這個步調而言，今天就是Cloud Speech-to-Text API串接，前情提要一樣是要先建立project、Enable API、下載credential json之類的。忘了的人記得看這系列第三天的文章。

好，現在要先來把test data抓下來，我們可以在google的github上找到很多檔案可以測試，我這邊抓的是audio.raw，並把它放到testdata/speech_to_text資料夾下。

今天來講第六個服務，寫到第21天終於第六個了。這個服務跟前幾天的Text-to-Speech剛好相反，是把聲音轉成文字。這服務號稱可以辨識120種語言跟其變化，更開心的是它可以辨識中文，還有廣東話、日文之類的語言也都可以。

當然每個系列的第一天都是玩一下他提供的demo，不過這很像是最後一個有提供demo的服務，接下來還得要調整步調。
大家可以先透過錄音程式錄一段話，然後再將檔案上傳：

今天是這子系列的最後一篇，因為Text-to-Speech沒有AutoML UI介面可以操作，無奈只好讓這邊結束這回合。

按照進度，這篇必須更深入介紹Text-to-Speech API，來看看今天的兩個主題吧。

列出Voice清單

下面這段code可以列出支援的語言，並提供不同種的發聲方式。

昨天玩完Cloud Text-to-Speech demo以後，大概知道他可以把文字轉成語音念給你聽。今天就來入門Cloud Text-to-Speech API吧。

前情提要：記得先Enable API，放置環境變數的教學可以看這系列第三天的文章
語言一樣使用Golang，然後跑在docker裡，之後也會放上github

今天來介紹Google另一個AI服務：文字轉語音(Text-To-Search)。把一段文字丟入以後，他可以唸出來給你。這套服務目前還沒有AutoML的UI介面可以操作，我們就只能看看API跟demo的操作。

在Text-To-Search裡，Google有使用到WaveNet模型，這套模型用了大量的語音去訓練AI，讓AI能知道哪些字接著哪些字應該怎麼發音，讓聲音更像人說出來的一樣。

更詳細的WaveNet可以看Google這邊的介紹：https://cloud.google.com/text-to-speech/docs/wavenet
還可以聽一下不是WaveNet說的話，跟WaveNet說的話之間的差別

在shopee關鍵字廣告進行一段時間了，成效沒有預期的好而且費用也越來越貴，我們就來改變行銷策略做關鍵字的優化吧～優化對網站流量增加很重要，可以讓大家在搜尋的第一頁看到你的廣告，進而讓你的網站獲得大量流量。
不過要怎麼優化shopee關鍵字排名是多數人會讓遇到的困惑之一，其中關鍵字跟商品內容的一定要有非常高的相關性，才有辦法獲得較高的排名，就讓我們看看有哪些優化方式可以讓關鍵字獲得較高的排名吧！

- 選擇對的關鍵字

在常見的實際案例中，選擇關鍵字是一開始很多人常犯的錯誤，大家都想要非常熱門關鍵字，我們都知道熱門關鍵字可以為網站帶來很多訂單跟曝光，但是熱門關鍵字十分競爭。
如果你是剛進蝦皮的新店家，在廣告預算不高的狀況，很難在短時間內跟原本已經獲得高權重、高排名的店家競爭，建議先避免競爭度非常激烈的“熱門關鍵字”，退而選擇“相似關鍵字”就是很好的策略，別以為相似關鍵字沒有價值喔，他們是熱門關鍵字衍生出來的，每個人的搜尋習慣不同，在搜尋同一個關鍵字可能透過各種詞彙組合找尋相同網頁，
例如“早安面膜”是你主要的關鍵字，但想要取得第一頁的排名很困難，你可以根據這個關鍵字找尋類似關鍵字來進行優化，因此可以得出“日本早安面膜、早安面膜現貨、檸檬早安面膜等相似關鍵字，試著尋找買家除了熱門關鍵字外，想找他們要的商品內容還會使用哪些相似關鍵字，這樣做可以讓競爭度較低的關鍵字，較容易獲得高的排名。

今天要講AutoML translation的部分，這部分在官網上一直沒找到對應的範例，很有可能範例要自己生。我只好自己在網路上找些翻譯的dataset，幸好在這邊有找到很多很多的資料集，只需要做一些資料處理的動作，現在就來先處理一下。

我下載的資料集：News Commentary，並取出中文跟英文的部分。

還記得昨天在串API的時候，有特別提到Google Translate API在Go client library沒有v3beta1的版本。秉持著練習golang的精神，看到v3beta1有RESTful API，就花了點時間來串一下。

Google translate API v3

我這邊參考的是Using the command line的內容，使用CURL的方式呼叫，並把他改寫成Go req (http client)這類型的RESTful API call。仔細想想，要解決的問題有兩個：1. Get Access token、2. 呼叫restful api。

昨天玩完了Demo，按照步調今天就用Code來實踐吧。在下筆的時候Client Library有v2、v3beta1兩個版本，但Golang只有v2的Example，需要的話就只能用Golang執行CURL POST去呼叫v3beta1版API，所以我這邊就先使用v2來試試看。

Translate Text

架構一樣是在modules底下建立一個translation.go的module
還有要記得抓credential json下來，可以參考這系列第三天的文章

OK，今天要講一個大家常用，卻不一定知道他是Google AI & ML products之一的服務，Google Translation API。

他有什麼東西？他跟前面介紹的服務一樣，也分成兩個服務AutoML Translation與Translation API：

• AutoML Translation：透過UI介面讓一些比較沒這麼深入了解AI & ML的人可以快速操作，僅僅只要上傳固定格式的檔案，就可以訓練出你自己的model。
• Translation API：透過API呼叫，可以讓你的服務馬上翻譯成多國語言，就有點像是在網頁上面串上Google翻譯那樣，點個兩下就做完多國語系(姑且不論正確性的問題，哈哈哈。)