Alan Tsai 的學習筆記

在上一篇([32]Cognitive Service語音服務相關介紹)介紹了Cognitive Service裡面對於語音相關的服務介紹，在接下來將會關注在語音轉文字加翻譯的服務上面。

上篇提到有兩個服務在做這件事情，分別為Speech Service以及Translator Speech API。個人使用經驗是Translator Speech API比較準確，因此在這篇將環繞在如何在C#使用Translator Speech API。

在上一篇([31]Custom Vision Train好的Model匯出離線和給app使用)介紹完了把Custom Vision的Model匯出并且用Docker File版本讓他本地執行之後，在Cognitive Service裡面的圖片相關就介紹到一個段落。

在接下來的篇幅將來介紹另外一種常見的輸入方式，也就是透過語音的方式。任何科幻電影的指令輸入模式都是語音，例如《鋼鐵人》裡面的助理系統Jarvis，想象一下如果可以用説的就讓電腦做事有多方便。

這邊就來看看Cognitive Service裡面對於語音這塊處理有什麽幫助。

上一篇([30]Confusion Matrix - 用來衡量Classifier Model的方式 Precision和Recall)介紹了Confusion Matrix并且如何使用Precision和Recall這兩個指標來衡量一個Classifier Model的好壞。

這一篇又回到了Custom Vision。在Custom Vision Train好的Model是否能夠拿來離線和或者別的應用例如app裡面使用呢？

Custom Vision有提供匯出Model的功能，這篇將對這個部分介紹。

在上一篇([29]維護Custon Vision Model - 使用歷史查詢記錄做訓練以及如何版控)看完了如何用歷史的搜索結果來持續training Model(模型)并且透過iteration做到Model的測試訓練以及版控，不過上一篇也遺留了一個問題，怎麽看目前的Model是好還是壞？

這裡面就牽扯到了一些數學概念，因此在這一篇將介紹怎麽評判一個Classifier Model是好還是壞，透過Confusion Matrix以及Precision和Recall來瞭解一個Classifier Model的情況。

在上一篇([28]整合Custom Vision到chatbot - 拍照就可以識別價錢)把Custom Vision Training好的Model和Chatbot結合達到了拍照就可以辨識飲料價錢的功能。

這一篇來看看如何透過歷史查詢的圖片持續精進Model，讓他的準確度越來越高，并且透過Iteration做版控避免更糟糕的Model不小心上綫。

在上一篇([27]Custom Vision - 自己的Model自己Train 建立圖片的分類模型)瞭解了如何使用Custom Vision去train一個圖片的classifier模型，并且用了一些測試照片去測試模型的準確度。

是時候把這個功能整合到chatbot裡面了。這一篇將來實作整合進入chatbot的功能并且實現上篇提到的情景 - 透過拍照就可以知道這個飲料是多少錢。

上一篇([26]賦予chatbot OCR的能力 - 加入對發票的功能)介紹完了Computer Vision裡面的OCR服務整合到BotBuilder的程式了之後，來看看另外一個和Vision有關的服務，Custom Vision。

在這一篇將介紹Custom Vision是一個什麽樣的服務，并且如何用Custom Vision來建立一個之後會用到的模型。