使用 Amazon Transcribe 示例 Amazon CLI - Amazon Command Line Interface
操作
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

使用 Amazon Transcribe 示例 Amazon CLI

以下代码示例向您展示了如何使用 Amazon Command Line Interface 与 Amazon Transcribe 配合使用来执行操作和实现常见场景。

操作是大型程序的代码摘录，必须在上下文中运行。您可以通过操作了解如何调用单个服务函数，还可以通过函数相关场景和跨服务示例的上下文查看操作。

场景是展示如何通过在同一服务中调用多个函数来完成特定任务任务的代码示例。

每个示例都包含一个指向的链接 GitHub，您可以在其中找到有关如何在上下文中设置和运行代码的说明。

主题

操作

以下代码示例演示如何使用 create-language-model。

Amazon CLI

示例 1：使用训练和调整数据创建自定义语言模型。

以下create-language-model示例创建了一个自定义语言模型。您可以使用自定义语言模型来提高法律、酒店、金融和保险等领域的转录性能。对于语言代码，请输入有效的语言代码。对于 base-model-name，请指定最适合您要使用自定义语言模型转录的音频采样率的基本模型。在 model-name 中，指定要调用自定义语言模型的名称。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix-for-training-data",TuningDataS3Uri="s3://DOC-EXAMPLE-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"

输出：

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

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的使用自定义语言模型提高特定领域的转录准确性。

示例 2：仅使用训练数据创建自定义语言模型。

以下 create-language-model 示例转录音频文件。您可以使用自定义语言模型来提高法律、酒店、金融和保险等领域的转录性能。对于语言代码，请输入有效的语言代码。对于 base-model-name，请指定最适合您要使用自定义语言模型转录的音频采样率的基本模型。在 model-name 中，指定要调用自定义语言模型的名称。

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://DOC-EXAMPLE-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"

输出：

{
    "LanguageCode": "en-US",
    "BaseModelName": "base-model-name",
    "ModelName": "cli-clm-example",
    "InputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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"
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的使用自定义语言模型提高特定领域的转录准确性。

以下代码示例演示如何使用 create-medical-vocabulary。

Amazon CLI

创建医学自定义词汇表

以下 create-medical-vocabulary 示例创建一个自定义词汇表。要创建自定义词汇表，您必须创建一个文本文件，其中包含要更准确地进行转录的所有术语。对于 vocabulary-file-uri，请指定该文本文件的亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) Service URI。对于 language-code，指定与自定义词汇表的语言对应的语言代码。对于 vocabulary-name，指定所需的自定义词汇表名称。

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

输出：

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

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的医疗自定义词汇表。

以下代码示例演示如何使用 create-vocabulary-filter。

Amazon CLI

创建词汇过滤器

以下create-vocabulary-filter示例创建了一个词汇过滤器，该过滤器使用一个文本文件，其中包含您不想在转录中出现的单词列表。对于语言代码，请指定与词汇过滤器的语言相对应的语言代码。对于 vocabulary-filter-file-uri，请指定文本文件的亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) Service URI。对于 vocabulary-filter-name，请指定词汇过滤器的名称。

aws transcribe create-vocabulary-filter \
    --language-code language-code \
    --vocabulary-filter-file-uri s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/vocabulary-filter.txt \
    --vocabulary-filter-name cli-vocabulary-filter-example

输出：

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

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发者指南》中的筛选不需要的单词。

以下代码示例演示如何使用 create-vocabulary。

Amazon CLI

创建自定义词汇表

以下 create-vocabulary 示例创建一个自定义词汇表。要创建自定义词汇表，您必须创建一个文本文件，其中包含要更准确地进行转录的所有术语。对于 vocabulary-file-uri，请指定该文本文件的亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) Service URI。对于 language-code，指定与自定义词汇表的语言对应的语言代码。对于 vocabulary-name，指定所需的自定义词汇表名称。

aws transcribe create-vocabulary \
    --language-code language-code \
    --vocabulary-name cli-vocab-example \
    --vocabulary-file-uri s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/the-text-file-for-the-custom-vocabulary.txt

输出：

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

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的自定义词汇表。

  • 有关 API 的详细信息，请参阅Amazon CLI 命令参考CreateVocabulary中的。

以下代码示例演示如何使用 delete-language-model。

Amazon CLI

删除自定义语言模型

以下delete-language-model示例删除了自定义语言模型。

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

此命令不生成任何输出。

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的使用自定义语言模型提高特定领域的转录准确性。

以下代码示例演示如何使用 delete-medical-transcription-job。

Amazon CLI

删除医疗转录作业

以下 delete-medical-transcription-job 示例删除一个医疗转录作业。

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

此命令不生成任何输出。

有关更多信息，请参阅《Amazon T DeleteMedicalTranscriptionJobranscribe 开发者指南》。

以下代码示例演示如何使用 delete-medical-vocabulary。

Amazon CLI

删除医疗自定义词汇

以下delete-medical-vocabulary示例删除了医学自定义词汇表。在 “词汇名称” 中，指定医学自定义词汇的名称。

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

此命令不生成任何输出。

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的医疗自定义词汇表。

以下代码示例演示如何使用 delete-transcription-job。

Amazon CLI

删除一个转录作业

以下 delete-transcription-job 示例删除一个转录作业。

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

此命令不生成任何输出。

有关更多信息，请参阅《Amazon T DeleteTranscriptionJobranscribe 开发者指南》。

以下代码示例演示如何使用 delete-vocabulary-filter。

Amazon CLI

删除词汇过滤器

以下delete-vocabulary-filter示例删除词汇过滤器。

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

此命令不生成任何输出。

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发者指南》中的筛选不需要的单词。

以下代码示例演示如何使用 delete-vocabulary。

Amazon CLI

删除自定义词汇表

以下 delete-vocabulary 示例删除一个自定义词汇表。

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

此命令不生成任何输出。

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的自定义词汇表。

  • 有关 API 的详细信息，请参阅Amazon CLI 命令参考DeleteVocabulary中的。

以下代码示例演示如何使用 describe-language-model。

Amazon CLI

获取有关特定自定义语言模型的信息

以下describe-language-model示例获取有关特定自定义语言模型的信息。例如，在下方， BaseModelName 您可以看到您的模型是否使用 NarrowBand 或 WideBand 模型进行训练。带有 NarrowBand 基本模型的自定义语言模型可以转录采样率低于 16 kHz 的音频。使用 WideBand 基础模型的语言模型可以转录采样率大于 16 kHz 的音频。S3Uri 参数表示您用于访问训练数据以创建自定义语言模型的 Amazon S3 前缀。

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

输出：

{
    "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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix/",
            "TuningDataS3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix/",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-with-permissions-to-create-a-custom-language-model"
        }
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的使用自定义语言模型提高特定领域的转录准确性。

以下代码示例演示如何使用 get-medical-transcription-job。

Amazon CLI

获取有关特定医疗转录工作的信息

以下get-medical-transcription-job示例获取有关特定医疗转录作业的信息。要访问转录结果，请使用 TranscriptFileUri 参数。如果您为转录作业启用了其他功能，则可以在 “设置” 对象中看到这些功能。Specialty 参数显示提供者的医疗专业知识。Type 参数表示转录作业中的语音是医疗对话还是医疗听写。

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

输出：

{
    "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"
    }
}

有关更多信息，请参阅 Amazon Transcribe 开发者指南中的批量转录。

以下代码示例演示如何使用 get-medical-vocabulary。

Amazon CLI

获取有关医学自定义词汇的信息

以下get-medical-vocabulary示例获取有关医学自定义词汇的信息。您可以使用 VocabularyState 参数来查看词汇表的处理状态。如果准备就绪，则可以在 StartMedicalTranscriptionJob 操作中使用它。 :

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

输出：

{
    "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"
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的医疗自定义词汇表。

以下代码示例演示如何使用 get-transcription-job。

Amazon CLI

获取有关特定转录作业的信息

以下 get-transcription-job 示例获取有关特定转录作业的信息。要访问转录结果，请使用 TranscriptFileUri 参数。使用 MediaFileUri 参数查看您使用此作业转录了哪个音频文件。您可以使用 Settings 对象查看在转录作业中启用的可选功能。

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

输出：

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "your-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
        "LanguageCode": "language-code",
        "MediaSampleRateHertz": 48000,
        "MediaFormat": "mp4",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发者指南》中的入门（Amazon 命令行界面）。

以下代码示例演示如何使用 get-vocabulary-filter。

Amazon CLI

获取有关词汇过滤器的信息

以下get-vocabulary-filter示例获取有关词汇过滤器的信息。您可以使用 DownloadUri 参数获取用于创建词汇过滤器的单词列表。

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

输出：

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

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发者指南》中的筛选不需要的单词。

以下代码示例演示如何使用 get-vocabulary。

Amazon CLI

获取有关自定义词汇表的信息

以下 get-vocabulary 示例获取有关以前创建的自定义词汇表的信息。

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

输出：

{
    "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"
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的自定义词汇表。

  • 有关 API 的详细信息，请参阅Amazon CLI 命令参考GetVocabulary中的。

以下代码示例演示如何使用 list-language-models。

Amazon CLI

列出您的自定义语言模型

以下list-language-models示例列出了与您的 Amazon 账户和地区关联的自定义语言模型。您可以使用S3Uri和TuningDataS3Uri参数来查找用作训练数据或调整数据的 Amazon S3 前缀。会 BaseModelName 告诉你是否使用了 NarrowBand或 WideBand 模型来创建自定义语言模型。您可以使用基本模型使用 NarrowBand 自定义语言模型转录采样率低于 16 kHz 的音频。您可以使用基本模型使用 WideBand 自定义语言模型转录 16 kHz 或更高的音频。该ModelStatus参数显示您是否可以在转录作业中使用自定义语言模型。如果该值为 COMPLETED，则可以在转录作业中使用它。

aws transcribe list-language-models

输出：

{
    "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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/clm-training-data/",
                "TuningDataS3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/clm-training-data/",
                "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::AWS-account-number:role/IAM-role-used-to-create-the-custom-language-model"
            }
        }
    ]
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的使用自定义语言模型提高特定领域的转录准确性。

  • 有关 API 的详细信息，请参阅Amazon CLI 命令参考ListLanguageModels中的。

以下代码示例演示如何使用 list-medical-transcription-jobs。

Amazon CLI

列出医疗转录作业

以下list-medical-transcription-jobs示例列出了与您的 Amazon 账户和地区相关的医疗转录作业。要获取有关特定转录作业的更多信息，请在转录输出中复制 MedicalTranscriptionJobName 参数的值，然后为命令的MedicalTranscriptionJobName选项指定该值。get-medical-transcription-job要查看更多转录作业，请复制 NextToken 参数的值，再次运行该list-medical-transcription-jobs命令，然后在--next-token选项中指定该值。

aws transcribe list-medical-transcription-jobs

输出：

{
    "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"
        }
    ]
}

欲了解更多信息，请参阅《亚马逊转录开发者指南》中的 https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/ batch-med-transcription .html>。

以下代码示例演示如何使用 list-medical-vocabularies。

Amazon CLI

列出您的医学自定义词汇表

以下list-medical-vocabularies示例列出了与您的 Amazon 账户和地区相关的医学自定义词汇表。要获取有关特定转录作业的更多信息，请在转录输出中复制MedicalTranscriptionJobName参数的值，然后为命令的MedicalTranscriptionJobName选项指定该值。get-medical-transcription-job要查看更多转录作业，请复制NextToken参数的值，再次运行该list-medical-transcription-jobs命令，然后在--next-token选项中指定该值。

aws transcribe list-medical-vocabularies

输出：

{
    "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"
        }
    ]
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的医疗自定义词汇表。

以下代码示例演示如何使用 list-transcription-jobs。

Amazon CLI

列出转录作业

以下list-transcription-jobs示例列出了与您的 Amazon 账户和地区相关的转录作业。

aws transcribe list-transcription-jobs

输出：

{
    "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"
        }
    ]
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发者指南》中的入门（Amazon 命令行界面）。

以下代码示例演示如何使用 list-vocabularies。

Amazon CLI

列出自定义词汇表

以下list-vocabularies示例列出了与您的 Amazon 账户和地区关联的自定义词汇表。

aws transcribe list-vocabularies

输出：

{
    "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"
        }
    ]
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的自定义词汇表。

  • 有关 API 的详细信息，请参阅Amazon CLI 命令参考ListVocabularies中的。

以下代码示例演示如何使用 list-vocabulary-filters。

Amazon CLI

列出你的词汇过滤器

以下list-vocabulary-filters示例列出了与您的 Amazon 账户和地区关联的词汇过滤器。

aws transcribe list-vocabulary-filters

输出：

{
    "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"
        }
    ]
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发者指南》中的筛选不需要的单词。

以下代码示例演示如何使用 start-medical-transcription-job。

Amazon CLI

示例 1：转录存储为音频文件的医疗口述

以下 start-medical-transcription-job 示例转录一个音频文件。您可以在 OutputBucketName 参数中指定转录输出位置。

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

myfile.json 的内容：

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "simple-dictation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "DICTATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    }
}

输出：

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "simple-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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"
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的批量转录概述。

示例 2：转录存储为音频文件的临床医生与患者之间的对话

以下 start-medical-transcription-job 示例转录包含有临床医生与患者之间对话的音频文件。您可以在 OutputBucketName 参数中指定转录输出的位置。

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

mysecondfile.json 的内容：

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "simple-dictation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "CONVERSATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    }
}

输出：

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "simple-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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"
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的批量转录概述。

示例 3：转录临床医生与患者之间对话的多声道音频文件

以下 start-medical-transcription-job 示例转录音频文件中每个声道的音频，并将每个声道的单独转录合并为一个转录输出。您可以在 OutputBucketName 参数中指定转录输出位置。

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

mythirdfile.json 的内容：

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "multichannel-conversation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "CONVERSATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
        "Media": {
          "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "Settings":{
          "ChannelIdentification": true
        }
}

输出：

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "multichannel-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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"
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的声道识别。

示例 4：转录临床医生与患者之间对话的音频文件并在转录输出中识别发言者

以下 start-medical-transcription-job 示例转录一个音频文件，并在转录输出中标记每个发言者的语音。您可以在 OutputBucketName 参数中指定转录输出位置。

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

myfourthfile.json 的内容：

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "speaker-id-conversation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "CONVERSATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
    "Settings":{
        "ShowSpeakerLabels": true,
        "MaxSpeakerLabels": 2
        }
}

输出：

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "speaker-id-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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"
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的识别发言者。

示例 5：转录存储为音频文件的医疗对话，最多两个备选转录

以下 start-medical-transcription-job 示例通过单个音频文件创建最多两个备选转录。每个转录具有关联的置信度。默认情况下，Amazon Transcribe 返回置信度最高的转录。您可以指定 Amazon Transcribe 返回置信度较低的其他转录。您可以在 OutputBucketName 参数中指定转录输出位置。

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

myfifthfile.json 的内容：

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-conversation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "CONVERSATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    },
    "Settings":{
        "ShowAlternatives": true,
        "MaxAlternatives": 2
    }
}

输出：

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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"
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的备选转录。

示例 6：转录医疗口述音频文件，最多具有两个备选转录

以下 start-medical-transcription-job 示例转录一个音频文件，并使用词汇表过滤器屏蔽任何不需要的单词。您可以在 OutputBucketName 参数中指定转录输出的位置。

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

mysixthfile.json 的内容：

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-conversation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "DICTATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    },
    "Settings":{
          "ShowAlternatives": true,
          "MaxAlternatives": 2
    }
}

输出：

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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"
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的备选转录。

示例 7：使用自定义词汇表更准确地转录医疗口述音频文件

以下 start-medical-transcription-job 示例转录一个音频文件，并使用您以前创建的医学自定义词汇表提高转录准确性。您可以在 OutputBucketName 参数中指定转录输出位置。

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

mysixthfile.json 的内容：

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "vocabulary-dictation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "DICTATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    },
    "Settings":{
        "VocabularyName": "cli-medical-vocab-1"
    }
}

输出：

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "vocabulary-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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"
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的医疗自定义词汇表。

以下代码示例演示如何使用 start-transcription-job。

Amazon CLI

示例 1：转录音频文件

以下 start-transcription-job 示例转录音频文件。

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

myfile.json 的内容：

{
    "TranscriptionJobName": "cli-simple-transcription-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发者指南》中的入门（Amazon 命令行界面）。

示例 2：转录多声道音频文件

以下 start-transcription-job 示例转录多声道音频文件。

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

mysecondfile.json 的内容：

{
    "TranscriptionJobName": "cli-channelid-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
        "ChannelIdentification":true
    }
}

输出：

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-channelid-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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
        }
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的转录多声道音频。

示例 3：转录音频文件并识别不同的发言者

以下 start-transcription-job 示例转录音频文件，并在转录输出中识别发言者。

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

mythirdfile.json 的内容：

{
    "TranscriptionJobName": "cli-speakerid-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
    "ShowSpeakerLabels": true,
    "MaxSpeakerLabels": 2
    }
}

输出：

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-speakerid-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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
        }
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的识别发言者。

示例 4：转录音频文件并在转录输出中屏蔽任何不需要的单词

以下 start-transcription-job 示例转录音频文件，并使用您以前创建的词汇表过滤器屏蔽任何不需要的单词。

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

myfourthfile.json 的内容：

{
    "TranscriptionJobName": "cli-filter-mask-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
          "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
        "VocabularyFilterName": "your-vocabulary-filter",
        "VocabularyFilterMethod": "mask"
    }
}

输出：

{
    "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"
        }
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的过滤转录。

示例 5：转录音频文件并在转录输出中删除任何不需要的单词

以下 start-transcription-job 示例转录音频文件，并使用您以前创建的词汇表过滤器屏蔽任何不需要的单词。

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

myfifthfile.json 的内容：

{
    "TranscriptionJobName": "cli-filter-remove-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
        "VocabularyFilterName": "your-vocabulary-filter",
        "VocabularyFilterMethod": "remove"
    }
}

输出：

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-filter-remove-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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"
        }
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的过滤转录。

示例 6：使用自定义词汇表更准确地转录音频文件

以下 start-transcription-job 示例转录音频文件，并使用您以前创建的词汇表过滤器屏蔽任何不需要的单词。

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

mysixthfile.json 的内容：

{
    "TranscriptionJobName": "cli-vocab-job",
    "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-prefix/your-media-file-name.file-extension"
    },
    "Settings":{
        "VocabularyName": "your-vocabulary"
    }
}

输出：

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-vocab-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "the-language-of-your-transcription-job",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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"
        }
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的过滤转录。

示例 7：识别音频文件语言并转录该文件

以下 start-transcription-job 示例转录音频文件，并使用您以前创建的词汇表过滤器屏蔽任何不需要的单词。

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

myseventhfile.json 的内容：

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

输出：

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-identify-language-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的识别语言。

示例 8：转录音频文件并编辑个人身份信息

以下 start-transcription-job 示例转录音频文件，并在转录输出中编辑任何个人身份信息。

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

myeigthfile.json 的内容：

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

输出：

{
    "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"
        }
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的自动内容编辑。

示例 9：生成个人身份信息 (PII) 经过编辑和未经过编辑的转录

以下 start-transcription-job 示例生成两个音频文件转录，一个转录中的个人身份信息经过编辑，另一个转录没有进行任何编辑。

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

myninthfile.json 的内容：

{
    "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"
    }
}

输出：

{
    "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"
        }
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的自动内容编辑。

示例 10：使用您以前创建的自定义语言模型转录音频文件

以下 start-transcription-job 示例使用您以前创建的自定义语言模型转录音频文件。

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

mytenthfile.json 的内容：

{
    "TranscriptionJobName": "cli-clm-2-job-1",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.file-extension"
    },
    "ModelSettings": {
        "LanguageModelName":"cli-clm-2"
    }
}

输出：

{
    "TranscriptionJob": {
        "TranscriptionJobName": "cli-clm-2-job-1",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-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"
        }
    }
}

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的使用自定义语言模型提高特定领域的转录准确性。

以下代码示例演示如何使用 update-medical-vocabulary。

Amazon CLI

使用新术语更新医学自定义词汇。

以下update-medical-vocabulary示例用新的术语替换了医学自定义词汇表中使用的术语。先决条件：要替换医学自定义词汇表中的术语，您需要一个包含新术语的文件。

aws transcribe update-medical-vocabulary \
    --vocabulary-file-uri s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix/medical-custom-vocabulary.txt \
    --vocabulary-name medical-custom-vocabulary \
    --language-code language

输出：

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

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的医疗自定义词汇表。

以下代码示例演示如何使用 update-vocabulary-filter。

Amazon CLI

替换词汇表筛选器中的单词

以下update-vocabulary-filter示例将词汇过滤器中的单词替换为新单词。先决条件：要使用新单词更新词汇过滤器，必须将这些单词另存为文本文件。

aws transcribe update-vocabulary-filter \
    --vocabulary-filter-file-uri s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix/your-text-file-to-update-your-vocabulary-filter.txt \
    --vocabulary-filter-name vocabulary-filter-name

输出：

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

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发者指南》中的筛选不需要的单词。

以下代码示例演示如何使用 update-vocabulary。

Amazon CLI

使用新术语更新自定义词汇表。

以下 update-vocabulary 示例使用您提供的新术语来覆盖用于创建自定义词汇表的术语。先决条件：要替换自定义词汇表中的术语，您需要使用一个包含新术语的文件。

aws transcribe update-vocabulary \
    --vocabulary-file-uri s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/Amazon-S3-Prefix/custom-vocabulary.txt \
    --vocabulary-name custom-vocabulary \
    --language-code language-code

输出：

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

有关更多信息，请参阅《Amazon Transcribe 开发人员指南》中的自定义词汇表。

  • 有关 API 的详细信息，请参阅Amazon CLI 命令参考UpdateVocabulary中的。