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# 医療用カスタム語彙を使用した音声ファイルの文字起こし
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[https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) または を使用して AWS マネジメントコンソール 、文字起こしの精度を向上させるためにカスタム語彙を使用する文字起こしジョブを開始します。

## AWS マネジメントコンソール
<a name="start-med-custom-vocab-job-console"></a>

1. [AWS マネジメントコンソール](https://console.aws.amazon.com/transcribe/) にサインインします。

1. ナビゲーションペインの Amazon Transcribe Medical で、**文字起こしジョブ**を選択します。

1. **[ジョブの作成]** を選択します。

1. [**ジョブの詳細を指定する**] ページで、文字起こしジョブに関する情報を入力します。

1. [**次へ**] を選択します。

1. **カスタマイズ**で、**カスタム語彙**を有効にします。

1. **語彙選択**で、カスタム語彙を選択します。

1. **[作成]** を選択します。

## API
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**バッチ文字起こしジョブ (API) を使用して音声ファイル内のスピーカーパーティショニングを有効にするには**
+ [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) API では、以下のものを指定します。

  1. `MedicalTranscriptionJobName` の場合、 AWS アカウントで一意の名前を指定します。

  1. `LanguageCode` として、音声ファイルで話されている言語と語彙フィルターの言語に対応する言語コードを指定します。

  1. `MediaFileUri` オブジェクトの `Media` パラメータの場合、文字起こしを行う音声ファイルの名前を指定します。

  1. `Specialty` の場合、音声ファイルで話す臨床医の専門分野を指定します。

  1. `Type` の場合、音声ファイルが会話かディクテーションかを指定します。

  1. `OutputBucketName` の場合、文字起こし結果を保存する Amazon S3 バケットを指定します。

  1. `Settings` オブジェクトの場合、以下を指定します。

     1. `VocabularyName` – カスタム語彙の名前です。

次のリクエストでは AWS SDK for Python (Boto3) 、 を使用して、カスタム語彙でバッチ文字起こしジョブを開始します。

```
from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-med-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',
   Settings = {
       'VocabularyName': 'example-med-custom-vocab'
       }
 )

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)
```