Azure认知服务文档

Azure认知服务是一套云端人工智能（AI）服务，通过API和SDK为开发者提供强大的认知能力，无需具备机器学习专业知识即可构建智能应用程序。这些服务涵盖了视觉、语音、语言、决策等多个领域，旨在帮助开发者快速集成AI功能到其应用中。本文档将详细介绍Azure认知服务，包括其主要特点、使用方法以及相关策略。

概述

Azure认知服务并非单一服务，而是一系列独立但互补的AI服务集合。它们基于微软在机器学习和人工智能领域多年的研究成果，并以REST API的形式提供，方便开发者在各种平台和编程语言中使用。认知服务可以分为四大类别：视觉、语音、语言和决策。

**视觉：** 包括计算机视觉、人脸识别、OCR（光学字符识别）等服务，用于分析图像和视频内容。例如，计算机视觉可以识别图像中的物体、场景和人脸，OCR可以将图像中的文本转换为可编辑的文本格式。计算机视觉
**语音：** 包括语音转文本、文本转语音、语音翻译等服务，用于处理语音数据。例如，语音转文本可以将语音转换为文本，文本转语音可以将文本转换为自然流畅的语音。语音服务
**语言：** 包括语言理解（LUIS）、文本分析、翻译等服务，用于处理文本数据。例如，语言理解可以识别用户意图，文本分析可以提取文本中的关键信息，翻译可以将文本从一种语言翻译成另一种语言。语言理解 (LUIS)
**决策：** 包括内容审核、个性化推荐等服务，用于帮助开发者做出更好的决策。例如，内容审核可以检测图像和文本中的不当内容，个性化推荐可以根据用户行为推荐相关内容。内容审核服务

这些服务采用按需付费模式，开发者只需为实际使用的资源付费，无需承担前期投入和维护成本。Azure认知服务旨在降低AI开发门槛，加速AI应用普及。Azure定价

主要特点

**易于使用：** 开发者可以通过简单的API调用或SDK集成认知服务，无需具备机器学习专业知识。
**可扩展性：** Azure云平台具有强大的可扩展性，可以根据业务需求灵活调整资源。
**高可用性：** Azure提供全球性的数据中心，确保认知服务的高可用性和可靠性。
**安全性：** Azure采用多层安全措施，保护用户数据和隐私。Azure安全中心
**持续更新：** 微软不断更新和改进认知服务，提供最新的AI技术和功能。
**预训练模型：** 认知服务提供预训练的模型，开发者可以直接使用，无需自行训练模型。
**自定义模型：** 开发者也可以使用自己的数据训练自定义模型，以满足特定需求。自定义模型训练
**多语言支持：** 许多认知服务支持多种语言，方便开发者构建全球化的应用。
**与Azure其他服务的集成：** 认知服务可以与Azure的其他服务（例如Azure Functions、Azure Logic Apps）集成，构建更复杂的应用。Azure Functions
**REST API 和 SDK：** 提供REST API 和多种编程语言的SDK，方便开发者选择适合自己的开发方式。

使用方法

以下以使用计算机视觉服务识别图像中的物体为例，说明Azure认知服务的基本使用方法。

1. **创建Azure账户：** 如果您还没有Azure账户，请访问Azure官网注册一个免费账户。Azure免费账户 2. **创建认知服务资源：** 在Azure门户中，搜索“认知服务”，选择“计算机视觉”，然后创建相应的资源。在创建资源时，需要选择定价层和区域。 3. **获取API密钥和端点：** 创建完成后，在资源页面中找到“密钥和端点”，获取API密钥和端点URL。 4. **编写代码：** 使用您选择的编程语言（例如Python、C#）编写代码，调用计算机视觉API。以下是一个Python示例：

```python import requests import json

替换为您的API密钥和端点URL

api_key = "YOUR_API_KEY" endpoint = "YOUR_ENDPOINT_URL"

图像URL

image_url = "https://example.com/image.jpg"

请求头

headers = {

   "Ocp-Apim-Subscription-Key": api_key,
   "Content-Type": "application/json"

}

请求参数

params = {

   "visualFeatures": "Objects",
   "details": "",
   "language": "en"

}

发送请求

response = requests.post(endpoint + "/vision/v3.1/analyze", headers=headers, params=params, json={"url": image_url})

解析响应

results = json.loads(response.text)

打印结果

if "objects" in results:

   for obj in results["objects"]:
       print(f"Object: {obj['object']}, Confidence: {obj['confidence']}")

else:

   print("No objects found.")

```

5. **运行代码：** 运行代码，查看识别结果。

其他认知服务的使用方法类似，只需替换相应的API密钥、端点URL和请求参数即可。Azure示例代码详细的API文档和SDK可以参考Azure官方文档。

相关策略

Azure认知服务可以与其他策略结合使用，以实现更强大的功能。

**与Azure Bot Service集成：** 将认知服务集成到Azure Bot Service中，可以构建智能聊天机器人，提供更自然的交互体验。Azure Bot Service
**与Azure Machine Learning集成：** 使用Azure Machine Learning训练自定义模型，然后将模型部署到认知服务中，可以实现更个性化的AI功能。
**与Power BI集成：** 将认知服务与Power BI集成，可以对数据进行更深入的分析和可视化。Power BI
**与Azure Cognitive Search集成：** 使用Azure Cognitive Search对数据进行索引和搜索，并使用认知服务对搜索结果进行增强。Azure Cognitive Search
**与其他API集成：** 认知服务可以与其他第三方API集成，以扩展其功能。
**使用Azure Functions进行事件驱动的AI处理：** 将认知服务与Azure Functions结合，可以实现对事件的实时响应和处理。

- Azure认知服务性能对比表：**

认知服务性能对比
! 准确率 (近似) \| ! 延迟 (近似) \| ! 适用场景	Computer Vision \| 95% \| 200ms \| 图像识别、物体检测、场景理解	Speech to Text \| 90% \| 500ms \| 语音转文本、语音识别	Text Analytics \| 85% \| 100ms \| 情感分析、关键词提取、语言检测	Language Understanding (LUIS) \| 92% \| 300ms \| 意图识别、实体提取	Translator Text \| 98% \| 200ms \| 文本翻译	Face API \| 99% \| 150ms \| 人脸识别、人脸属性分析	Content Moderator \| 97% \| 100ms \| 内容审核、不良信息过滤	Anomaly Detector \| 90% \| 50ms \| 异常检测、时间序列分析	Metrics Advisor \| 95% \| 10ms \| 业务指标监控、异常预警	Personalizer \| 80% \| 100ms \| 个性化推荐、用户行为分析	Ink Recognizer \| 95% \| 200ms \| 手写识别、笔迹分析	Form Recognizer \| 90% \| 300ms \| 表单数据提取、文档分析	Video Indexer \| 85% \| 变量 (取决于视频长度) \| 视频内容分析、字幕生成	Custom Vision \| 变量 (取决于训练数据) \| 变量 (取决于模型复杂度) \| 自定义图像识别

总结

Azure认知服务为开发者提供了一套强大的AI工具，可以帮助他们快速构建智能应用程序。通过理解其主要特点、掌握使用方法以及与其他策略的结合，开发者可以充分利用Azure认知服务，实现更创新和更高效的解决方案。持续关注Azure认知服务的更新和改进，将有助于开发者始终保持领先地位。Azure更新日志

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