Amazon Translate 示例使用 f SDK o JavaScript r (v3) - Amazon SDK for JavaScript
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)

Amazon SDK for JavaScript V3 API 参考指南详细描述了 Amazon SDK for JavaScript 版本 3 (V3) 的所有API操作。

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。

Amazon Translate 示例使用 f SDK o JavaScript r (v3)

以下代码示例向您展示了如何使用带有 Amazon Translate 的 Amazon SDK for JavaScript (v3) 来执行操作和实现常见场景。

场景是向您展示如何通过在一个服务中调用多个函数或与其他 Amazon Web Services 服务结合来完成特定任务的代码示例。

每个示例都包含一个指向完整源代码的链接,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

场景

以下代码示例展示如何构建可实时录制、转录与翻译实时音频,并通过电子邮件发送结果的应用程序。

SDK对于 JavaScript (v3)

演示如何使用 Amazon Transcribe 开发一款能够实时录制、转录和翻译实时音频的应用程序,并使用亚马逊简单电子邮件服务 (Amazon) 通过电子邮件发送结果。SES

有关如何设置和运行的完整源代码和说明,请参阅上的完整示例GitHub

本示例中使用的服务
  • Amazon Comprehend

  • Amazon SES

  • Amazon Transcribe

  • Amazon Translate

以下代码示例展示了如何创建聊天机器人来吸引您的网站访问者。

SDK对于 JavaScript (v3)

演示如何使用 Amazon Lex API 在网络应用程序中创建聊天机器人以吸引您的网站访问者。

有关如何设置和运行的完整源代码和说明,请参阅 Amazon SDK for JavaScript 开发者指南中的构建 Amazon Lex 聊天机器人的完整示例。

本示例中使用的服务
  • Amazon Comprehend

  • Amazon Lex

  • Amazon Translate

以下代码示例说明如何创建应用程序来分析客户意见卡、翻译其母语、确定其情绪并根据译后的文本生成音频文件。

SDK对于 JavaScript (v3)

此示例应用程序可分析并存储客户反馈卡。具体来说,它满足了纽约市一家虚构酒店的需求。酒店以实体意见卡的形式收集来自不同语种的客人的反馈。该反馈通过 Web 客户端上传到应用程序中。意见卡图片上传后,将执行以下步骤:

  • 使用 Amazon Textract 从图片中提取文本。

  • Amazon Comprehend 确定所提取文本的情绪及其语言。

  • 使用 Amazon Translate 将所提取文本翻译为英语。

  • Amazon Polly 根据所提取文本合成音频文件。

完整的应用程序可使用  Amazon CDK 进行部署。有关源代码和部署说明,请参阅中的项目 GitHub。以下摘录显示了在 Lambda 函数中 Amazon SDK for JavaScript 是如何使用的。

import { ComprehendClient, DetectDominantLanguageCommand, DetectSentimentCommand, } from "@aws-sdk/client-comprehend"; /** * Determine the language and sentiment of the extracted text. * * @param {{ source_text: string}} extractTextOutput */ export const handler = async (extractTextOutput) => { const comprehendClient = new ComprehendClient({}); const detectDominantLanguageCommand = new DetectDominantLanguageCommand({ Text: extractTextOutput.source_text, }); // The source language is required for sentiment analysis and // translation in the next step. const { Languages } = await comprehendClient.send( detectDominantLanguageCommand, ); const languageCode = Languages[0].LanguageCode; const detectSentimentCommand = new DetectSentimentCommand({ Text: extractTextOutput.source_text, LanguageCode: languageCode, }); const { Sentiment } = await comprehendClient.send(detectSentimentCommand); return { sentiment: Sentiment, language_code: languageCode, }; };
import { DetectDocumentTextCommand, TextractClient, } from "@aws-sdk/client-textract"; /** * Fetch the S3 object from the event and analyze it using Amazon Textract. * * @param {import("@types/aws-lambda").EventBridgeEvent<"Object Created">} eventBridgeS3Event */ export const handler = async (eventBridgeS3Event) => { const textractClient = new TextractClient(); const detectDocumentTextCommand = new DetectDocumentTextCommand({ Document: { S3Object: { Bucket: eventBridgeS3Event.bucket, Name: eventBridgeS3Event.object, }, }, }); // Textract returns a list of blocks. A block can be a line, a page, word, etc. // Each block also contains geometry of the detected text. // For more information on the Block type, see https://docs.aws.amazon.com/textract/latest/dg/API_Block.html. const { Blocks } = await textractClient.send(detectDocumentTextCommand); // For the purpose of this example, we are only interested in words. const extractedWords = Blocks.filter((b) => b.BlockType === "WORD").map( (b) => b.Text, ); return extractedWords.join(" "); };
import { PollyClient, SynthesizeSpeechCommand } from "@aws-sdk/client-polly"; import { S3Client } from "@aws-sdk/client-s3"; import { Upload } from "@aws-sdk/lib-storage"; /** * Synthesize an audio file from text. * * @param {{ bucket: string, translated_text: string, object: string}} sourceDestinationConfig */ export const handler = async (sourceDestinationConfig) => { const pollyClient = new PollyClient({}); const synthesizeSpeechCommand = new SynthesizeSpeechCommand({ Engine: "neural", Text: sourceDestinationConfig.translated_text, VoiceId: "Ruth", OutputFormat: "mp3", }); const { AudioStream } = await pollyClient.send(synthesizeSpeechCommand); const audioKey = `${sourceDestinationConfig.object}.mp3`; // Store the audio file in S3. const s3Client = new S3Client(); const upload = new Upload({ client: s3Client, params: { Bucket: sourceDestinationConfig.bucket, Key: audioKey, Body: AudioStream, ContentType: "audio/mp3", }, }); await upload.done(); return audioKey; };
import { TranslateClient, TranslateTextCommand, } from "@aws-sdk/client-translate"; /** * Translate the extracted text to English. * * @param {{ extracted_text: string, source_language_code: string}} textAndSourceLanguage */ export const handler = async (textAndSourceLanguage) => { const translateClient = new TranslateClient({}); const translateCommand = new TranslateTextCommand({ SourceLanguageCode: textAndSourceLanguage.source_language_code, TargetLanguageCode: "en", Text: textAndSourceLanguage.extracted_text, }); const { TranslatedText } = await translateClient.send(translateCommand); return { translated_text: TranslatedText }; };
本示例中使用的服务
  • Amazon Comprehend

  • Lambda

  • Amazon Polly

  • Amazon Textract

  • Amazon Translate