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# Abilitazione della suddivisione dei parlanti in una trascrizione in batch
<a name="conversation-diarization-batch-med"></a>

Puoi abilitare la suddivisione dei parlanti in un processo di trascrizione in batch utilizzando l'API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html) o la Console di gestione AWS. Ciò consente di suddividere il testo per parlante in una conversazione tra medico e paziente e di determinare chi ha detto cosa nell'output della trascrizione.

## Console di gestione AWS
<a name="conversation-diarization-batch-med-console"></a>

Per utilizzare l'opzione per Console di gestione AWS abilitare la diarizzazione degli altoparlanti nel processo di trascrizione, è necessario abilitare l'identificazione audio e quindi il partizionamento degli altoparlanti.

1. Accedi alla [Console di gestione AWS](https://console.aws.amazon.com/transcribe/).

1. **Nel pannello di navigazione, in Medicina, scegli Lavori di trascrizione Amazon Transcribe .**

1. Scegli **Crea processo**.

1. Nella pagina **Specifica i dettagli del lavoro**, fornisci informazioni sul tuo lavoro di trascrizione.

1. Scegli **Next (Successivo)**.

1. Abilita l'**identificazione audio**.

1. Per **Tipo di identificazione audio**, scegli **Suddivisione dei parlanti**.

1. Per **Numero massimo di parlanti**, inserisci il numero massimo di parlanti che ritieni stiano parlando nel file audio.

1. Scegli **Create** (Crea).

## "Hello, World\$1"
<a name="conversation-diarization-batch-med-api"></a>

**Abilitare la suddivisione dei parlanti utilizzando un processo di trascrizione in batch (API)**
+ Per l'API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartMedicalTranscriptionJob.html), specifica quanto segue.

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

  1. Per `LanguageCode`, specifica il codice della lingua che corrisponde alla lingua parlata nel file audio.

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

  1. Per `Specialty`, specifica la specialità medica del dottore che parla nel file audio.

  1. Per `Type`, specificare `CONVERSATION`.

  1. Per`OutputBucketName`, specifica il Amazon S3 bucket in cui memorizzare i risultati della trascrizione.

  1. Per l'oggetto `Settings`, specifica quanto segue.

     1. `ShowSpeakerLabels` – `true`.

     1. `MaxSpeakerLabels` - un numero intero compreso tra 2 e 10 per indicare il numero di parlanti che ritieni stiano parlando nell'audio.

La richiesta seguente utilizza il dialogo tra un paziente e un medico di base AWS SDK per Python (Boto3) per avviare un processo di trascrizione in batch con il partizionamento degli altoparlanti abilitato.

```
from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-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',
    OutputBucketName = 'amzn-s3-demo-bucket',
Settings = {'ShowSpeakerLabels': True,
         'MaxSpeakerLabels': 2
         }
         )
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)
```

L'esempio di codice seguente mostra i risultati di trascrizione di un processo di trascrizione con la suddivisione dei parlanti abilitata.

```
{
    "jobName": "job ID",
    "accountId": "111122223333",
    "results": {
        "transcripts": [
            {
                "transcript": "Professional answer."
            }
        ],
        "speaker_labels": {
            "speakers": 1,
            "segments": [
                {
                    "start_time": "0.000000",
                    "speaker_label": "spk_0",
                    "end_time": "1.430",
                    "items": [
                        {
                            "start_time": "0.100",
                            "speaker_label": "spk_0",
                            "end_time": "0.690"
                        },
                        {
                            "start_time": "0.690",
                            "speaker_label": "spk_0",
                            "end_time": "1.210"
                        }
                    ]
                }
            ]
        },
        "items": [
            {
                "start_time": "0.100",
                "end_time": "0.690",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "0.8162",
                        "content": "Professional"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "start_time": "0.690",
                "end_time": "1.210",
                "alternatives": [
                    {
                        "confidence": "0.9939",
                        "content": "answer"
                    }
                ],
                "type": "pronunciation"
            },
            {
                "alternatives": [
                    {
                        "content": "."
                    }
                ],
                "type": "punctuation"
            }
        ]
    },
    "status": "COMPLETED"
}
```

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

**Trascrivere un file audio di una conversazione tra un medico di assistenza primaria e un paziente (AWS CLI)**
+ Eseguire il seguente codice.

  ```
                      
  aws transcribe start-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",
        "Settings":{
            "ShowSpeakerLabels": true,
            "MaxSpeakerLabels": 2
          }
  }
  ```