Google 語音辨識 API 教學的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

Python機器學習與深度學習特訓班(第二版)：看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式)

為了解決Google 語音辨識 API 教學的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例  Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、自然語言、  文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練，  從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！    　　資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識

解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。    　　在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。    　　程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖  　　由類神經網路基礎到AI應用實戰  　　訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證  　　全面深入機器學習與深度學習技術核心    　　■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。  　　　 　　■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CN

N)與循環神經網路(RNN)。    　　■整合最夯的人工智慧雲端開發平台：Google Colab，應用雲端提供的充沛資源，全面提升運算效能。  　 　　■加碼最新的機器學習雲端應用平台：Microsoft Azure，連結功能強大、方向多元的Web API，豐富專業應用領域。    　　■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。    　　■全面深入不同應用面向：  　　印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人

臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…    　　■網羅國內外最具代表性案例：  　　手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。    　　■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題：  　　TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cogni

tive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar…    　　■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學，加速學習效率。    　　超值學習資源：120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫：Algorithmia教學PDF    感謝讀者好評   　　“很棒的書，我完全

沒有深度學習和機器學習的任何知識，只有Python的基礎知識，也覺得書中的說明很快就讓我了解了。” --abedul    　　“此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現，可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念，讓學習門檻降低許多，而且還提供了很多實用的實作範例，是一本入門深度學習的好書…” --Victor

AI手機APP、智慧硬體專案實作：使用TensorFlow Lite(iOS/Android/RPi適用)

為了解決Google 語音辨識 API 教學的問題，作者JeffTang 這樣論述：

　　．針對行動與嵌入式裝置打造整合了TensorFlow的AI應用程式  　　．學會各種最新的AI議題，例如電腦視覺、自然語言處理，還有深度強化學習  　　．取得TensorFlow文件未收錄的實務導引以及超好用的獨家程式碼    　　身為開發者，您得隨時睜亮眼睛，準備好迎接下一波浪潮，同時還要留心現在最夯的是什麼。因此，如果把現在與未來這兩個世界的最佳方案整合起來的話，還有什麼比學會這個更棒的呢？AI人工智慧顯然是行動裝置後的下一件大事，而Google所推出的TensorFlow更是機器學習領域中頂尖的開放原始碼框架。    　　本書收錄了超過10個整合了TensorFlow的完整iOS

、Android與Raspberry Pi應用程式，帶您從頭開始做，還能直接在裝置上離線執行各種超酷的TensorFlow模型：電腦視覺、語音語言處理、生成對抗網路與類似AlphaZero的深度強化學習。您將學會如何使用或重新訓練現有的TensorFlow模型、自行建置模型，以及開發可執行這些TensorFlow模型的行動裝置app。藉由本書中的逐步教學，搭配超實務除錯經驗來避開過程中的許多陷阱，您很快就會知道如何快速開發這類app了。    　　本書精彩內容：  　　．運用遷移學習技術來分類各種影像  　　．偵測物體與其位置  　　．將華麗的藝術風格套用在指定圖片上  　　．理解簡易的語音指

令  　　．以自然語言來描述各種影像  　　．運用卷積神經網路與長短期記憶神經網路來描述繪畫內容  　　．使用TensorFlow與Keras來執行遞迴神經網路來預測股票價格  　　．使用生成對抗網路來生成與增強影像  　　．使用TensorFlow and Keras打造類似AlphaZero的行動裝置遊戲app  　　．在行動裝置上使用TensorFlow Lite與Core ML  　　．使用Raspberry Pi開發各種TensorFlow app，讓它可以移動、觀看、聆聽、說話，同時還兼具學習能力喔！    　　本書是為誰所寫  　　如果您是iOS兼（或）Android的開發者，並

且有興趣自行建置或重新訓練各種酷炫的TensorFlow模型並把它們運行在您的行動app上，或者如果您是TensorFlow開發者，且想要把新作好的TensorFlow模型運行在行動裝置上的話，本書就是為您而寫。最後，如果您想了解TensorFlow Lite、Core ML或如何在Raspberry Pi運行TensorFlow的話，本書保證讓您收穫滿滿。 

語音辨識與計數APP之研析

為了解決Google 語音辨識 API 教學的問題，作者黃新鑛 這樣論述：

現今，人工智慧在許多工業自動化管理的過程具備舉足輕重的角色，其中語音辨識扮演一項不可或缺的重要因素。如果要學習好一個語言，一定是要經過多次的口說訓練，甚至要背誦或覆誦上百次或上千次都有可能，但是我們卻無法一一去記錄。因此本研究探討如何結合語音辨識技術應用於辨識重複次數的紀錄，希望透過此方法，取代先前人工或者計數器來記錄的不方便性。在個案實務研究中，我們將語音辨識計數方法應用於佛音辨識及英文學習兩種不同手機應用程式上。佛音辨識利用語音辨識的方法，記錄誦經的次數；英文學習則記錄詞句的背誦次數。我們也同時驗證及分析本研究方法應用於不同情境上的可行性。