近些年來由於雲平台、大資料、高效能計算、機器學習等領域的進步，人工智慧也火了起來。人臉識別、語音識別等相關功能早已被提出，但是能夠形成產品並大規模使用的很少。因為非專業人員很難獨自實現一套完整人工智慧方案，涉及人工智慧基本只能去找開源的庫，畢竟所以自己去訓練網路，自己去學習各種庫的使用並移植到自己的程式中。
在實現一些產品上，使用人工智慧比開發人工智慧其實更重要，所以微軟提出了「牛津計畫」（oxford project），目的在於讓需要使用人工智慧去做一些功能的開發者能夠將重心放在如何使用例如人臉識別、語音識別等功能的業務邏輯上，而非如何去實現人臉識別、語音識別等演算法細節上。通過其azure雲平台提供服務，並且目前對於少量請求的應用是免費的。
上述內容，就是牛津計畫的目的，讓開發者將重心放在產品本身而非技術細節。並且微軟通過「牛津計畫」提供了專業水準的平台服務。
微軟牛津計畫主要提供了三種人工智慧的領域方向的解決方案，分別是「視覺」、「語音」和「語言」。
下面鏈結是牛津計畫（oxford project）的主頁：
微軟在牛津計畫中，分別提供了「視覺」、「語音」以及「語言」共10個方向的主流的人工智慧服務共使用。目前對於流量較少的情況免費使用（或試用）。本文在後面會簡單介紹免費的限制以及收費服務的收費標準。
牛津計畫在視覺智慧型領域提供了4種服務。
微軟牛津計畫在計算機視覺方向提供如下服務：
檢測分析ocr光學字元識別
生成縮圖
demo/vision微軟牛津計畫在人臉識別方向提供如下服務：
人臉檢測人臉驗證
相似人臉搜尋
人臉分組
人臉辨識
demo/face微軟牛津計畫通過上傳一張**，通過給「憤怒」、「蔑視」、「厭惡」、「恐懼」、「幸福」、「中性」、「悲傷」以及「驚喜」分別打分後返回結果的方式提供服務。
demo/emotion人臉檢測及追蹤
運動物體檢測
牛津計畫在語音智慧型領域提供了3種服務。
微軟牛津計畫在語音識別方向提供如下服務：
語音轉文字（語音識別，支援中文，可以結合語義檢測和語音合成自己做乙個siri）語義檢測
語音合成（tts）
demo/speech微軟牛津計畫在聲紋識別方向提供如下服務：
聲紋驗證（一般用於核實使用者身份）聲紋辨識（一般用於自動識別當前語音涉及的成員）
牛津計畫在語言智慧型領域提供了3種服務。
拼寫檢查服務同word中的拼寫檢查功能類似，由於是雲端檢測，會根據當前流行語與新單詞而進行更加精確的檢查。相比於word中的檢測，筆者認為該項檢查以及修正更加精準。
demo/spellcheck筆者不知道為什麼這個要叫做web語言模型，也許是涉及的內容同web更加相關？牛津計畫中這部分重要是識別出某個單詞出現的概率，以及單詞出現在指定位置的概率，最終通過這些概率資訊來進行分詞等操作。（n-gram演算法，筆者個人是這麼理解的？）demo/weblm本文作為微軟「牛津計畫」系列文章的第一篇主要是針對目前所提供的服務做了一些介紹工作，希望讀者可根據上述總結性的介紹，能夠理解目前「牛津計畫」是否能夠提供您所需要的服務。並根據具體的服務，去檢索文件並加以應用。筆者目前也在利用「牛津計畫」的一些服務開發一些小的應用以供未來的文章中拿出來講解具體api的使用方式。
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