Verwenden Sie es StartMedicalTranscriptionJob mit einem oder AWS SDK CLI - AWS SDKCode-Beispiele

Weitere AWS SDK Beispiele sind im Repo AWS Doc SDK Examples GitHub verfügbar.

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Verwenden Sie es StartMedicalTranscriptionJob mit einem oder AWS SDK CLI

Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie man es benutztStartMedicalTranscriptionJob.

.NET
AWS SDK for .NET
Anmerkung

Es gibt noch mehr dazu GitHub. Sie sehen das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS -Code-Beispiel-Repository einrichten und ausführen. 


    /// <summary>
    /// Start a medical transcription job for a media file. This method returns
    /// as soon as the job is started.
    /// </summary>
    /// <param name="jobName">A unique name for the medical transcription job.</param>
    /// <param name="mediaFileUri">The URI of the media file, typically an Amazon S3 location.</param>
    /// <param name="mediaFormat">The format of the media file.</param>
    /// <param name="outputBucketName">Location for the output, typically an Amazon S3 location.</param>
    /// <param name="transcriptionType">Conversation or dictation transcription type.</param>
    /// <returns>A MedicalTransactionJob instance with information on the new job.</returns>
    public async Task<MedicalTranscriptionJob> StartMedicalTranscriptionJob(
        string jobName, string mediaFileUri,
        MediaFormat mediaFormat, string outputBucketName, Amazon.TranscribeService.Type transcriptionType)
    {
        var response = await _amazonTranscribeService.StartMedicalTranscriptionJobAsync(
            new StartMedicalTranscriptionJobRequest()
            {
                MedicalTranscriptionJobName = jobName,
                Media = new Media()
                {
                    MediaFileUri = mediaFileUri
                },
                MediaFormat = mediaFormat,
                LanguageCode =
                    LanguageCode
                        .EnUS, // The value must be en-US for medical transcriptions.
                OutputBucketName = outputBucketName,
                OutputKey =
                    jobName, // The value is a key used to fetch the output of the transcription.
                Specialty = Specialty.PRIMARYCARE, // The value PRIMARYCARE must be set.
                Type = transcriptionType
            });
        return response.MedicalTranscriptionJob;
    }
CLI
AWS CLI

Beispiel 1: Transkribieren eines als Audiodatei gespeicherten medizinischen Diktats

Im folgenden Beispiel für start-medical-transcription-job wird eine Audiodatei transkribiert. Sie geben den Speicherort der Transkriptionsausgabe im Parameter OutputBucketName an.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfile.json

Inhalt von myfile.json:

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "simple-dictation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "DICTATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    }
}

Ausgabe:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "simple-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-20T00:35:22.256000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-20T00:35:22.218000+00:00",
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "DICTATION"
    }
}

Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die Batch-Transkription im Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch.

Beispiel 2: Transkribieren eines als Audiodatei gespeicherten Dialogs zwischen Arzt und Patient

Im folgenden Beispiel für start-medical-transcription-job wird eine Audiodatei mit einem Dialog zwischen Arzt und Patient transkribiert. Sie geben den Speicherort der Transkriptionsausgabe im OutputBucketName Parameter an.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://mysecondfile.json

Inhalt von mysecondfile.json:

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "simple-dictation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "CONVERSATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    }
}

Ausgabe:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "simple-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-20T23:19:49.965000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-20T23:19:49.941000+00:00",
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "CONVERSATION"
    }
}

Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die Batch-Transkription im Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch.

Beispiel 3: Transkribieren einer Mehrkanal-Audiodatei eines Dialogs zwischen Arzt und Patient

Im folgenden Beispiel für start-medical-transcription-job werden die Audiodaten aus jedem Kanal in der Audiodatei transkribiert und die einzelnen Transkriptionen von jedem Kanal zu einer einzigen Transkriptionsausgabe zusammengeführt. Sie geben den Speicherort der Transkriptionsausgabe im Parameter OutputBucketName an.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://mythirdfile.json

Inhalt von mythirdfile.json:

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "multichannel-conversation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "CONVERSATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
        "Media": {
          "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "Settings":{
          "ChannelIdentification": true
        }
}

Ausgabe:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "multichannel-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-20T23:46:44.081000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-20T23:46:44.053000+00:00",
        "Settings": {
            "ChannelIdentification": true
        },
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "CONVERSATION"
    }
}

Weitere Informationen finden Sie unter Kanalidentifizierung im Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch.

Beispiel 4: Transkribieren einer Audiodatei eines Dialogs zwischen Arzt und Patient und Identifizieren der Sprecher in der Transkriptionsausgabe

Im folgenden Beispiel für start-medical-transcription-job wird eine Audiodatei transkribiert und die Sprache der einzelnen Sprecher wird in der Transkriptionsausgabe gekennzeichnet. Sie geben den Speicherort der Transkriptionsausgabe im Parameter OutputBucketName an.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfourthfile.json

Inhalt von myfourthfile.json:

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "speaker-id-conversation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "CONVERSATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
    "Settings":{
        "ShowSpeakerLabels": true,
        "MaxSpeakerLabels": 2
        }
}

Ausgabe:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "speaker-id-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-21T18:43:37.265000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-21T18:43:37.157000+00:00",
        "Settings": {
            "ShowSpeakerLabels": true,
            "MaxSpeakerLabels": 2
        },
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "CONVERSATION"
    }
}

Weitere Informationen finden Sie unter Identifizieren von Sprechern im Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch.

Beispiel 5: Transkribieren eines als Audiodatei gespeicherten medizinischen Gesprächs mit bis zu zwei Transkriptionsalternativen

Im folgenden Beispiel für start-medical-transcription-job werden bis zu zwei alternative Transkriptionen aus einer einzigen Audiodatei erstellt. Jeder Transkription ist ein gewisses Konfidenzniveau zugeordnet. Standardmäßig gibt Amazon Transcribe die Transkription mit dem höchsten Konfidenzniveau zurück. Sie können angeben, dass Amazon Transcribe zusätzliche Transkriptionen mit niedrigerem Konfidenzniveau zurückgeben soll. Sie geben den Speicherort der Transkriptionsausgabe im Parameter OutputBucketName an.

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://myfifthfile.json

Inhalt von myfifthfile.json:

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-conversation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "CONVERSATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    },
    "Settings":{
        "ShowAlternatives": true,
        "MaxAlternatives": 2
    }
}

Ausgabe:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-conversation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-21T19:09:18.199000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-21T19:09:18.171000+00:00",
        "Settings": {
            "ShowAlternatives": true,
            "MaxAlternatives": 2
        },
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "CONVERSATION"
    }
}

Weitere Informationen finden Sie unter Alternative Transkriptionen im Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch.

Beispiel 6: Transkribieren einer Audiodatei eines medizinischen Diktats mit bis zu zwei alternativen Transkriptionen

Im folgenden Beispiel für start-medical-transcription-job wird eine Audiodatei transkribiert und zum Maskieren von unerwünschten Wörtern wird ein Vokabularfilter verwendet. Sie geben den Ort der Transkriptionsausgabe im Parameter an OutputBucketName .

aws transcribe start-medical-transcription-job \
    --cli-input-json file://mysixthfile.json

Inhalt von mysixthfile.json:

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-conversation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "DICTATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    },
    "Settings":{
          "ShowAlternatives": true,
          "MaxAlternatives": 2
    }
}

Ausgabe:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "alternatives-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-21T21:01:14.592000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-21T21:01:14.569000+00:00",
        "Settings": {
            "ShowAlternatives": true,
            "MaxAlternatives": 2
        },
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "DICTATION"
    }
}

Weitere Informationen finden Sie unter Alternative Transkriptionen im Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch.

Beispiel 7: Transkribieren einer Audiodatei eines medizinischen Diktats mit höherer Genauigkeit durch Verwendung eines benutzerdefinierten Vokabulars

Im folgenden Beispiel für start-medical-transcription-job wird eine Audiodatei transkribiert und zur Verbesserung der Transkriptionsgenauigkeit wird ein zuvor von Ihnen erstelltes benutzerdefiniertes medizinisches Vokabular verwendet. Sie geben den Speicherort der Transkriptionsausgabe im Parameter OutputBucketName an.

aws transcribe start-transcription-job \
    --cli-input-json file://myseventhfile.json

Inhalt von mysixthfile.json:

{
    "MedicalTranscriptionJobName": "vocabulary-dictation-medical-transcription-job",
    "LanguageCode": "language-code",
    "Specialty": "PRIMARYCARE",
    "Type": "DICTATION",
    "OutputBucketName":"DOC-EXAMPLE-BUCKET",
    "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
    },
    "Settings":{
        "VocabularyName": "cli-medical-vocab-1"
    }
}

Ausgabe:

{
    "MedicalTranscriptionJob": {
        "MedicalTranscriptionJobName": "vocabulary-dictation-medical-transcription-job",
        "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
        "LanguageCode": "language-code",
        "Media": {
            "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/your-audio-file.extension"
        },
        "StartTime": "2020-09-21T21:17:27.045000+00:00",
        "CreationTime": "2020-09-21T21:17:27.016000+00:00",
        "Settings": {
            "VocabularyName": "cli-medical-vocab-1"
        },
        "Specialty": "PRIMARYCARE",
        "Type": "DICTATION"
    }
}

Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierte medizinische Vokabulare im Amazon-Transcribe-Entwicklerhandbuch.

JavaScript
SDKfür JavaScript (v3)
Anmerkung

Es gibt noch mehr dazu GitHub. Sie sehen das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS -Code-Beispiel-Repository einrichten und ausführen.

Erstellen Sie den Client.

import { TranscribeClient } from "@aws-sdk/client-transcribe";
// Set the AWS Region.
const REGION = "REGION"; //e.g. "us-east-1"
// Create an Amazon Transcribe service client object.
const transcribeClient = new TranscribeClient({ region: REGION });
export { transcribeClient };

Einen Auftrag für medizinische Transkription starten.

// Import the required AWS SDK clients and commands for Node.js
import { StartMedicalTranscriptionJobCommand } from "@aws-sdk/client-transcribe";
import { transcribeClient } from "./libs/transcribeClient.js";

// Set the parameters
export const params = {
  MedicalTranscriptionJobName: "MEDICAL_JOB_NAME", // Required
  OutputBucketName: "OUTPUT_BUCKET_NAME", // Required
  Specialty: "PRIMARYCARE", // Required. Possible values are 'PRIMARYCARE'
  Type: "JOB_TYPE", // Required. Possible values are 'CONVERSATION' and 'DICTATION'
  LanguageCode: "LANGUAGE_CODE", // For example, 'en-US'
  MediaFormat: "SOURCE_FILE_FORMAT", // For example, 'wav'
  Media: {
    MediaFileUri: "SOURCE_FILE_LOCATION",
    // The S3 object location of the input media file. The URI must be in the same region
    // as the API endpoint that you are calling.For example,
    // "https://transcribe-demo.s3-REGION.amazonaws.com/hello_world.wav"
  },
};

export const run = async () => {
  try {
    const data = await transcribeClient.send(
      new StartMedicalTranscriptionJobCommand(params),
    );
    console.log("Success - put", data);
    return data; // For unit tests.
  } catch (err) {
    console.log("Error", err);
  }
};
run();