説明
ステップ 1: 新しいプロジェクトを作成し、サンプル ドキュメントをロードする
新しいプロジェクトを作成します。プロジェクトには構成と設定が保存されます。
ステップ 2: サンプル文書にラベルを付ける
プロジェクトを作成するか開くと、メインのタグ エディタ ウィンドウが開きます。
ステップ 3: カスタム モデルをトレーニングします。
最後に、カスタム モデルをトレーニングします。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/applied-ai-services/form-recognizer/label-tool

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/bot-builder-howto-add-media-attachments?view=azure-bot-service-4.0&tabs=csharp

説明

説明

ボックス 1: {"fr"、"de"、"es"}
音声翻訳の一般的なタスクは、ターゲットの翻訳言語を指定することです。少なくとも 1 つが必要ですが、複数の言語がサポートされています。次のコード スニペットは、フランス語とドイツ語の両方を翻訳言語ターゲットとして設定します。
静的非同期タスク TranslateSpeechAsync()
{
var translationConfig
SpeechTranslationConfig.FromSubscription(SPEECH__SUBSCRIPTION__KEY,
SPECH__SERVICE__REGION);
translationConfig.SpeechRecognitionLanguage = "it-IT";
// 言語に翻訳します。https://aka.ms/speech/sttt-messages を参照してください。
translationConfig.AddTargetLanguage("fr");
translationConfig.AddTargetLanguage("de");
}
ボックス 2: TranslationRecognizer
SpeechTranslationConfig を作成したら、次のステップは TranslationRecognizer を初期化することです。
コード例:
静的非同期タスク TranslateSpeechAsync()
{
var translationConfig
SpeechTranslationConfig.FromSubscription(SPEECH__SUBSCRIPTION__KEY,
SPECH__SERVICE__REGION);
var fromLanguage = "en-US";
var toLanguages = new List<string> { "it", "fr", "de" };
translationConfig.SpeechRecognitionLanguage = fromLanguage;
toLanguages.ForEach(translationConfig.AddTargetLanguage);
var recognizer = new TranslationRecognizer(translationConfig); を使用します。
}