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# 사용자 지정 의학 어휘를 사용한 오디오 파일 트랜스크립션
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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) 또는를 사용하여 사용자 지정 어휘를 사용하여 트랜스크립션 정확도를 개선하는 트랜스크립션 작업을 AWS Management Console 시작합니다.

## AWS Management Console
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1. [AWS Management Console](https://console.aws.amazon.com/transcribe/)에 로그인합니다.

1. 탐색 창의 Amazon Transcribe Medical에서 **트랜스크립션 작업을** 선택합니다.

1. **작업 생성**을 선택합니다.

1. **작업 세부 정보 지정** 페이지에서 트랜스크립션 작업에 대한 정보를 제공합니다.

1. **다음**을 선택합니다.

1. **사용자 지정**에서 **사용자 지정 어휘**를 활성화합니다.

1. **어휘 선택**에서 사용자 지정 어휘를 선택합니다.

1. **생성(Create)**을 선택합니다.

## API
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**배치 트랜스크립션 작업을 사용하여 오디오 파일의 화자 파티셔닝을 활성화하려면(API)**
+ [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) API의 경우 다음을 지정하세요.

  1. `MedicalTranscriptionJobName`에서 AWS 계정의 고유한 이름을 지정합니다.

  1. `LanguageCode`에는 오디오 파일에서 사용하는 언어와 어휘 필터의 언어에 해당하는 언어 코드를 지정합니다.

  1. `Media` 객체의 `MediaFileUri` 파라미터에서 트랜스크립션할 오디오 파일의 이름을 지정합니다.

  1. `Specialty`에는 오디오 파일에서 말하는 임상의의 전문 분야를 지정합니다.

  1. `Type`에는 오디오 파일이 대화인지 구술인지를 지정합니다.

  1. `OutputBucketName`에서 트랜스크립션 결과를 저장할 Amazon S3 버킷을 지정합니다.

  1. `Settings` 객체에서 다음을 지정합니다.

     1. `VocabularyName` - 사용자 지정 어휘의 이름.

다음 요청은 AWS SDK for Python (Boto3) 를 사용하여 사용자 지정 어휘로 배치 트랜스크립션 작업을 시작합니다.

```
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)
```