Avvio di una trascrizione di analisi post-chiamata - Amazon Transcribe

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Avvio di una trascrizione di analisi post-chiamata

Prima di iniziare una trascrizione analitica post-chiamata, devi creare tutte le categorie Amazon Transcribe a cui desideri che corrispondano nell'audio.

Nota

Le trascrizioni di analisi delle chiamate non possono essere corrisposte retroattivamente a nuove categorie. Solo le categorie create prima di iniziare una trascrizione di analisi delle chiamate possono essere applicate a tale output di trascrizione.

Se hai creato una o più categorie e l'audio corrisponde a tutte le regole all'interno di almeno una delle categorie, Amazon Transcribe contrassegna l'output con la categoria corrispondente. Se scegli di non utilizzare le categorie o se l'audio non corrisponde alle regole specificate nelle categorie, la trascrizione non viene contrassegnata.

Per iniziare una trascrizione analitica post-chiamata, puoi utilizzare AWS Management ConsoleAWS CLI, o AWS SDKs; vedi quanto segue per alcuni esempi:

Utilizza la procedura seguente per avviare un processo di analisi post-chiamata. Le chiamate che corrispondono a tutte le caratteristiche definite da una categoria vengono etichettate con tale categoria.

  1. Nel riquadro di navigazione, in Amazon Transcribe Call Analytics, scegli Call Analytics jobs.

  2. Scegli Crea processo.

    Amazon Transcribe schermata della console: la pagina «Call Analytics jobs».

  3. Nella pagina Specifica i dettagli del processo, fornisci informazioni sul tuo processo di analisi delle chiamate, inclusa la posizione dei dati di input.

    Amazon Transcribe schermata della console: la pagina «specifica i dettagli del lavoro».

    Specificate la Amazon S3 posizione desiderata dei dati di output e il IAM ruolo da utilizzare.

    Amazon Transcribe screenshot della console: il pannello «permessi di accesso».

  4. Scegli Next (Successivo).

  5. Per Configura processo, attiva tutte le funzionalità opzionali che desideri includere nel tuo processo di analisi delle chiamate. Se hai già creato delle categorie, queste vengono visualizzate nel pannello Categorie e vengono applicate automaticamente al tuo processo di analisi delle chiamate.

    Amazon Transcribe schermata della console: la pagina «configura lavoro» che mostra tutte le categorie personalizzate.

  6. Scegli Crea processo.

Questo esempio utilizza il start-call-analytics-jobcomando e il parametro. channel-definitions Per ulteriori informazioni, consultare StartCallAnalyticsJob e ChannelDefinition.

aws transcribe start-call-analytics-job \
--region us-west-2 \
--call-analytics-job-name my-first-call-analytics-job \
--media MediaFileUri=s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-location s3://amzn-s3-demo-bucket/my-output-files/ \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole \
--channel-definitions ChannelId=0,ParticipantRole=AGENT ChannelId=1,ParticipantRole=CUSTOMER

Ecco un altro esempio di utilizzo del start-call-analytics-jobcomando e un corpo della richiesta che abilita Call Analytics per quel lavoro.

aws transcribe start-call-analytics-job \
--region us-west-2 \
--cli-input-json file://filepath/my-call-analytics-job.json

Il file my-call-analytics-job.json contiene il seguente corpo della richiesta.

{
      "CallAnalyticsJobName": "my-first-call-analytics-job",
      "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole",
      "Media": {
          "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
      },
      "OutputLocation": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-output-files/",
      "ChannelDefinitions": [
          {
              "ChannelId": 0,
              "ParticipantRole": "AGENT"
          },
          {
              "ChannelId": 1,
              "ParticipantRole": "CUSTOMER"
          }
      ]
}

Questo esempio lo utilizza AWS SDK per Python (Boto3) per avviare un processo di Call Analytics utilizzando il metodo start_call_analytics_job. Per ulteriori informazioni, consultare StartCallAnalyticsJob e ChannelDefinition.

Per ulteriori esempi di utilizzo di, inclusi esempi di scenari e AWS SDKs interservizi, inclusi esempi relativi a specifiche funzionalità, consultate il capitolo. Esempi di codice per l'utilizzo di Amazon Transcribe AWS SDKs

from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-call-analytics-job"
job_uri = "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
output_location = "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-output-files/"
data_access_role = "arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole"
transcribe.start_call_analytics_job(
     CallAnalyticsJobName = job_name,
     Media = {
        'MediaFileUri': job_uri
     },
     DataAccessRoleArn = data_access_role,
     OutputLocation = output_location,
     ChannelDefinitions = [
        {
            'ChannelId': 0, 
            'ParticipantRole': 'AGENT'
        },
        {
            'ChannelId': 1, 
            'ParticipantRole': 'CUSTOMER'
        }
     ]
)
    
 while True:
   status = transcribe.get_call_analytics_job(CallAnalyticsJobName = job_name)
   if status['CallAnalyticsJob']['CallAnalyticsJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
     break
   print("Not ready yet...")
   time.sleep(5)
 print(status)