輕鬆開始使用 Amazon Transcribe
介紹
Amazon Transcribe 是一項完全託管的自動語音辨識 (ASR) 服務,讓開發人員可以輕鬆地在其應用程式中添加語音轉文字功能。 [AWS]
Amazon Transcribe 的主要功能
- 大量轉錄和即時轉錄皆可
- 支援多種語言
- 說話者辨識
- 自訂語言模型
- 自訂詞彙
還有其他各種功能。您可以訪問他們的網站,以了解有關 Amazon Transcribe 功能和用例的更多資訊。
先決條件
唯一的先決條件是您應該擁有一個 AWS 帳戶,並且擁有足夠的權限來存取 Transcribe 和 S3。您可以從 AWS 主控台或透過適用於多種語言的 AWS 開發工具包使用 Transcribe。在本示範中,我將使用 Lambda 函數和 Python 3.10 運行時來呼叫 Transcribe API。
創建轉錄作業
步驟一:準備一個S3桶
在建立 Lambda 函數之前,請確保您已設定 S3 儲存桶來儲存要轉錄的媒體檔案。
第 2 步:建立 Lambda 函數
- 建立 Lambda 函數並附加具有以下權限的 IAM 角色:
- AmazonTranscribeFullAccess(AWS 託管策略)
- S3:GetObject 權限(或如果需要,可以使用細粒度的自訂策略)。
- 請參閱本文以取得有關設定 Lambda 函數的指南。
- 從此 GitHub 儲存庫複製程式碼並將其貼上到 Lambda 函數編輯器中。
第 3 步:建立測試事件
使用下列參數建立測試事件:
第 4 步:部署並測試程式碼
部署 Lambda 函數。
執行測試事件。您將收到類似以下內容的回覆:
第 5 步:驗證轉錄
導覽至 AWS 管理主控台中的 AWS Transcribe 服務以驗證並下載轉錄輸出。
建立轉錄下載作業
步驟 1:建立另一個 Lambda 函數
- 建立另一個 Lambda 函數並附加具有以下權限的 IAM 角色:
- AmazonTranscribeFullAccess(AWS 託管策略)
- 從此 GitHub 儲存庫複製程式碼並將其貼上到 Lambda 函數編輯器中。
第 2 步:建立測試事件
使用下列參數建立測試事件:
第 3 步:部署並測試程式碼
部署 Lambda 函數。
執行測試事件。您將收到類似以下內容的回覆:
結論
我們已經學習如何使用 Amazon Transcribe 產生媒體檔案的轉錄。
我們設定了兩個 lambda 函數,用於建立儲存在 S3 中的媒體檔案的轉錄作業並下載轉錄。
希望您學到新東西了。
如果您喜歡這篇文章,請務必給它一顆心,並評論下您的建議/回饋。
參考
- 轉錄網站
- 轉錄 Boto3 文件
- ChatGPT(用於校對。)
以上是輕鬆開始使用 Amazon Transcribe的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
