簡単なステップで Amazon Transcribe を始めましょう
導入
Amazon Transcribe は、開発者が音声をテキストに変換する機能をアプリケーションに簡単に追加できるようにする、フルマネージドの自動音声認識 (ASR) サービスです。 [AWS]
Amazon Transcribe の主な機能
- バッチ文字起こしとリアルタイム文字起こしの両方が利用可能
- 複数の言語をサポート
- 話者の識別
- カスタム言語モデル
- カスタム語彙
他にも様々な機能があります。 Amazon Transcribe の機能とユースケースの詳細については、Web サイトを参照してください。
前提条件
唯一の前提条件は、Transcribe と S3 にアクセスするための十分な権限を持つ AWS アカウント を持っていることです。 Transcribe は、AWS コンソールから、または複数の言語で利用可能な AWS SDK を通じて使用できます。このデモでは、Python 3.10 ランタイムで Lambda 関数を利用して Transcribe API を呼び出します。
文字起こしジョブの作成
ステップ 1: S3 バケットを準備する
Lambda 関数を作成する前に、文字起こしするメディア ファイルを保存するように S3 バケットが設定されていることを確認してください。
ステップ 2: Lambda 関数を作成する
- Lambda 関数を作成し、次の権限を持つ IAM ロールをアタッチします。
- AmazonTranscribeFullAccess (AWS 管理ポリシー)
- S3:GetObject 権限 (または必要に応じて詳細なカスタム ポリシー)。
- Lambda 関数の設定に関するガイダンスについては、この記事を参照してください。
- この GitHub リポジトリからコードをコピーし、Lambda 関数エディターに貼り付けます。
ステップ 3: テスト イベントを作成する
次のパラメータを使用してテスト イベントを作成します:
{ "MediaFileUri": "s3://your-bucket-name/media-file.mp4" }
ステップ 4: コードをデプロイしてテストする
Lambda 関数をデプロイします。
テストイベントを実行します。次のような応答が返されます:
ステップ 5: 転写を確認する
AWS マネジメントコンソールで AWS Transcribe サービスに移動し、文字起こし出力を確認してダウンロードします。
文字起こしダウンロードジョブの作成
ステップ 1: 別の Lambda 関数を作成する
- 別の Lambda 関数を作成し、次の権限を持つ IAM ロールをアタッチします。
- AmazonTranscribeFullAccess (AWS 管理ポリシー)
- この GitHub リポジトリからコードをコピーし、Lambda 関数エディターに貼り付けます。
ステップ 2: テスト イベントを作成する
次のパラメータを使用してテスト イベントを作成します:
{ "MediaFileUri": "s3://your-bucket-name/media-file.mp4" }
ステップ 3: コードをデプロイしてテストする
Lambda 関数をデプロイします。
テストイベントを実行します。次のような応答が返されます:
結論
Amazon Transcribe を使用してメディアファイルの文字起こしを生成する方法を学習しました。
S3 に保存されているメディア ファイルの文字起こしジョブを作成し、文字起こしをダウンロードするための 2 つのラムダ関数をセットアップしました。
何か新しいことを学んでいただければ幸いです。
この記事が気に入ったら、必ずハートを付けて、提案やフィードバックをコメントしてください。
参考文献
- ウェブサイトの文字起こし
- Boto3 ドキュメントの転写
- ChatGPT (校正用)
以上が簡単なステップで Amazon Transcribe を始めましょうの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
