통화 후 분석 트랜스크립션 시작 - Amazon Transcribe

통화 후 분석 트랜스크립션 시작

통화 후 분석 트랜스크립션을 시작하기 전에 Amazon Transcribe의 오디오에서 일치시키려는 모든 범주를 생성해야 합니다.

참고

통화 분석 트랜스크립트를 새 범주에 소급 적용할 수는 없습니다. 통화 분석 트랜스크립션을 시작하기 전에 생성한 범주만 트랜스크립션 출력에 적용할 수 있습니다.

범주를 하나 이상 생성했고 오디오가 범주 중 하나 이상의 모든 규칙과 일치하는 경우 Amazon Transcribe에서는 일치하는 범주가 있는 출력에 플래그를 지정합니다. 범주를 사용하지 않기로 선택하거나 오디오가 범주에 지정된 규칙과 일치하지 않는 경우 트랜스크립트에 플래그가 지정되지 않습니다.

통화 후 분석 트랜스크립션을 시작하려면 AWS Management 콘솔, AWS CLI 또는AWS SDK를 사용할 수 있습니다. 예를 보려면 다음을 참조하세요.

다음 절차에 따라 통화 후 분석 작업을 시작합니다. 범주별로 정의된 모든 특성과 일치하는 통화에는 해당 범주로 레이블이 지정됩니다.

  1. 탐색 창의 Amazon Transcribe 통화 분석에서 통화 분석 작업을 선택합니다.

  2. 작업 생성을 선택합니다.

    Amazon Transcribe 콘솔 스크린샷: '통화 분석 작업' 페이지

  3. 작업 세부 정보 지정 페이지에서는 입력 데이터의 위치를 포함하여 통화 분석 작업에 대한 정보를 제공합니다.

    Amazon Transcribe 콘솔 스크린샷: '작업 세부 정보 지정' 페이지.

    원하는 출력 데이터 Amazon S3 위치와 사용할 IAM 역할을 지정합니다.

    Amazon Transcribe 콘솔 스크린샷: '액세스 권한' 패널.

  4. 다음을 선택합니다.

  5. 작업 구성에서 통화 분석 작업에 포함하려는 모든 옵션 기능을 켭니다. 이전에 생성한 범주는 범주 패널에 표시되며 통화 분석 작업에 자동으로 적용됩니다.

    Amazon Transcribe 콘솔 스크린샷: 모든 사용자 지정 범주를 보여주는 '작업 구성' 페이지

  6. 작업 생성을 선택합니다.

이 예시에서는 start-call-analytics-job 명령과 channel-definitions 파라미터를 사용합니다. 자세한 내용은 StartCallAnalyticsJob 및 ChannelDefinition을 참조하세요.

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

다음은 start-call-analytics-job 명령을 사용하는 또 다른 예 및 해당 작업의 통화 분석을 활성화하는 요청 본문입니다.

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

my-call-analytics-job.json 파일에는 다음과 같은 요청 본문이 포함되어 있습니다.

{
      "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"
          }
      ]
}

이 예시에서는 AWS SDK for Python (Boto3)를 통해 start_call_analytics_job 메서드를 사용하여 통화 분석 작업을 시작합니다. 자세한 내용은 StartCallAnalyticsJob 및 ChannelDefinition을 참조하세요.

기능별, 시나리오 및 교차 서비스 예를 포함하여 AWS SDK를 사용하는 추가 예시는 AWS SDK를 사용한 Amazon Transcribe용 코드 예시 장을 참조하세요.

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)