Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Mengaktifkan partisi speaker dalam transkripsi batch
<a name="conversation-diarization-batch-med"></a>

Anda dapat mengaktifkan partisi speaker dalam pekerjaan transkripsi batch menggunakan [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html)API atau. Konsol Manajemen AWS Ini memungkinkan Anda untuk mempartisi teks per pembicara dalam percakapan klinis-pasien dan menentukan siapa yang mengatakan apa dalam output transkripsi.

## Konsol Manajemen AWS
<a name="conversation-diarization-batch-med-console"></a>

Untuk menggunakan Konsol Manajemen AWS untuk mengaktifkan diarisasi speaker dalam pekerjaan transkripsi Anda, Anda mengaktifkan identifikasi audio dan kemudian partisi speaker.

1. Masuk ke [Konsol Manajemen AWS](https://console.aws.amazon.com/transcribe/).

1. Di panel navigasi, di bawah Amazon Transcribe Medis, pilih Pekerjaan **transkripsi**.

1. Pilih **Buat tugas**.

1. Pada halaman **Tentukan detail pekerjaan**, berikan informasi tentang pekerjaan transkripsi Anda.

1. Pilih **Berikutnya**.

1. Aktifkan **identifikasi Audio**.

1. Untuk **jenis identifikasi Audio**, pilih **Partisi speaker**.

1. Untuk **Jumlah speaker maksimum**, masukkan jumlah speaker maksimum yang menurut Anda berbicara dalam file audio Anda.

1. Pilih **Buat**.

## API
<a name="conversation-diarization-batch-med-api"></a>

**Untuk mengaktifkan partisi speaker menggunakan tugas transkripsi batch (API)**
+ Untuk [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html)API, tentukan yang berikut ini.

  1. Untuk`MedicalTranscriptionJobName`, tentukan nama yang unik di Anda Akun AWS.

  1. Untuk`LanguageCode`, tentukan kode bahasa yang sesuai dengan bahasa yang digunakan dalam file audio.

  1. Untuk `MediaFileUri` parameter `Media` objek, tentukan nama file audio yang ingin Anda transkripsikan.

  1. Untuk`Specialty`, tentukan spesialisasi medis dokter yang berbicara dalam file audio.

  1. Untuk `Type`, tentukan `CONVERSATION`.

  1. Untuk`OutputBucketName`, tentukan Amazon S3 ember untuk menyimpan hasil transkripsi.

  1. Untuk `Settings` objek, tentukan yang berikut ini.

     1. `ShowSpeakerLabels` – `true`.

     1. `MaxSpeakerLabels`— Bilangan bulat antara 2 dan 10 untuk menunjukkan jumlah speaker yang menurut Anda berbicara dalam audio Anda.

Permintaan berikut menggunakan AWS SDK untuk Python (Boto3) untuk memulai pekerjaan transkripsi batch dari dialog pasien dokter perawatan primer dengan partisi pembicara diaktifkan.

```
from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-transcription-job"
job_uri = "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
transcribe.start_medical_transcription_job(
    MedicalTranscriptionJobName = job_name,
    Media={
        'MediaFileUri': job_uri
    },
    OutputBucketName = 'amzn-s3-demo-bucket',
    OutputKey = 'my-output-files/', 
    LanguageCode = 'en-US',
    Specialty = 'PRIMARYCARE',
    Type = 'CONVERSATION',
    OutputBucketName = 'amzn-s3-demo-bucket',
Settings = {'ShowSpeakerLabels': True,
         'MaxSpeakerLabels': 2
         }
         )
while True:
    status = transcribe.get_medical_transcription_job(MedicalTranscriptionJobName = job_name)
    if status['MedicalTranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
        break
    print("Not ready yet...")
    time.sleep(5)
print(status)
```

Kode contoh berikut menunjukkan hasil transkripsi dari pekerjaan transkripsi dengan partisi speaker diaktifkan.

```
{
    "jobName": "job ID",
    "accountId": "111122223333",
    "results": {
        "transcripts": [
            {
                "transcript": "Professional answer."
            }
        ],
        "speaker_labels": {
            "speakers": 1,
            "segments": [
                {
                    "start_time": "0.000000",
                    "speaker_label": "spk_0",
                    "end_time": "1.430",
                    "items": [
                        {
                            "start_time": "0.100",
                            "speaker_label": "spk_0",
                            "end_time": "0.690"
                        },
                        {
                            "start_time": "0.690",
                            "speaker_label": "spk_0",
                            "end_time": "1.210"
                        }
                    ]
                }
            ]
        },
        "items": [
            {
                "start_time": "0.100",
                "end_time": "0.690",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "0.8162",
                        "content": "Professional"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "start_time": "0.690",
                "end_time": "1.210",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "0.9939",
                        "content": "answer"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "alternatives": [
                    {
                        "content": "."
                    }
                ],
                "type": "punctuation"
            }
        ]
    },
    "status": "COMPLETED"
}
```

## AWS CLI
<a name="diarization-batch-cli"></a>

**Untuk mentranskripsikan file audio percakapan antara dokter yang mempraktikkan perawatan primer dan pasien ()AWS CLI**
+ Jalankan kode berikut.

  ```
                      
  aws transcribe start-transcription-job \
  --region us-west-2 \
  --cli-input-json file://example-start-command.json
  ```

  Kode berikut menunjukkan isi dari`example-start-command.json`.

  ```
  {
      "MedicalTranscriptionJobName": "my-first-med-transcription-job",       
       "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-audio-file.flac"
        },
        "OutputBucketName": "amzn-s3-demo-bucket",
        "OutputKey": "my-output-files/", 
        "LanguageCode": "en-US",
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "CONVERSATION",
        "Settings":{
            "ShowSpeakerLabels": true,
            "MaxSpeakerLabels": 2
          }
  }
  ```