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クラウドAI by ナレコムAdvent Calendar 2021

Day 20
@joson_0(Takumi Uemura)in株式会社ナレッジコミュニケーション

AWS初心者向けハンズオンでAIサービスを触ってみる

Last updated at Posted at 2021-12-19

今回は、AIサービスを触ったことがないのでAWS 初心者向けハンズオンで紹介されている下記をやってみます。
AWS Lambda と AWS AI Services を組み合わせて作る音声文字起こし & 感情分析パイプライン

Terraformを最近触り始めたので、こちらでリソース作成しながら進めてみようと思います！

動作環境

Cloud9
Terraform v0.13.0

  • provider registry.terraform.io/hashicorp/archive v2.2.0
  • provider registry.terraform.io/hashicorp/aws v3.69.0

Amazon TranscribeとAmazon Comprehendってなに？

Amazon Transcribeとは、音声をテキストに変換してくれる文字起こしサービス
保存された音声ファイルだけでなく、リアルタイム変換も可能

・ユースケースの例
　・記者会見等の録音データを文字起こし
　・動画コンテンツの字幕作成
　・コールセンター業務の通話の文字起こし

Amazon Connect等のサービスと組み合わせれば色々と使えそうですね。

Amazon Comprehendとは、機械学習を使用した自然言語処理サービス
テキストの中の有用な情報を発見・分析やキーフレーズやエンティティ(場所・日付)の取得、感情分析(ポジネガ分析)が可能

・ユースケースの例
　・社内ドキュメントのキーフレーズやエンティティを検索エンジンでインデックス
　・レビューやアンケート結果、ソーシャルメディアからのFeedback を感情分析

感情分析ができるのは知っていたのですが、キーフレーズやエンティティの取得も可能なのは知らなかったです…
ドキュメントの分類等にも使えて便利そうですね。

構成図

AWS Design 2 (2).png

折角なので、cacooを使ってハンズオン構成図を真似ました。
使い慣れてないと難しい…

処理の流れ

  1. Pollyから音声ファイル(mp3)を作成
  2. S3(input用)に保存(トリガー)
  3. Lambda実行(transcribe-function) 音声から文字生成
  4. 3の結果を、S3(output用)にjsonファイルで保存(トリガー)
  5. Lambda実行(comprehend-function) 文字から感情分析
  6. 実行結果がcloudwatchlogsに保存される。(/aws/lambda/comprehend-function)

Terraform環境準備

ちょうど弊社のアドベントカレンダーに環境準備の記事があるので参考にどうぞ
Cloud9 + CodeCommitでサクッとterraform実行環境を作成する

ディレクトリ構成

.
├── build
│   ├── function1
│   └── function2
├── build.sh
├── lambda
│   ├── function1.zip
│   └── function2.zip
│   
├── main.tf
├── src1
│   └── transcribe-function.py
├── src2
│   └── comprehend-function.py
├── terraform.tfstate
└── terraform.tfstate.backup

src1 src2 にLambdaで実行するコードを保存しています。
build.shを実行するとアップロード用にbuildされたzipファイルが作成されます。

ディレクトリ作成

mkdir -p handson/lambda handson/src1 handson/src2

まずは、ハンズオン用ディレクトリ、Lambdaにコードをアップロード時に必要となるディレクトリを作成します。

Lambdaアップロード準備

pythonファイル作成

vi /src1/transcribe-function.py
vi /comprehend-function.py
transcribe-function.py
import json
import urllib.parse
import boto3
import datetime

s3 = boto3.client('s3')
transcribe = boto3.client('transcribe')

def lambda_handler(event, context):
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = urllib.parse.unquote_plus(event['Records'][0]['s3']['object']['key'], encoding='utf-8')
    try:
        transcribe.start_transcription_job(
            TranscriptionJobName= datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S") + '_Transcription',
            LanguageCode='ja-JP',
            Media={
                'MediaFileUri': 'https://s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/' + bucket + '/' + key
            },
            #OutputBucketName='*Your Output Bucket*'
            OutputBucketName='h4b-serverless-t-output'
        )
    except Exception as e:
        print(e)
        print('Error getting object {} from bucket {}. Make sure they exist and your bucket is in the same region as this function.'.format(key, bucket))
        raise e
comprehend-function.py
import json
import urllib.parse
import boto3

s3 = boto3.client('s3')
comprehend = boto3.client('comprehend')

def lambda_handler(event, context):
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = urllib.parse.unquote_plus(event['Records'][0]['s3']['object']['key'], encoding='utf-8')
    try:
        response = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)

        body = json.load(response['Body'])
        transcript = body['results']['transcripts'][0]['transcript']

        sentiment_response = comprehend.detect_sentiment(
            Text=transcript,
            LanguageCode='ja'
        )

        sentiment_score = sentiment_response.get('SentimentScore')
        print(sentiment_score)
    except Exception as e:
        print(e)
        print('Error getting object {} from bucket {}. Make sure they exist and your bucket is in the same region as this function.'.format(key, bucket))
        raise e

vi /src1/transcribe-function.py
vi /comprehend-function.py

Lambdaで実行させるコードを準備します。
S3Bucket名はユニークである必要があるため、transcribe-function.pyに記載してるOutputBucketNameは適宜変更してください。
変更した場合は、tfファイルの方でも変更が必要となります。

アップロード準備

vi bulid.sh
build.sh
#!/bin/bash

if [ -d build ]; then
  rm -rf build
fi

# Recreate build directory
mkdir -p build/function1/ build/function2/

# Copy source files
echo "Copy source files"
cp -r src1 build/function1/
cp -r src2 build/function2/ 

sh build.sh

build用のスクリプトを作成。
pythonファイル作成は終わってるので実行。

tfファイル作成

vi main.tf
main.tf
# Terraform Setting
terraform {
  required_version = "0.13.0"
}

# Role Policy

data "aws_iam_policy" "AmazonS3FullAccess" {
  arn = "arn:aws:iam::aws:policy/AmazonS3FullAccess"
}

data "aws_iam_policy" "AmazonTranscribeFullAccess" {
  arn = "arn:aws:iam::aws:policy/AmazonTranscribeFullAccess"
}

data "aws_iam_policy" "ComprehendFullAccess" {
  arn = "arn:aws:iam::aws:policy/ComprehendFullAccess"
}

data "aws_iam_policy" "CloudWatchLogsFullAccess" {
  arn = "arn:aws:iam::aws:policy/CloudWatchLogsFullAccess"
}

data "aws_iam_policy_document" "lambda_assume_role" {
  statement {
    actions = ["sts:AssumeRole"]

    principals {
      type        = "Service"
      identifiers = ["lambda.amazonaws.com"]
    }
  }
}

resource "aws_iam_role" "transcribe_function_role" {
  name               = "transcribe-function-role"
  assume_role_policy = data.aws_iam_policy_document.lambda_assume_role.json
}

resource "aws_iam_role_policy_attachment" "attache_ts_role1" {
  role       = aws_iam_role.transcribe_function_role.name
  policy_arn = data.aws_iam_policy.AmazonS3FullAccess.arn
}

resource "aws_iam_role_policy_attachment" "attache_ts_role2" {
  role       = aws_iam_role.transcribe_function_role.name
  policy_arn = data.aws_iam_policy.AmazonTranscribeFullAccess.arn
}

resource "aws_iam_role_policy_attachment" "attache_ts_role3" {
  role       = aws_iam_role.transcribe_function_role.name
  policy_arn = data.aws_iam_policy.CloudWatchLogsFullAccess.arn
}

resource "aws_iam_role" "comprehend_function_role" {
  name               = "comprehend-function-role"
  assume_role_policy = data.aws_iam_policy_document.lambda_assume_role.json
}

resource "aws_iam_role_policy_attachment" "attache_ch_role1" {
  role       = aws_iam_role.comprehend_function_role.name
  policy_arn = data.aws_iam_policy.AmazonS3FullAccess.arn
}

resource "aws_iam_role_policy_attachment" "attache_ch_role2" {
  role       = aws_iam_role.comprehend_function_role.name
  policy_arn = data.aws_iam_policy.ComprehendFullAccess.arn
}

resource "aws_iam_role_policy_attachment" "attache_ch_role3" {
  role       = aws_iam_role.comprehend_function_role.name
  policy_arn = data.aws_iam_policy.CloudWatchLogsFullAccess.arn
}

# S3 input output
 change
resource "aws_s3_bucket" "h4b-serverless-t-input" {
  bucket        = "h4b-serverless-t-input" #適宜変更
  force_destroy = true
}

resource "aws_s3_bucket" "h4b-serverless-t-output" {
  bucket        = "h4b-serverless-t-output" #適宜変更
  force_destroy = true
}



# Lambda transcribe

resource "aws_lambda_permission" "allow_bucket1" {
  statement_id  = "AllowExecutionFromS3Bucket"
  action        = "lambda:InvokeFunction"
  function_name = aws_lambda_function.transcribe-function.arn
  principal     = "s3.amazonaws.com"
  source_arn    = aws_s3_bucket.h4b-serverless-t-input.arn
}

resource "aws_s3_bucket_notification" "bucket_notification" {
  bucket = aws_s3_bucket.h4b-serverless-t-input.id

  lambda_function {
    lambda_function_arn = aws_lambda_function.transcribe-function.arn
    events              = ["s3:ObjectCreated:*"]
  }

  depends_on = [aws_lambda_permission.allow_bucket1]
}



data "archive_file" "function_zip1" {
  type        = "zip"
  source_dir  = "build/function1"
  output_path = "lambda/function1.zip"
}

resource "aws_lambda_function" "transcribe-function" {
  function_name = "transcribe-function"

  handler  = "src1/transcribe-function.lambda_handler"
  filename = data.archive_file.function_zip1.output_path
  runtime  = "python3.7"
  role     = aws_iam_role.transcribe_function_role.arn
}

# Lambda Comprehend

resource "aws_lambda_permission" "allow_bucket2" {
  statement_id  = "AllowExecutionFromS3Bucket"
  action        = "lambda:InvokeFunction"
  function_name = aws_lambda_function.comprehend-function.arn
  principal     = "s3.amazonaws.com"
  source_arn    = aws_s3_bucket.h4b-serverless-t-output.arn
}

resource "aws_s3_bucket_notification" "bucket_notification2" {
  bucket = aws_s3_bucket.h4b-serverless-t-output.id

  lambda_function {
    lambda_function_arn = aws_lambda_function.comprehend-function.arn
    events              = ["s3:ObjectCreated:*"]
    filter_suffix       = ".json"
  }

  depends_on = [aws_lambda_permission.allow_bucket2]
}


data "archive_file" "function_zip2" {
  type        = "zip"
  source_dir  = "build/function2"
  output_path = "lambda/function2.zip"
}

resource "aws_lambda_function" "comprehend-function" {
  function_name = "comprehend-function"

  handler  = "src2/comprehend-function.lambda_handler"
  filename = data.archive_file.function_zip2.output_path
  runtime  = "python3.7"
  role     = aws_iam_role.comprehend_function_role.arn
}

Bucket名を変更した場合は、こちらに記載しているBucket名も変更してください。

環境構築

terraform init
terraform plan
terraform apply

環境を構築します。
init でワークスペースを初期化後
plan で問題なければ applyします

音声を保存する

polly1.png
2021-12-17_20h10_29.png
コンソールから、Pollyを使用し音声をS3(input)に保存します。

#　分析結果
2021-12-17_20h13_12.png
comprehendから分析結果が返ってきてますね！
おぉ、Negativeが強い文章だとなってます。
Comprehendすごい！！

感想

今回は、AWS Hands-on for BeginnersからAWS Lambda と AWS AI Services を組み合わせて作る音声文字起こし & 感情分析パイプラインをTerraformで構築し触ってみました。
AI関連のサービスを触ったことがなかったのでとても良い経験になりました。
Terraform部分はもっときれいに効率良く書けるように関数やmoduleそしてファイル構成を考えないといけないですね…
AWS Hands-on for Beginnersは要点がきれいにまとまっていてわかりやすく、色んなサービスのハンズオンもあるので触ったことないサービスを触る前に一度見てみることをおすすめします。

参考

AWS Lambda と AWS AI Services を組み合わせて作る音声文字起こし & 感情分析パイプライン
TerraformでLambda[Python]のデプロイするときのプラクティス

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