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# Habilitar a separação de locutores em transcrições em lote
Você pode habilitar a separação de locutores em um trabalho de transcrição em lote usando a API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) ou o Console de gerenciamento da AWS. Isso permite que você divida o texto por locutor em uma conversa entre médico e paciente e determine quem disse o quê na saída da transcrição.
## Console de gerenciamento da AWS
Para usar o para habilitar Console de gerenciamento da AWS a diarização do alto-falante em seu trabalho de transcrição, você ativa a identificação de áudio e, em seguida, o particionamento do alto-falante.
1. Faça login no [Console de gerenciamento da AWS](https://console.aws.amazon.com/transcribe/).
1. No painel de navegação, em Amazon Transcribe Medicina, escolha Trabalhos de **transcrição**.
1. Escolha **Criar trabalho**.
1. Na página **Especificar os detalhes da tarefa**, forneça informações sobre o trabalho de transcrição.
1. Escolha **Próximo**.
1. Ative a **Identificação de áudio**.
1. Em **Tipo de identificação de áudio**, escolha **Separação de oradores**.
1. Em **Número máximo de oradores**, insira o número máximo de locutores que você acha que estão falando no arquivo de áudio.
1. Escolha **Criar**.
## solicitações de
**Para habilitar a separação de locutores usando um trabalho de transcrição em lote (API)**
+ Para a API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html), especifique o seguinte.
1. Para `MedicalTranscriptionJobName`, especifique um nome que seja exclusivo em sua Conta da AWS.
1. Em `LanguageCode`, especifique o código do idioma que corresponde ao idioma falado no arquivo de áudio.
1. Para o parâmetro `MediaFileUri` do objeto `Media`, especifique o nome do arquivo de áudio que você deseja transcrever.
1. Em `Specialty`, indique a especialidade médica do médico que está se pronunciando no arquivo de áudio.
1. Em `Type`, especifique `CONVERSATION`.
1. Para`OutputBucketName`, especifique o Amazon S3 bucket para armazenar os resultados da transcrição.
1. Para o objeto `Settings`, especifique o seguinte:
1. `ShowSpeakerLabels` – `true`.
1. `MaxSpeakerLabels`: um número inteiro entre 2 e 10 para indicar o número de locutores que você acha que estão falando no áudio.
A solicitação a seguir usa o AWS SDK para Python (Boto3) para iniciar um trabalho de transcrição em lote do diálogo com o paciente de um clínico primário com o particionamento de alto-falantes ativado.
```
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)
```
O código de exemplo a seguir mostra os resultados de um trabalho de transcrição com a separação de locutores habilitada.
```
{
"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
**Como transcrever um arquivo de áudio de uma conversa entre um médico que atua na atenção primária e um paciente (AWS CLI)**
+ Execute o código a seguir.
```
aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--cli-input-json file://example-start-command.json
```
O código a seguir mostra o conteúdo de `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
}
}
```