Trascrizione di un file audio di una conversazione medica - Amazon Transcribe

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Trascrizione di un file audio di una conversazione medica

Utilizza un processo di trascrizione in batch per trascrivere i file audio delle conversazioni mediche. Puoi usarlo per trascrivere un dialogo tra medico e paziente. Puoi avviare un processo di trascrizione in batch sia con l'API StartMedicalTranscriptionJob che con la AWS Management Console.

Quando si avvia un processo di trascrizione medica con l'API StartMedicalTranscriptionJob, si specifica PRIMARYCARE come il valore del parametro Specialty.

Trascrivere una conversazione medico-paziente (AWS Management Console)

Per utilizzarlo per trascrivere un dialogo tra medico e paziente, crea un processo di trascrizione e scegli Conversazione per il tipo di ingresso audio. AWS Management Console

  1. Accedi alla AWS Management Console.

  2. Nel riquadro di navigazione, in Medicina, scegli Lavori di trascrizione. Amazon Transcribe

  3. Scegli Crea processo.

  4. Nella pagina Specifica i dettagli del processo, sotto Impostazioni processo, specifica quanto segue.

    1. Nome: il nome del processo di trascrizione.

    2. Tipo di input audio: Conversazione

  5. Per i campi rimanenti, specificate la Amazon S3 posizione del file audio e dove desiderate memorizzare l'output del lavoro di trascrizione.

  6. Scegli Next (Successivo).

  7. Scegli Create (Crea) .

Trascrivere una conversazione medica utilizzando un processo di trascrizione in batch (API)

  • Per l'API StartMedicalTranscriptionJob, specifica quanto segue.

    1. Per MedicalTranscriptionJobName, specifica un nome unico nel tuo Account AWS.

    2. Per LanguageCode, specifica il codice lingua che corrisponde alla lingua parlata nel file audio e alla lingua del filtro del vocabolario.

    3. Per il parametro MediaFileUri dell'oggetto Media, specifica il nome del file audio che vuoi trascrivere.

    4. Per Specialty, specifica la specialità medica del medico che parla nel file audio come PRIMARYCARE.

    5. Per Type, specificare CONVERSATION.

    6. Per OutputBucketName, specifica il bucket Amazon S3 in cui archiviare i risultati della trascrizione.

    Di seguito è riportato un esempio di richiesta che utilizza il AWS SDK per Python (Boto3) per trascrivere una conversazione medica tra un medico della specialità e un paziente. PRIMARYCARE

    
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)

Il codice di esempio seguente mostra i risultati della trascrizione di una conversazione medico-paziente.


{
    "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"
}
Trascrivere una conversazione medica utilizzando un processo di trascrizione in batch (AWS CLI)

  • Eseguire il seguente codice.

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

    Il seguente codice mostra il contenuto di 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"
  }