调用GetPrecisionTask获取语音识别检测任务详情。
调试
您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。
请求参数
| 名称 | 类型 | 是否必选 | 示例值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| Action | String | 是 | GetPrecisionTask |
系统规定参数。取值：GetPrecisionTask。 |
| JsonStr | String | 是 | "{"taskId":"593A04C0-E6E9-4CDC-8C9****"}" |
完整Json字符串信息，具体内容参见以下详细信息。 |
入参说明
|
属性 |
值类型 |
是否必须 |
说明 |
|---|---|---|---|
|
taskId |
String |
是 |
任务id。 |
返回数据
| 名称 | 类型 | 示例值 | 描述 |
|---|---|---|---|
| Code | String | 200 |
结果代码，200 表示成功，若为别的值则表示失败，调用方可根据此字段判断失败原因。 |
| Data | Struct |
任务详情。 |
|
| DataSetId | Long | 1212 |
如果是来自数据集，则表示数据集id。 |
| DataSetName | String | 数据集名称 |
如果是来自数据集，则表示数据集名称。 |
| Duration | Integer | 3423 |
录音总时长。 |
| IncorrectWords | Integer | 23 |
转写错误的字数。 |
| Name | String | 任务名称 |
任务名称。 |
| Precisions | Array |
各个语言模型执行任务的列表。 |
|
| Precision | |||
| ModelId | Long | 2311 |
模型id。 |
| ModelName | String | 模型名称 |
模型名称。 |
| Precision | Float | 0.98 |
准确率，比如0.98。 |
| Status | Integer | 1 |
任务状态，可能值：0(转写中)；1(转写完成)。 |
| TaskId | String | 593A04C0-E6E9-4CDC-8C99-B120C****** |
任务ID。 |
| Source | Integer | 3 |
文件来源，可能值：3(数据集)；0(呼叫中心)。 |
| Status | Integer | 1 |
任务状态，可能值：0(转写中)；1(转写完成)。 |
| TaskId | String | 7C1DEF5F-2C18-4D36-99C6-8C27***** |
任务ID。 |
| TotalCount | Integer | 3 |
该任务下文件总数。 |
| UpdateTime | String | 2020-03-10 20:26:29 |
最后更新时间。 |
| VerifiedCount | Integer | 2 |
已校验过的文件总数。 |
| Message | String | successful |
出错时表示出错详情，成功时为successful。 |
| RequestId | String | 106C6CA0-282D-4AF7-85F0-D2D24F4CE647 |
请求ID。 |
| Success | Boolean | true |
请求是否成功，调用方可根据此字段来判断请求是否成功：true表示成功；false/null表示失败。 |
示例
请求示例
http(s)://[Endpoint]/?Action=GetPrecisionTask
&<公共请求参数>正常返回示例
XML 格式
<GetPrecisionTaskResponse>
<Message>successful</Message>
<RequestId>AA84A5CC-8D21-4F11-BCE1-B91882673B15</RequestId>
<Data>
<Status>1</Status>
<IncorrectWords>4</IncorrectWords>
<TotalCount>3</TotalCount>
<TaskId>593A04C0-E6E9-4CDC-8C99-B120C***</TaskId>
<VerifiedCount>3</VerifiedCount>
<UpdateTime>2020-03-20T11:26Z</UpdateTime>
<DataSetId>18**</DataSetId>
<Duration>62830</Duration>
<Precisions>
<Precision>
<Status>1</Status>
<ModelName>测试01</ModelName>
<TaskId>18EB5390-21C0-4EF9-B599-FB**</TaskId>
<Precision>0.9708</Precision>
<ModelId>9706</ModelId>
</Precision>
<Precision>
<Status>1</Status>
<ModelName>通用模型</ModelName>
<TaskId>593A04C0-E6E9-4CDC-8C99-B***1FD</TaskId>
<Precision>0.9708</Precision>
<ModelId>746</ModelId>
</Precision>
</Precisions>
<Source>3</Source>
<DataSetName>语音识别检测四个</DataSetName>
<Name>111</Name>
</Data>
<Code>200</Code>
<Success>true</Success>
</GetPrecisionTaskResponse>JSON 格式
{
"Message":"successful",
"RequestId":"AA84A5CC-8D21-4F11-BCE1-B91882673B15",
"Data":{
"Status":1,
"IncorrectWords":4,
"TotalCount":3,
"TaskId":"593A04C0-E6E9-4CDC-8C99-B120C***",
"VerifiedCount":3,
"UpdateTime":"2020-03-20T11:26Z",
"DataSetId":18**,
"Duration":62830,
"Precisions":{
"Precision":[
{
"Status":1,
"ModelName":"测试01",
"TaskId":"18EB5390-21C0-4EF9-B599-FB**",
"Precision":0.9708,
"ModelId":97**
},
{
"Status":1,
"ModelName":"通用模型",
"TaskId":"593A04C0-E6E9-4CDC-8C99-B***1FD",
"Precision":0.9708,
"ModelId":746**
}
]
},
"Source":3,
"DataSetName":"语音识别检测四个",
"Name":"111"
},
"Code":"200",
"Success":true
}错误码
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