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Transcription d’un fichier audio à l’aide d’un vocabulaire personnalisé médical
Utilisez le StartMedicalTranscriptionJobou AWS Management Console pour démarrer une tâche de transcription qui utilise un vocabulaire personnalisé afin d'améliorer la précision de la transcription.
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Connectez-vous à la AWS Management Console
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Dans le volet de navigation, sous Amazon Transcribe Medical, sélectionnez Transcription jobs.
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Choisissez Créer une tâche.
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Sur la page Spécifier les détails de la tâche, fournissez des informations sur votre tâche de transcription.
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Choisissez Suivant.
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Sous Personnalisation, activez Vocabulaire personnalisé.
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Sous Sélection du vocabulaire, choisissez un vocabulaire personnalisé.
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Sélectionnez Create (Créer).
Pour activer le partitionnement de locuteurs dans un fichier audio à l’aide d’une tâche de transcription par lots (API)
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Pour l’API
StartMedicalTranscriptionJob, spécifiez ce qui suit.-
Pour
MedicalTranscriptionJobName, spécifiez un nom unique dans votre Compte AWS. -
Pour
LanguageCode, spécifiez le code de langue correspondant à la langue parlée dans votre fichier audio et la langue de votre filtre de vocabulaire. -
Pour le paramètre
MediaFileUride l’objetMedia, spécifiez le nom du fichier audio que vous souhaitez transcrire. -
Pour
Specialty, spécifiez la spécialité médicale du médecin qui parle dans le fichier audio. -
Pour
Type, spécifiez si le fichier audio est une conversation ou une dictée. -
Pour
OutputBucketName, spécifiez le compartiment Amazon S3 dans lequel stocker les résultats de transcription. -
Pour l’objet
Settings, spécifiez ce qui suit :-
VocabularyName– Nom de votre vocabulaire personnalisé.
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La requête suivante utilise le AWS SDK pour Python (Boto3) pour démarrer une tâche de transcription par lots avec un vocabulaire personnalisé.
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)
