-code, immetti un codice lingua valido. Per base-model-name, specifica il modello di base più adatto alla frequenza di campionamento dell’audio che si desidera trascrivere con il modello linguistico personalizzato. Per model-name, specifica il nome che si desidera assegnare al modello linguistico personalizzato.

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"

Output:

{
    "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"
}

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come creare un vocabolario personalizzato medico

L'esempio create-medical-vocabulary seguente crea un vocabolario personalizzato. Per creare un vocabolario personalizzato, devi aver creato un file di testo con tutti i termini che desideri trascrivere in modo più accurato. Per vocabulary-file-uri specifica l'URI Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) di tale file di testo. Per language-code, specifica un codice di lingua corrispondente alla lingua del vocabolario personalizzato. Per vocabulary-name, specifica come vuoi denominare il vocabolario personalizzato.

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

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari medici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come creare un filtro di vocabolario

L’esempio create-vocabulary-filter seguente crea un filtro di vocabolario che utilizza un file di testo contenente un elenco di parole che non devono essere presenti in una trascrizione. Per language-code, specifica il codice lingua corrispondente alla lingua del filtro di vocabolario. Per vocabulary-filter-file-uri specifica l’URI Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) del file di testo. Per vocabulary-filter-name, specifica il nome del filtro di vocabolario.

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

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Filtering Unwanted Words nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Creazione di un vocabolario personalizzato

L'esempio create-vocabulary seguente crea un vocabolario personalizzato. Per creare un vocabolario personalizzato, devi aver creato un file di testo con tutti i termini che desideri trascrivere in modo più accurato. Per vocabulary-file-uri specifica l'URI Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) di tale file di testo. Per language-code, specifica un codice di lingua corrispondente alla lingua del vocabolario personalizzato. Per vocabulary-name, specifica come vuoi denominare il vocabolario personalizzato.

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

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come eliminare un modello linguistico personalizzato

L’esempio delete-language-model seguente elimina un modello linguistico personalizzato.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Eliminazione di un processo di trascrizione medica

L'esempio delete-medical-transcription-job seguente elimina un processo di trascrizione medica.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta DeleteMedicalTranscriptionJob nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come eliminare un vocabolario personalizzato medico

L’esempio delete-medical-vocabulary seguente elimina un vocabolario personalizzato medico. Per vocabulary-name, specifica il nome del vocabolario personalizzato medico.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari medici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Eliminazione di un processo di trascrizione

L'esempio delete-transcription-job seguente elimina uno dei processi di trascrizione.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta DeleteTranscriptionJob nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come eliminare un filtro di vocabolario

L’esempio delete-vocabulary-filter seguente elimina un filtro di vocabolario.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta Filtering Unwanted Words nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Eliminazione di un vocabolario personalizzato

L'esempio delete-vocabulary seguente elimina un vocabolario personalizzato.

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

Questo comando non produce alcun output.

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come ottenere informazioni su uno specifico modello linguistico personalizzato

L’esempio describe-language-model seguente ottiene informazioni su uno specifico modello linguistico personalizzato. Ad esempio, in BaseModelName è possibile vedere se il modello viene addestrato utilizzando un modello NarrowBand o WideBand. I modelli linguistici personalizzati con un modello di base NarrowBand possono trascrivere l’audio con una frequenza di campionamento inferiore a 16 kHz. I modelli linguistici che utilizzano un modello di base WideBand possono trascrivere l’audio con una frequenza di campionamento superiore a 16 kHz. Il parametro S3Uri indica il prefisso Amazon S3 che è stato utilizzato per accedere ai dati di addestramento per creare il modello linguistico personalizzato.

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

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come ottenere informazioni su uno specifico processo di trascrizione medica

L’esempio get-medical-transcription-job seguente ottiene informazioni su uno specifico processo di trascrizione medica. Per accedere ai risultati della trascrizione, usa il parametro TranscriptFileUri. Se sono state abilitate funzionalità aggiuntive per il processo di trascrizione, è possibile visualizzarle nell’oggetto Impostazioni. Il parametro Specialty mostra la specializzazione medica del provider. Il parametro Type indica se il discorso nel processo di trascrizione è relativo a una conversazione medica o una dettatura medica.

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

Output:

{
    "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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Batch Transcription nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come ottenere informazioni su un vocabolario personalizzato medico

L’esempio get-medical-vocabulary seguente ottiene informazioni su un vocabolario personalizzato medico. È possibile utilizzare il parametro VocabularyState per visualizzare lo stato di elaborazione del vocabolario. Se lo stato è READY, è possibile utilizzare il vocabolario nell’operazione StartMedicalTranscriptionJob:

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

Output:

{
    "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"
}

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari medici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Ottenere informazioni su un processo di trascrizione specifico

L'esempio get-transcription-job seguente ottiene informazioni su un processo di trascrizione specifico. Per accedere ai risultati della trascrizione, usa il parametro TranscriptFileUri. Utilizza il parametro MediaFileUri per vedere quale file audio è stato trascritto con questo processo. Puoi usare l'oggetto Settings per visualizzare le funzionalità opzionali che hai abilitato nel processo di trascrizione.

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

Output:

{
    "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
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Nozioni di base (Interfaccia della linea di comando AWS) nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come ottenere informazioni su un filtro di vocabolario

L’esempio get-vocabulary-filter seguente ottiene informazioni su un filtro di vocabolario. È possibile utilizzare il parametro DownloadUri per ottenere l’elenco delle parole utilizzate per creare il filtro di vocabolario.

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

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Filter Unwanted Words nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Ottenere informazioni su un vocabolario personalizzato

L'esempio get-vocabulary seguente ottiene informazioni su un vocabolario personalizzato creato in precedenza.

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

Output:

{
    "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"
}

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come elencare i modelli linguistici personalizzati

L’esempio list-language-models seguente elenca i modelli linguistici personalizzati associati all’account e alla Regione AWS. È possibile utilizzare i parametri S3Uri e TuningDataS3Uri per trovare i prefissi Amazon S3 utilizzati come dati di addestramento o dati di ottimizzazione. Il parametro BaseModelName indica se è stato utilizzato un modello NarrowBand o WideBand per creare il modello linguistico personalizzato. È possibile trascrivere l’audio con una frequenza di campionamento inferiore a 16 kHz con un modello linguistico personalizzato utilizzando un modello di base NarrowBand. È possibile trascrivere l’audio con una frequenza superiore a 16 kHz con un modello linguistico personalizzato utilizzando un modello di base WideBand. Il parametro ModelStatus mostra se è possibile utilizzare il modello linguistico personalizzato in un processo di trascrizione. Se il valore è COMPLETED, è possibile utilizzare il modello in un processo di trascrizione.

aws transcribe list-language-models

Output:

{
    "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"
            }
        }
    ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Elencare i processi di trascrizione medica

L'esempio list-medical-transcription-jobs seguente elenca i lavori di trascrizione medica associati all'account e alla regione AWS. Per ottenere ulteriori informazioni su un particolare processo di trascrizione, copia il valore di un parametro MedicalTranscriptionJobName nell'output di trascrizione e specifica tale valore per l'opzione MedicalTranscriptionJobName del comando get-medical-transcription-job. Per visualizzare ulteriori processi di trascrizione, copia il valore del parametro NextToken, esegui nuovamente il comando list-medical-transcription-jobs e specifica quel valore nell'opzione --next-token.

aws transcribe list-medical-transcription-jobs

Output:

{
    "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"
        }
    ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/batch-med-transcription.html> nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come elencare i vocabolari personalizzati medici

L’esempio list-medical-vocabularies seguente elenca i vocabolari personalizzati medici associati all’account e alla Regione AWS. Per ottenere ulteriori informazioni su un particolare processo di trascrizione, copia il valore di un parametro MedicalTranscriptionJobName nell’output di trascrizione e specifica tale valore per l’opzione MedicalTranscriptionJobName del comando get-medical-transcription-job. Per visualizzare ulteriori processi di trascrizione, copia il valore del parametro NextToken, esegui nuovamente il comando list-medical-transcription-jobs e specifica quel valore nell’opzione --next-token.

aws transcribe list-medical-vocabularies

Output:

{
    "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"
        }
    ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari medici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Elencare i processi di trascrizione

L'esempio list-transcription-jobs seguente elenca i lavori di trascrizione associati all'account e alla regione AWS.

aws transcribe list-transcription-jobs

Output:

{
    "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"
        }
    ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta Nozioni di base (Interfaccia della linea di comando AWS) nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Elenco dei vocabolari personalizzati

L'esempio list-vocabularies seguente elenca i vocabolari personalizzati associati all'account e alla regione AWS.

aws transcribe list-vocabularies

Output:

{
    "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"
        }
    ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come elencare i filtri di vocabolario

L’esempio list-vocabulary-filters seguente elenca i filtri di vocabolario associati all’account e alla Regione AWS.

aws transcribe list-vocabulary-filters

Output:

{
    "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"
        }
    ]
}

Per ulteriori informazioni, consulta Filtering Unwanted Words nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 1: trascrivere una dettatura medica archiviata come file audio

L'esempio start-medical-transcription-job seguente trascrive un file audio. Specifica la posizione dell'output della trascrizione nel parametro. OutputBucketName

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica della trascrizione in batch nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 2: trascrivere un dialogo medico-paziente archiviato come file audio

L'esempio start-medical-transcription-job seguente trascrive un file audio contenente un dialogo medico-paziente. Specifica la posizione dell'output della trascrizione nel parametro OutputBucketName.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta la panoramica della trascrizione in batch nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 3: trascrivere un file audio multicanale di un dialogo medico-paziente

L'esempio start-medical-transcription-job seguente trascrive l'audio da ogni canale del file audio e unisce le trascrizioni separate di ciascun canale in un unico batch di trascrizione. Specifica la posizione dell'output della trascrizione nel parametro. OutputBucketName

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

Contenuto di 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
        }
}

Output:

{
    "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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Identificazione del canale nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 4: trascrivere un file audio di un dialogo tra medico e paziente e identificare le persone che parlano nell'output della trascrizione

L'esempio start-medical-transcription-job seguente trascrive un file audio ed etichetta il discorso di ciascuna persona che parla nell'output di trascrizione. Specifica la posizione dell'output della trascrizione nel parametro. OutputBucketName

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

Contenuto di 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
        }
}

Output:

{
    "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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Identificazione delle persone che parlano nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 5: trascrivere una conversazione medica archiviata come file audio con un massimo di due alternative di trascrizione

L'esempio start-medical-transcription-job seguente crea fino a due trascrizioni alternative da un singolo file audio. A ogni trascrizione è associato un livello di affidabilità. Per impostazione predefinita, Amazon Transcribe restituisce la trascrizione con il livello di affidabilità più elevato. Puoi specificare che Amazon Transcribe restituisca trascrizioni aggiuntive con livelli di affidabilità inferiori. Specifica la posizione dell'output della trascrizione nel parametro. OutputBucketName

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

Contenuto di 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
    }
}

Output:

{
    "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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Trascrizioni alternative nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 6: trascrivere un file audio di una dettatura medica con un massimo di due trascrizioni alternative

L'esempio start-medical-transcription-job seguente trascrive un file audio e utilizza un filtro del vocabolario per mascherare eventuali parole indesiderate. Specifica la posizione dell'output della trascrizione nel parametro OutputBucketName.

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

Contenuto di 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
    }
}

Output:

{
    "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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Trascrizioni alternative nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 7: trascrivere un file audio di una dettatura medica con maggiore precisione utilizzando un vocabolario personalizzato

L'esempio start-medical-transcription-job seguente trascrive un file audio e utilizza un vocabolario medico personalizzato creato in precedenza per aumentare la precisione della trascrizione. Specifica la posizione dell'output della trascrizione nel parametro. OutputBucketName

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari medici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 1: trascrivere un file audio

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Nozioni di base (Interfaccia della linea di comando AWS) nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 2: trascrivere un file audio multicanale

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio multicanale.

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

Contenuto di 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
    }
}

Output:

{
    "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
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Trascrizione dell'audio multicanale nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 3: trascrivere un file audio e identificare le diverse persone che parlano

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e identifica le persone che parlano nell'output di trascrizione.

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

Contenuto di 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
    }
}

Output:

{
    "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
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Identificazione delle persone che parlano nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 4: trascrivere un file audio e mascherare eventuali parole indesiderate nell'output della trascrizione

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e utilizza un filtro del vocabolario creato in precedenza per mascherare eventuali parole indesiderate.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio delle trascrizioni nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 5: trascrivere un file audio e rimuovere eventuali parole indesiderate nell'output della trascrizione

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e utilizza un filtro del vocabolario creato in precedenza per mascherare eventuali parole indesiderate.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio delle trascrizioni nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 6: trascrivere un file audio con maggiore precisione utilizzando un vocabolario personalizzato

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e utilizza un filtro del vocabolario creato in precedenza per mascherare eventuali parole indesiderate.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Filtraggio delle trascrizioni nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 7: identificare la lingua di un file audio e trascriverla

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e utilizza un filtro del vocabolario creato in precedenza per mascherare eventuali parole indesiderate.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Identificazione della lingua nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 8: trascrivere un file audio con informazioni di identificazione personale nascoste

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio e nasconde le informazioni di identificazione personale nell'output di trascrizione.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Redazione dei contenuti automatici nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 9: generare una trascrizione con informazioni di identificazione personale (PII) redatte e una trascrizione non redatta

L'esempio start-transcription-job seguente genera due trascrizioni del file audio, una con le informazioni di identificazione personale redatte e l'altra senza alcuna redazione.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Redazione dei contenuti automatici nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Esempio 10: utilizzare un modello linguistico personalizzato creato in precedenza per trascrivere un file audio.

L'esempio start-transcription-job seguente trascrive il file audio con un modello linguistico personalizzato creato in precedenza.

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

Contenuto di 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"
    }
}

Output:

{
    "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"
        }
    }
}

Per ulteriori informazioni, consulta Modelli linguistici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come aggiornare un vocabolario personalizzato medico con nuovi termini.

L’esempio update-medical-vocabulary seguente sostituisce i termini utilizzati in un vocabolario personalizzato medico con quelli nuovi. Prerequisito: per sostituire i termini in un vocabolario personalizzato medico, è necessario disporre di un file con i nuovi termini.

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

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari medici personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Come sostituire le parole in un filtro di vocabolario

L’esempio update-vocabulary-filter seguente sostituisce le parole in un filtro di vocabolario con nuove parole. Prerequisito: per aggiornare un filtro di vocabolario con le nuove parole, è necessario che tali parole siano salvate come file di testo.

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

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Filtering Unwanted Words nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.

Aggiornamento di un vocabolario personalizzato con nuovi termini.

L'esempio update-vocabulary seguente sovrascrive i termini utilizzati per creare un vocabolario personalizzato con quelli nuovi forniti dall'utente. Prerequisito: per sostituire i termini in un vocabolario personalizzato, è necessario disporre di un file con nuovi termini.

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

Output:

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

Per ulteriori informazioni, consulta Vocabolari personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Transcribe.