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# 转录医疗对话的音频文件
<a name="batch-medical-conversation"></a>

使用批量转录作业转录医疗对话的音频文件。您可以用它来转录临床医生与患者的对话。您可以通过 [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) API 或 AWS 管理控制台来启动批量转录作业。

使用 [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) API 启动医疗转录作业时，您可以将 `PRIMARYCARE` 指定为 `Specialty` 参数的值。

## AWS 管理控制台
<a name="batch-med-conversation-console"></a>

**转录临床医生与患者的对话（AWS 管理控制台）**

**要使用转录临床医生与患者的对话，请创建转录作业，然后选择**对话**作为音频输入类型。 AWS 管理控制台 **

1. 登录到 [AWS 管理控制台](https://console.aws.amazon.com/transcribe/)。

1. 在导航窗格的 “ Amazon Transcribe 医疗” 下，选择 “**转录作业**”。

1. 请选择**创建任务**。

1. 在**指定作业详细信息**页面上的**作业设置**下，指定以下设置。

   1. **名称** – 转录作业的名称。

   1. **音频输入类型** - **对话**

1. 对于其余字段，请指定音频文件的 Amazon S3 位置以及要存储转录作业输出的位置。

1. 选择**下一步**。

1. 选择**创建**。

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

**使用批量转录作业转录医疗谈话 (API)**
+ 对于 [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) API，请指定以下内容。

  1. 对于 `MedicalTranscriptionJobName`，请指定对于您 AWS 账户而言唯一的名称。

  1. 对于 `LanguageCode`，指定与音频文件中所用语言和词汇表筛选条件的语言对应的语言代码。

  1. 在 `Media` 对象的 `MediaFileUri` 参数中，指定要转录的音频文件的名称。

  1. 对于 `Specialty`，请将音频文件中说话的临床医生的医学专科指定为 `PRIMARYCARE`。

  1. 对于 `Type`，请指定 `CONVERSATION`。

  1. 对于 `OutputBucketName`，请指定要将转录结果存储到的 Amazon S3 存储桶。

  以下是一个请求示例，该请求使用 适用于 Python (Boto3) 的 AWS SDK 转录该`PRIMARYCARE`专业的临床医生和患者的医疗谈话。

  ```
  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-audio-file.flac"
  transcribe.start_medical_transcription_job(
        MedicalTranscriptionJobName = job_name,
        Media = {
          'MediaFileUri': job_uri
        },
        OutputBucketName = 'amzn-s3-demo-bucket',
        OutputKey = 'output-files/',
        LanguageCode = 'en-US',
        Specialty = 'PRIMARYCARE',
        Type = 'CONVERSATION'
    )
  
  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)
  ```

以下示例代码显示了临床医生与患者对话的转录结果。

```
{
    "jobName": "conversation-medical-transcription-job",
    "accountId": "111122223333",
    "results": {
        "transcripts": [
            {
                "transcript": "... come for a follow up visit today..."
            }
        ],
        "items": [
            {
            ...
                "start_time": "4.85",
                "end_time": "5.12",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "1.0",
                        "content": "come"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "start_time": "5.12",
                "end_time": "5.29",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "1.0",
                        "content": "for"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "start_time": "5.29",
                "end_time": "5.33",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "0.9955",
                        "content": "a"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "start_time": "5.33",
                "end_time": "5.66",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "0.9754",
                        "content": "follow"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "start_time": "5.66",
                "end_time": "5.75",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "0.9754",
                        "content": "up"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "start_time": "5.75",
                "end_time": "6.02",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "1.0",
                        "content": "visit"
                    }
                ]
                ...
    },
    "status": "COMPLETED"
}
```

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

**使用批量转录作业转录医疗谈话 (AWS CLI)**
+ 运行以下代码。

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

  以下代码显示了 `example-start-command.json` 的内容。

  ```
  {
        "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"
    }
  ```