Amazon Transcribe：设置、功能与使用场景

想象一下，您手头有数小时的客服通话、会议或访谈需要转写。手动敲出来几乎要花很久。Amazon 提供了一个解决方案——Amazon Transcribe，正如您将在本文看到的，这是一个令人印象深刻的AI 驱动的语音识别服务，可将语音转换为文本。

本文还将介绍其工作原理，以及 Amazon Transcribe 如何由一个数十亿参数的语音基础模型驱动——这是在海量音频数据上训练的高度先进 AI 系统。凭借这种规模，Transcribe 能够理解广泛的语音模式、地区口音、复杂术语和方言。

使用 Amazon Transcribe 的体验

下面更深入谈谈其工作方式。正如前面所说，Amazon Transcribe 使用先进的深度学习模型来处理音频数据，并生成准确、带时间戳的转录。其工作机制可通过几个核心组件来理解。

首先，您既可以提供批处理音频，也可以提供流式音频用于实时转写。这使其能够灵活应对不同使用场景。

Amazon Transcribe 核心组件。图片来源：Napkin AI

您可以选择特定领域的模型，因为 Amazon Transcribe 能够适应不同环境，例如安静的录音室或繁忙的呼叫中心。

Amazon Transcribe 能够自动检测音频文件或直播流中所使用的语言。您无需事先手动选择语言。它能识别主要使用的语言，甚至在说话人切换多种语言时也能准确转写。

这非常适用于：

• 客户来电，其中来电者可能使用不同语言
• 包含多语言内容的媒体库
• 检查您的视频/播客是否正确标注了语言。

Amazon Transcribe 的关键功能

Amazon Transcribe 提供多项功能，使其成为一款强大的工具，部分功能如下所述。 

Amazon Transcribe 功能。图片来源：Napkin AI

不同人有不同的转写需求。为此，Transcribe 既能处理批量音频文件，也能实时处理直播音频。另外，用户可以构建专用词汇表和语言模型以提升准确率。这在处理缩略语、行业术语或非常见术语时尤其有用。

说话人识别是另一项功能，可清晰区分对话中的多位说话者。我认为这在会议或访谈中很有帮助。更准确地说，这被称为说话人分离（speaker diarization）。

Transcribe 还为处理敏感数据的公司提供自动内容筛查与编辑功能。这意味着姓名、地址、信用卡号等 PII 数据项会被遮蔽以满足合规要求。该服务还可以识别并标注不当内容，例如威胁与仇恨言论。 

最后但同样重要的是，Transcribe 能与多种其他 AWS 服务连接。这也是意料之中的，因为 AWS 一向以此见长。它与诸如用于存储的 Amazon S3、用于情感分析的 Amazon Comprehend，以及用于自动化的 AWS Lambda 等服务具有良好兼容性。

Amazon Transcribe 的使用场景

Amazon Transcribe 追求通用性，因此有许多使用场景。下面介绍一些主要场景，但无法面面俱到。

Amazon Transcribe 的使用场景。图片来源：Napkin AI

呼叫分析与坐席辅助

借助 Amazon Transcribe Call Analytics，您可以从客户对话中提取可行的洞察。这些分析可进一步用于监控坐席表现、制定定制化培训计划、进行劳动力优化，并提升客户满意度。 

字幕与标题制作

您可以自动为内容生成字幕，从而提升受众的可访问性与参与度。语言定制与内容过滤还能帮助您保护客户隐私或使用适合受众的用语，从而使您的使用场景更高效。

医疗与临床文档

借助 Amazon Transcribe Medical，医护专业人士可以轻松转写医患对话。这有助于记录保存与合规。该 AI 甚至能够处理复杂的医学术语，这也是一大优势。

法律文档

法律分析是 Amazon Transcribe 的重要使用场景之一。随着法庭审理直播逐渐常态化，律所完全可以为此类法律程序创建准确记录——转写证词、裁决与辩论。

我想这将有助于减少笔记错误（在法律领域这点非常重要）、加快案件审查，甚至借助 AI 驱动的搜索与分析来识别诉讼趋势中的关键模式。需要说明的是，Transcribe 并未在所有司法辖区被认证用于官方法律记录保存。

Amazon Transcribe 与替代方案对比

Amazon Transcribe 功能丰富，但根据您的具体需求与预算，最好也看看几种替代方案：

• Whisper（OpenAI）在 EC2 上：一种自托管 ASR 模型，通常更具成本效益，尤其适用于大量转写工作。不过，这也意味着需要额外管理自身的基础设施。
• Deepgram：基于云的选项，提供实时转写和有竞争力的定价，适合寻求完全托管解决方案的人群。
• Azure Speech-to-Text 与 Google Speech-to-Text：这些主流厂商提供类似服务，各自拥有独特的定价模式与集成选项。 

一些用户通过本地运行 Whisper 或在 AWS EC2 上自托管 ASR 模型来降低费用也取得了成效。不过，管理基础设施自有其挑战，值得权衡。

开始使用 Amazon Transcribe

开始使用该服务的简单流程如下所示。 

开始使用 Amazon Transcribe。图片来源：Napkin AI

步骤 1：注册 AWS

首先：创建您的 AWS 账户。好消息是，您在第一年每月可获得 60 分钟的免费转写额度。

步骤 2：将音频上传至 S3

接着，将音频文件上传到 Amazon S3 存储桶。可以把 S3 理解为您的云端文件存储空间。

步骤 3：启动转写作业

前往 AWS 控制台中的 Amazon Transcribe。 选择批处理或实时转写。 别忘了选择语言，如需可开启说话人识别，并添加自定义词汇以提升准确率。

步骤 4：获取转录结果

作业完成后，您可以以 TXT、JSON 或 SRT 格式获取转录输出。选择最适合您项目的格式即可。

步骤 5：与其他 AWS 服务集成

您可以进一步与 Amazon Comprehend 进行情感分析，或使用 Amazon Translate 生成其他语言的转录。

Amazon Transcribe 定价

Amazon Transcribe 采用按需付费模式，费用基于被转写音频的总时长计算。

• 免费层：新的 AWS 客户在前 12 个月内，每月可免费转写最多 60 分钟。​
• 标准定价：超出免费层后，费用按音频时长计算，费率因地区与用量而异。用于流式与批量转写的 Amazon Transcribe API 按分级定价按月计费，详情可在此处查看。 
• 成本优化建议：您可以压缩音频文件以减少转写时长并缩短转写时间。降低总音频时长将直接降低主要计费因素的成本。此外，考虑利用自定义语言模型提升准确率，尽量减少人工校对需求。​

Amazon Transcribe 的优缺点

最好结合您的需求、预算与现有技术栈来评估。 

结论

如果您正在考虑使用 Amazon Transcribe，务必仔细评估您的具体需求。若将成本控制或基础设施管理置于首位，探索自托管 ASR 模型等替代方案也许更合适。充分利用 AWS 免费层并采取节省成本的策略，能帮助您最大化收益。

如果您对 Amazon 的产品、服务及其生态不太熟悉，我们也为您准备了资源：

1. AWS 概念：探索 Amazon Web Services（AWS）的世界，了解其为何处于云计算前沿。
2. AWS 云技术与服务：通过动手实践与 AWS 生态中的实际应用，掌握 AWS 云技术。
3. AWS 云从业者认证（CLF-C02）：展示您对 AWS 云服务与云计算的基础认知。