# 2021/04 會議記錄

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## 04/13

* 教學投影片中宜加入目的與目標
* 目的 : 提高prcision rate/recall rate
* 目標 : type1/type2 error需分別降到多少百分比以下

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## 04/15

* 將教課的內容寫成一篇chapter, 包含:
* input, process, output
* 使用的方法等等

* 語音(for 學姊們) :
* 需要有input capture, ie.機器要能知道使用者開始講話了
* 使用者講完之後，機器要能知道使用者講完

* 回家作業 :
* 整理相關的技術
* 和學長姐討論

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## 04/20

* Peggy :
* 找Google的語音互動應用中有用到Dialogflow的部分。
Ans. [Google以豐富的對話情境資訊，改進客服中心AI的語音辨識能力](https://www.ithome.com.tw/news/132013)
* 找碩博士論文中/App Store中有甚麼語音對話的應用。
Ans.
**App Store** : [Wave](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.wave.waveradio&hl=zh_TW&gl=US)／[Clubhouse](https://play.google.com/store/apps/details?id=io.clubhouse.clubhouse&hl=zh_TW&gl=US)／...
**論文** : [A Speech-Based Mobile App for Restaurant Order Recognition and
Low-Burden Diet Tracking](http://web.cs.wpi.edu/~emmanuel/publications/PDFs/C12.pdf)

* Kelly :
* 找有用到AI影像辨識的App(Ex.Google Lens/形色...)。
* 或者從論文中找

* 孟軒 :
* 注意訓練資料對辨識結果的影響

* 宏軒 :
* 可以參考vando的投影片
* 列出一個spectrum知道zenbo有哪些功能
* 從論文中找機器人的應用

* 辨識錯誤時該怎麼處理?
* 在HCI中有三種error : present error/detect error/diagnosis error

* 訓練資料會有甚麼問題?
* Sampling(取樣)要對 :
* 直接找受試者來train/找不同身型的人來train
* 身型的角度(Ex.先歸類到底這個人是幾度角，再辨識這個動作本身的信心度)
* 訓練資料的外推效果

* 下周報告 :
* 學長姐用了甚麼技術&做了甚麼應用

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## 4/27

* 回家作業:
* 整理各自領域的五到十個應用的例子可以用在數位劇場上。
* 包含實驗室有的例子