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# Inicio de una transcripción analítica posterior a la llamada
Antes de iniciar una transcripción analítica posterior a una llamada, debes crear todas las [categorías](tca-categories-batch.md) que quieras Amazon Transcribe que coincidan en tu audio.
**nota**
Las transcripciones de Call Analytics no se pueden asociar retroactivamente a nuevas categorías. Sólo las categorías que cree *antes de* iniciar una transcripción de Call Analytics se pueden aplicar a esa salida de transcripción.
Si ha creado una o más categorías y su audio cumple todas las reglas dentro de al menos una de las categorías, Amazon Transcribe marca su resultado con la categoría correspondiente. Si decide no usar categorías o si su audio no coincide con las reglas especificadas en sus categorías, la transcripción no aparecerá marcada.
Para iniciar una transcripción de análisis después de una llamada, puede usar **Consola de administración de AWS**, **AWS CLI** o los **SDK de AWS **; consulte los ejemplos siguientes:
## Consola de administración de AWS
Utilice el siguiente procedimiento para iniciar un trabajo de análisis posterior a la llamada. Las llamadas que coinciden con todas las características definidas por una categoría se etiquetan con esa categoría.
1. En el panel de navegación, en Amazon Transcribe Call Analytics, selecciona **Trabajos de Call Analytics**.
1. Seleccione **Crear tarea**.
1. En la página **Especificar los detalles del trabajo**, se proporciona información sobre su trabajo de Call Analytics, incluida la ubicación de los datos de entrada.
Especifique la Amazon S3 ubicación deseada de los datos de salida y el IAM rol que desee utilizar.
1. Elija **Siguiente**.
1. En **Configurar trabajo**, active las cararcterísticas opcionales que desee incluir en su trabajo de Call Analytics. Si ha creado categorías anteriormente, aparecen en el panel de **categorías** y se aplican automáticamente a su trabajo de Call Analytics.
1. Seleccione **Crear trabajo**.
## AWS CLI
En este ejemplo, se utilizan el comando `channel-definitions` y el parámetro [start-transcription-job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/start-call-analytics-job.html). Para obtener más información, consulte [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartCallAnalyticsJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartCallAnalyticsJob.html) y [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_ChannelDefinition.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_ChannelDefinition.html).
```
aws transcribe start-call-analytics-job \
--region {{us-west-2}} \
--call-analytics-job-name {{my-first-call-analytics-job}} \
--media MediaFileUri=s3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{my-input-files}}/{{my-media-file}}.{{flac}} \
--output-location s3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{my-output-files}}/ \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::{{111122223333}}:role/{{ExampleRole}} \
--channel-definitions ChannelId=0,ParticipantRole={{AGENT}} ChannelId=1,ParticipantRole={{CUSTOMER}}
```
A continuación, se muestra otro ejemplo en el que se utiliza el comando [start-call-analytics-job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/start-call-analytics-job.html) y un cuerpo de la solicitud que habilita Call Analytics para ese trabajo.
```
aws transcribe start-call-analytics-job \
--region {{us-west-2}} \
--cli-input-json file://{{filepath}}/{{my-call-analytics-job}}.json
```
El archivo *my-call-analytics-job.json* contiene el siguiente cuerpo de la solicitud.
```
{
"CallAnalyticsJobName": "{{my-first-call-analytics-job}}",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::{{111122223333}}:role/{{ExampleRole}}",
"Media": {
"MediaFileUri": "s3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{my-input-files}}/{{my-media-file}}.{{flac}}"
},
"OutputLocation": "s3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{my-output-files}}/",
"ChannelDefinitions": [
{
"ChannelId": 0,
"ParticipantRole": "{{AGENT}}"
},
{
"ChannelId": 1,
"ParticipantRole": "{{CUSTOMER}}"
}
]
}
```
## AWS SDK para Python (Boto3)
En este ejemplo, se utiliza AWS SDK para Python (Boto3) para iniciar un trabajo de Call Analytics mediante el método [start\_call\_analytics\_job](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/transcribe.html#TranscribeService.Client.start_call_analytics_job). Para obtener más información, consulte [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartCallAnalyticsJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartCallAnalyticsJob.html) y [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_ChannelDefinition.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_ChannelDefinition.html).
Para ver ejemplos adicionales sobre el uso de los AWS SDK, incluidos ejemplos de funciones específicas, escenarios y servicios cruzados, consulte el capítulo. [Ejemplos de código para Amazon Transcribe usando AWS SDK](service_code_examples.md)
```
from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', '{{us-west-2}}')
job_name = "{{my-first-call-analytics-job}}"
job_uri = "s3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{my-input-files}}/{{my-media-file}}.{{flac}}"
output_location = "s3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{my-output-files}}/"
data_access_role = "arn:aws:iam::{{111122223333}}:role/{{ExampleRole}}"
transcribe.start_call_analytics_job(
CallAnalyticsJobName = job_name,
Media = {
'MediaFileUri': job_uri
},
DataAccessRoleArn = data_access_role,
OutputLocation = output_location,
ChannelDefinitions = [
{
'ChannelId': 0,
'ParticipantRole': '{{AGENT}}'
},
{
'ChannelId': 1,
'ParticipantRole': '{{CUSTOMER}}'
}
]
)
while True:
status = transcribe.get_call_analytics_job(CallAnalyticsJobName = job_name)
if status['CallAnalyticsJob']['CallAnalyticsJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
break
print("Not ready yet...")
time.sleep(5)
print(status)
```