ラボ概要
このラボでは、音声ファイルをアップロードすると自動で「文字起こし → 自然言語分析」までを行う、サーバーレスなパイプラインを自分で組み立てます。Amazon Polly で作った日本語のサンプル音声を題材に、Amazon Transcribe で文字起こしし、文字起こしの完了を EventBridge で検知して AWS Lambda を起動し、Lambda が Amazon Comprehend を呼んで感情・キーフレーズ・エンティティを抽出して S3 に保存します。
学習目標
- Amazon Polly でテスト用の音声ファイルを生成し、S3 に配置する
- Amazon Transcribe の文字起こしジョブをコンソールから実行し、結果を S3 に出力する
- Transcribe ジョブの完了を Amazon EventBridge ルールで検知し、AWS Lambda を起動する
- Lambda から Amazon Comprehend を呼び出し、感情分析・キーフレーズ抽出・エンティティ認識を行う
- 分析結果を JSON として S3 に保存し、サーバーレスな処理パイプライン全体の流れを理解する
全体像
Polly で音声生成 → S3(audio/) に配置
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Amazon Transcribe ジョブ ── 完了イベント ──▶ EventBridge ルール
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S3(transcripts/) に AWS Lambda 起動
文字起こし JSON │
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Comprehend(感情/キーフレーズ/エンティティ)
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S3(analysis/) に分析結果 JSONラボの構成
- 1作業用の S3 バケットを作成する
- 2Amazon Polly でサンプル音声を作る
- 3Lambda 用の IAM ロールを作る
- 4分析を行う Lambda 関数を作る
- 5Transcribe の完了を検知する EventBridge ルールを作る
- 6Transcribe で文字起こしジョブを実行する
- 7動作確認
- 8完了チェックリスト
- 9後片付け
詳細な手順は、ラボ開始後に画面内のガイドとして表示されます。
構成図
参考リソース
参考リンク
- Amazon Transcribe ドキュメント — 音声を文字起こしするサービスの開発者ガイド
- Amazon Comprehend ドキュメント — 感情分析・キーフレーズ抽出・エンティティ認識などの自然言語処理
- Amazon Polly ドキュメント — テキストをニューラル音声に変換するText-to-Speechサービス
- AWS Lambda ドキュメント — サーバーレスで分析処理を実行する関数の開発ガイド
- Amazon EventBridge ドキュメント — イベントパターンでルールを作りLambdaを自動起動する仕組み
- Amazon S3 ドキュメント — 音声・文字起こし・分析結果を保存するオブジェクトストレージ