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Transcrevendo um arquivo de áudio de uma conversa médica
Use um trabalho de transcrição em lote para transcrever arquivos de áudio de conversas médicas. Você pode usar isso para transcrever um diálogo médico-paciente. Você pode iniciar um trabalho de transcrição em lote na StartMedicalTranscriptionJob
API ou noAWS Management Console.
Ao iniciar um trabalho de transcrição médica com a StartMedicalTranscriptionJob
API, você especificaPRIMARYCARE
como o valor doSpecialty
parâmetro.
Para transcrever um diálogo médico-paciente (AWS Management Console)
Para usar o diálogoAWS Management Console para transcrever um diálogo médico-paciente, crie um trabalho de transcrição e escolha Conversa para o tipo de entrada de áudio.
-
Faça login no AWS Management Console
. -
No painel de navegação, emAmazon Transcribe Principal, escolha Trabalhos de transcrição.
-
Escolha Create job (Criar trabalho).
-
Na página Especificar detalhes do Job, em Configurações do trabalho, especifique o seguinte.
-
Nome — o nome do trabalho de transcrição.
-
Tipo de entrada de áudio — Conversa
-
-
Para os campos restantes, especifique aAmazon S3 localização do seu arquivo de áudio e onde você deseja armazenar a saída do trabalho de transcrição.
-
Escolha Next (Próximo).
-
Escolha Create (Criar).
Para transcrever uma conversa médica usando um trabalho de transcrição em lote (API)
-
Para a
StartMedicalTranscriptionJob
API, especifique o seguinte.-
Para
MedicalTranscriptionJobName
, especifique um nome exclusivo em seuConta da AWS. -
Para
LanguageCode
, especifique o código do idioma que corresponde ao idioma falado no seu arquivo de áudio e ao idioma do seu filtro de vocabulário. -
Para o
MediaFileUri
parâmetro doMedia
objeto, especifique o nome do arquivo de áudio que você deseja transcrever. -
Para
Specialty
, especifique a especialidade médica do médico que fala no arquivo de áudio comoPRIMARYCARE
. -
Para
Type
, especifiqueCONVERSATION
. -
Para
OutputBucketName
, especifique oAmazon S3 bucket para armazenar os resultados da transcrição.
A seguir está um exemplo de solicitação que usa oAWS SDK for Python (Boto3) para transcrever uma conversa médica de um médico da
PRIMARYCARE
especialidade e de um paciente.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://DOC-EXAMPLE-BUCKET
/my-input-files
/my-audio-file
.flac
" transcribe.start_medical_transcription_job( MedicalTranscriptionJobName = job_name, Media = { 'MediaFileUri': job_uri }, OutputBucketName = 'DOC-EXAMPLE-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) -
O código de exemplo a seguir mostra os resultados da transcrição de uma conversa médico-paciente.
{ "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" }
Para transcrever uma conversa médica usando um trabalho de transcrição em lote (AWS CLI)
-
Execute o código a seguir.
aws transcribe start-medical-transcription-job \ --region
us-west-2
\ --cli-input-json file://example-start-command
.jsonO código a seguir mostra o conteúdo de
example-start-command.json
.{ "MedicalTranscriptionJobName": "
my-first-med-transcription-job
", "Media": { "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET
/my-input-files
/my-audio-file
.flac
" }, "OutputBucketName": "DOC-EXAMPLE-BUCKET
", "OutputKey": "my-output-files
/", "LanguageCode": "en-US", "Specialty": "PRIMARYCARE", "Type": "CONVERSATION" }