အပလီကေးရှင်းအရေအတွက်နှင့် အသံကြားခံစနစ်များ၏ အရေးပါမှုသည် လျင်မြန်စွာကြီးထွားလာသည်။

အော်ရီဂွန်၊ Portland ရှိ အမေရိကန်မိသားစုတစ်ခုမှ Alex ၏ အသံလက်ထောက်သည် ၎င်းတို့၏ သီးသန့်ချက်တင်များကို မှတ်တမ်းတင်ပြီး သူငယ်ချင်းတစ်ဦးထံ ပေးပို့ခဲ့ကြောင်း မကြာသေးမီက သိရှိခဲ့ရသည်။ မီဒီယာမှ Danielle ဟု အမည်ပေးထားသည့် အိမ်ပိုင်ရှင်က သူမသည် “သူမယုံကြည်နိုင်သောကြောင့် ထိုစက်ကို နောက်တစ်ကြိမ် ပလပ်ထိုးတော့မည်မဟုတ်” ဟု သတင်းထောက်များအား ပြောကြားခဲ့သည်။

AlexaUS အိမ်သန်းပေါင်းများစွာရှိ Echo (1) စပီကာများနှင့် အခြားသော gadget များမှ ပံ့ပိုးပေးသော၊ အသုံးပြုသူမှ ၎င်း၏အမည် သို့မဟုတ် "ခေါ်ဆိုမှု" စကားကိုကြားသောအခါတွင် အသံဖမ်းခြင်းကို စတင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ တီဗီကြော်ငြာတစ်ခုတွင် "Alexa" ဟူသော စကားလုံးကို ဖော်ပြခဲ့လျှင်ပင်၊ စက်သည် အသံဖမ်းခြင်းကို စတင်နိုင်သည်။ ဤကိစ္စတွင် ဖြစ်ပျက်ခဲ့သည်မှာ အတိအကျဖြစ်သည် ဟု ဟာ့ဒ်ဝဲ ဖြန့်ဖြူးသူ Amazon က ပြောသည်။

“ကျန်တဲ့ စကားဝိုင်းကို အသံလက်ထောက်က မက်ဆေ့ချ်ပို့ဖို့ အမိန့်ပေးတယ်” ဟု ကုမ္ပဏီ၏ ထုတ်ပြန်ချက်တွင် ဖော်ပြထားသည်။ “တစ်ချိန်ချိန်မှာ Alexa က “ဘယ်သူ့အတွက်လဲ” လို့ အသံကျယ်ကျယ်နဲ့ မေးပါတယ်။ သစ်မာကြမ်းခင်းများအကြောင်း မိသားစုစကားဝိုင်းကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေခြင်းကို ဖောက်သည်၏အဆက်အသွယ်စာရင်းတွင် ပါရှိသည့်အရာတစ်ခုအဖြစ် စက်က ယူဆသင့်သည်။" အနည်းဆုံးတော့ Amazon က ဒီလိုပဲထင်တာ။ ထို့ကြောင့် ဘာသာပြန်ခြင်းသည် ဆက်တိုက်ဆိုသလို မတော်တဆမှု လျော့ကျသွားသည်။

သို့သော် စိုးရိမ်စိတ်က ရှိနေသေးသည်။ အကြောင်းတစ်ခုခုကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့ သက်တောင့်သက်သာရှိနေသည့် အိမ်တစ်အိမ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် “အသံမုဒ်” တစ်မျိုးမျိုးဝင်ရမည်ဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့ပြောသည့်အရာကို ကြည့်ရှုရန်၊ တီဗီမှ ထုတ်လွှင့်နေသည့်အရာကို ကြည့်ရှုခြင်းနှင့် ရင်ဘတ်ပေါ်ရှိ ဤစပီကာအသစ်သည် အဘယ်နည်း၊ အံဆွဲတွေက ပြောပါတယ်။ ငါတို့

သို့သော်၊ နည်းပညာ ချို့ယွင်းချက်များနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများရှိသော်လည်း Amazon Echo ကဲ့သို့ စက်ပစ္စည်းများ၏ လူကြိုက်များလာမှုနှင့်အတူ လူများသည် ၎င်းတို့၏အသံကို အသုံးပြု၍ ကွန်ပျူတာများနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ရန် စိတ်ကူးကို စတင်အသုံးပြုလာကြသည်။.

Amazon ၏ CTO, Werner Vogels သည် 2017 ခုနှစ်နှောင်းပိုင်းတွင် သူ၏ AWS re-Invent session အတွင်း မှတ်ချက်ပြုခဲ့သလို၊ နည်းပညာသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ကွန်ပျူတာများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်စွမ်းကို ယခုအချိန်အထိ ကန့်သတ်ထားသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကီးဘုတ်ကို အသုံးပြု၍ Google တွင် သော့ချက်စာလုံးများကို ရိုက်ထည့်ရန်၊ ဤအရာသည် စက်ထဲသို့ အချက်အလက်များ ထည့်ရန် အသုံးအများဆုံးနှင့် အလွယ်ကူဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။

Vogels က ပြောသည်။ -

အကြီးလေး

ဖုန်းပေါ်ရှိ Google ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ကို အသုံးပြုသောအခါ၊ စကားပြောရန် ခေါ်ဆိုရန် မိုက်ခရိုဖုန်း ဆိုင်းဘုတ်ကို ကျွန်ုပ်တို့ သတိပြုမိသည်မှာ ကြာပြီဖြစ်သည်။ ဒီ အခုဂူဂဲလ် (၂) ရှာဖွေမှုတစ်ခုအား သတ်သတ်မှတ်မှတ်၊ အသံဖြင့် မက်ဆေ့ချ်ကို ရိုက်ထည့်နိုင်သည် စသည်တို့ကို မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း Google၊ Apple နှင့် Amazon တို့သည် အလွန်တိုးတက်ကောင်းမွန်လာခဲ့သည်။ အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ. Alexa၊ Siri နှင့် Google Assistant ကဲ့သို့သော Voice Assistant များသည် သင့်အသံကို မှတ်တမ်းတင်ရုံသာမက ၎င်းတို့အား သင်ပြောသည်ကို နားလည်ပြီး မေးခွန်းများကို ဖြေကြားပေးသည်။

Google Now သည် Android အသုံးပြုသူအားလုံးအတွက် အခမဲ့ရရှိနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် အပလီကေးရှင်းသည် သတိပေးချက်တစ်ခုသတ်မှတ်နိုင်သည်၊ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်ကိုစစ်ဆေးပြီး Google မြေပုံများရှိ လမ်းကြောင်းကိုစစ်ဆေးနိုင်သည်။ Google Now ၏ စကားဝိုင်းနောက်ဆက်တွဲကို ဖော်ပြသည်။ Google Assistant () - စက်ကိရိယာအသုံးပြုသူကို virtual အကူအညီ။ ၎င်းကို မိုဘိုင်းနှင့် စမတ်အိမ်သုံးစက်ပစ္စည်းများတွင် အဓိကအားဖြင့် ရနိုင်သည်။ Google Now နှင့်မတူဘဲ၊ ၎င်းသည် နှစ်လမ်းသွားလဲလှယ်မှုတွင် ပါဝင်နိုင်သည်။ Assistant သည် Google စာတိုပေးပို့ခြင်းအက်ပ် Allo ၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် 2016 ခုနှစ် မေလတွင် ပွဲဦးထွက်ခဲ့ပြီး Google Home အသံစပီကာ (3) ခုတွင် ပါဝင်ခဲ့သည်။

3. Google Home

IOS စနစ်မှာလည်း ကိုယ်ပိုင် virtual assistant ပါရှိပါတယ်။ Siri ကိုApple ၏လည်ပတ်မှုစနစ်များဖြစ်သော iOS၊ watchOS၊ tvOS homepod နှင့် macOS တို့ပါ၀င်သည့် ပရိုဂရမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Siri သည် iOS 5 နှင့် iPhone 4s ကို 2011 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလတွင် Let's Talk iPhone ကွန်ဖရင့်တွင် ပွဲဦးထွက်ခဲ့သည်။

ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် စကားပြောဆိုနိုင်သော အင်တာဖေ့စ်ပေါ်တွင် အခြေခံသည်- ၎င်းသည် အသုံးပြုသူ၏ သဘာ၀ စကားပြောကို အသိအမှတ်ပြုသည် (iOS 11 တွင် ၎င်းသည် ညွှန်ကြားချက်များကို ကိုယ်တိုင်ရိုက်ထည့်နိုင်သည်)၊ မေးခွန်းများကို ဖြေကြားပေးပြီး လုပ်ဆောင်စရာများကို ပြီးမြောက်စေသည်။ အချိန်နှင့်အမျှ လက်ထောက်တစ်ဦးဖြစ်သော စက်သင်ယူမှု၏ နိဒါန်းကြောင့် ကျေးဇူးတင်ပါသည်။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအကြိုက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာသည်။ ပိုမိုသက်ဆိုင်သောရလဒ်များနှင့်အကြံပြုချက်များကိုပေးဆောင်ရန်အသုံးပြုသူ။ Siri သည် စဉ်ဆက်မပြတ် အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှု လိုအပ်သည် - ဤနေရာတွင် အချက်အလက်များ၏ အဓိကရင်းမြစ်များမှာ Bing နှင့် Wolfram Alpha ဖြစ်သည်။ iOS 10 သည် Third-party extensions များအတွက် အထောက်အပံ့ကို မိတ်ဆက်ပေးခဲ့သည်။

နောက်တစ်ယောက်ကတော့ အကြီးကြီးလေး Cortana. ၎င်းသည် Microsoft မှ ဖန်တီးထားသော ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ လက်ထောက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို Windows 10၊ Windows 10 Mobile၊ Windows Phone 8.1၊ Xbox One၊ Skype၊ Microsoft Band၊ Microsoft Band 2၊ Android နှင့် iOS ပလပ်ဖောင်းများတွင် ပံ့ပိုးထားသည်။ Cortana ကို San Francisco တွင် ဧပြီလ 2014 ခုနှစ်တွင် Microsoft Build Developer Conference တွင် ပထမဆုံးမိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ပရိုဂရမ်၏အမည်သည် Halo ဂိမ်းစီးရီးမှ ဇာတ်ကောင်တစ်ဦး၏အမည်မှ ဆင်းသက်လာသည်။ Cortana ကို အင်္ဂလိပ်၊ အီတလီ၊ စပိန်၊ ပြင်သစ်၊ ဂျာမန်၊ တရုတ်နှင့် ဂျပန်ဘာသာဖြင့် ရရှိနိုင်ပါသည်။

ဖော်ပြပြီးသား ပရိုဂရမ်ကို အသုံးပြုသူများ Alexa ဘာသာစကား ကန့်သတ်ချက်များကိုလည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည် - ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်သည် အင်္ဂလိပ်၊ ဂျာမန်၊ ပြင်သစ်နှင့် ဂျပန်တို့ကိုသာ ပြောဆိုသည်။

Amazon Virtual Assistant ကို Amazon Echo နှင့် Amazon Echo Dot စမတ်စပီကာများတွင် Amazon Lab126 မှ စတင်အသုံးပြုခဲ့သည်။ ၎င်းသည် အသံအပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု၊ တေးဂီတဖွင့်ခြင်း၊ လုပ်စရာစာရင်းဖန်တီးမှု၊ နှိုးစက်ဆက်တင်၊ ပေါ့တ်ကာစ်ထုတ်လွှင့်မှု၊ အော်ဒီယိုစာအုပ်ဖွင့်ခြင်းနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ရာသီဥတု၊ ယာဉ်အသွားအလာ၊ အားကစားနှင့် သတင်း (4) ကဲ့သို့သော အခြားသတင်းအချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။ အိမ်တွင်းအလိုအလျောက်စနစ်တစ်ခုဖန်တီးရန် Alexa သည် စမတ်ကိရိယာများစွာကို ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ Amazon စတိုးမှာ အဆင်ပြေပြေ ဈေးဝယ်ထွက်ဖို့လည်း သုံးနိုင်ပါတယ်။

4. အသုံးပြုသူများသည် Echo အတွက်အသုံးပြုသည်များ (သုတေသနအရ)

အသုံးပြုသူများသည် Alexa "skills" () ကိုထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် Alexa အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး အခြားဆက်တင်များတွင် ရာသီဥတုနှင့် အသံပရိုဂရမ်များကဲ့သို့ အက်ပ်များအဖြစ် ပို၍အသုံးများသော အက်ပ်များအဖြစ် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများမှ ဖန်တီးထားသော အပိုဝန်ဆောင်မှုများ။ Alexa စက်အများစုသည် သင့်အား .

ယနေ့ခေတ်တွင် Amazon သည် စမတ်စပီကာဈေးကွက် (၅)ခုကို လွှမ်းမိုးထားသည်။ 5 ခုနှစ် မတ်လတွင် ဝန်ဆောင်မှုအသစ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည့် IBM သည် ထိပ်တန်းလေးခုသို့ ဝင်ရောက်ရန် ကြိုးစားနေသည်။ Watson ၏လက်ထောက်အသံဖြင့်ထိန်းချုပ်ထားသော virtual assistant များ၏ကိုယ်ပိုင်စနစ်များကိုဖန်တီးလိုသောကုမ္ပဏီများအတွက်ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသည်။ IBM ဖြေရှင်းချက်၏အားသာချက်ကဘာလဲ။ ကုမ္ပဏီကိုယ်စားလှယ်များ၏အဆိုအရ၊ ပထမဆုံးအနေဖြင့်၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ရန်နှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကာကွယ်မှုများအတွက် ပိုမိုကြီးမားသောအခွင့်အလမ်းများအကြောင်း။

ပထမဦးစွာ Watson Assistant သည် တံဆိပ်တပ်ထားခြင်းမရှိပါ။ ကုမ္ပဏီများသည် ဤပလပ်ဖောင်းပေါ်တွင် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဖြေရှင်းချက်များကို ဖန်တီးနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ကို ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အမှတ်တံဆိပ်ဖြင့် အညွှန်းတပ်နိုင်သည်။

ဒုတိယအနေဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏အကူအညီစနစ်များကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည်၊၊ ၎င်းသည် အခြားသော VUI (အသံအသုံးပြုသူကြားခံ) နည်းပညာများထက် အဆိုပါစနစ်သို့ အင်္ဂါရပ်များနှင့် အမိန့်များကို ပေါင်းထည့်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်ဟု IBM မှဆိုသည်။

တတိယအနေဖြင့်၊ Watson Assistant သည် IBM မှ သုံးစွဲသူများ၏ လုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို မပေးဆောင်ပါ - ပလပ်ဖောင်းပေါ်ရှိ ဖြေရှင်းချက် developer များသည် အဖိုးတန်ဒေတာများကို ၎င်းတို့အတွက်သာ သိမ်းဆည်းထားနိုင်သည်။ ဤအတောအတွင်း၊ ဥပမာ Alexa ဖြင့် စက်ပစ္စည်းများကို ဖန်တီးသူတိုင်းသည် ၎င်းတို့၏ အဖိုးတန်ဒေတာများသည် Amazon တွင် ကုန်ဆုံးသွားမည်ကို သတိပြုသင့်သည်။

Watson Assistant တွင် အကောင်အထည်ဖော်မှုများစွာ ရှိနှင့်ပြီးဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Maserati concept car (6) အတွက် အသံအကူကို ဖန်တီးထားတဲ့ Harman က ဒီစနစ်ကို အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။ မြူးနစ်လေဆိပ်တွင် IBM လက်ထောက်တစ်ဦးသည် ခရီးသည်များအား လှည့်ပတ်သွားလာရာတွင် ကူညီရန် Pepper စက်ရုပ်အား စွမ်းအားပေးသည်။ တတိယဥပမာမှာ Chameleon Technologies ဖြစ်ပြီး၊ အသံနည်းပညာကို smart home meter တွင်အသုံးပြုပါသည်။

6. Maserati concept ကားတွင် Watson Assistant

ဤနေရာတွင် အရင်းခံနည်းပညာသည် အသစ်အဆန်းမဟုတ်ကြောင်း ထပ်လောင်းပြောကြားလိုပါသည်။ Watson Assistant တွင် ရှိပြီးသား IBM ထုတ်ကုန်များ၊ Watson Conversation နှင့် Watson Virtual Agent တို့အတွက် ကုဒ်ဝှက်ခြင်းစွမ်းရည်များ ပါ၀င်ပြီး ဘာသာစကားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ချတ်လုပ်ခြင်းအတွက် APIs များပါဝင်သည်။

Amazon သည် စမတ်အသံနည်းပညာတွင် ဦးဆောင်သူသာမက တိုက်ရိုက်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲလျက်ရှိသည်။ သို့သော်၊ အချို့သောကုမ္ပဏီများသည် Echo ပေါင်းစပ်မှုကို များစွာစောစီးစွာ စမ်းသပ်ခဲ့ကြသည်။ BI နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနယ်ပယ်ရှိ ကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်သည့် Sisense သည် Echo ပေါင်းစပ်မှုကို 2016 ခုနှစ် ဇူလိုင်လတွင် မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ တစ်ဖန်၊ စတင်တည်ထောင်သူ Roxy သည် ဧည့်ဝတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းအတွက် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အသံ-ထိန်းချုပ်ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲကို ဖန်တီးရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့သည်။ ယခုနှစ်အစောပိုင်းတွင် Synqq သည် ကီးဘုတ်ပေါ်တွင် စာရိုက်စရာမလိုဘဲ မှတ်စုများနှင့် ပြက္ခဒိန်များကို ထည့်သွင်းရန်အတွက် အသံနှင့် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ကို အသုံးပြုသည့် မှတ်စုမှတ်ခြင်းအက်ပ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။

ဒီအသေးစားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းအားလုံးမှာ ရည်မှန်းချက်ကြီးကြီးမားမားရှိတယ်။ သို့သော် အများစုမှာ အသုံးပြုသူတိုင်းသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာကို အသံဆက်သွယ်ရေးပလပ်ဖောင်းများတည်ဆောက်ရာတွင် အရေးအပါဆုံးသော ကစားသမားများဖြစ်သည့် Amazon၊ Google၊ Apple သို့မဟုတ် Microsoft သို့ လွှဲပြောင်းလိုခြင်းမရှိကြောင်း ၎င်းတို့သိရှိခဲ့ရသည်။

အမေရိကန်တွေ ဝယ်ချင်တယ်။

2016 ခုနှစ်တွင်၊ အသံဖြင့်ရှာဖွေမှုသည် Google မိုဘိုင်းရှာဖွေမှုအားလုံး၏ 20% ဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာကိုနေ့စဥ်အသုံးပြုသူများသည် ၎င်း၏ အကြီးမားဆုံးအကျိုးခံစားခွင့်များထဲမှ ၎င်း၏အဆင်ပြေပြေနှင့် multitasking လုပ်ခြင်းကို ကိုးကားကြသည်။ (ဥပမာ၊ ကားမောင်းနေစဉ် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ကို သုံးနိုင်သည်)။

Visiongain လေ့လာဆန်းစစ်သူများသည် စမတ်ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များ၏ လက်ရှိစျေးကွက်တန်ဖိုးကို $1,138 ဘီလီယံဟု ခန့်မှန်းကြသည်။ ထိုသို့သော ယန္တရားများ ပိုများလာပါသည်။ Gartner ရဲ့ အဆိုအရတော့ 2018 နှစ်ကုန်ပိုင်းလောက်မှာ ရှိပြီးသားပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများ၏ 30% နည်းပညာနှင့်အတူ အသံစနစ်များဖြင့် စကားပြောဆိုခြင်းများ ပြုလုပ်မည်ဖြစ်သည်။

ဗြိတိန်သုတေသနကုမ္ပဏီ IHS Markit က AI စွမ်းအင်သုံး ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များအတွက် စျေးကွက်သည် ယခုနှစ်ကုန်တွင် စက်ပစ္စည်း 4 ဘီလီယံအထိရှိလာမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းအရေအတွက်သည် 2020 ခုနှစ်တွင် 7 ဘီလီယံအထိ မြင့်တက်လာနိုင်သည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။

eMarketer နှင့် VoiceLabs တို့မှ အစီရင်ခံစာများအရ 2017 ခုနှစ်တွင် အမေရိကန်နိုင်ငံသား 35,6 သန်းသည် အသံထိန်းချုပ်မှုကို အနည်းဆုံး တစ်လလျှင် တစ်ကြိမ် အသုံးပြုခဲ့သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ယခင်နှစ်ထက် 130% နီးပါး တိုးလာခြင်းဖြစ်သည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်ဈေးကွက်တစ်ခုတည်းသည် 2018 တွင် 23 တွင် XNUMX% ကြီးထွားရန်မျှော်လင့်ထားသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းတို့ကို သင်အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သည်။ အမေရိကန်နိုင်ငံသား 60,5 သန်း၎င်းတို့ထုတ်လုပ်သူများအတွက် ခိုင်မာသောငွေများ ဖြစ်ပေါ်လာမည်ဖြစ်သည်။ RBC Capital Markets မှ Alexa interface သည် 2020 ခုနှစ်တွင် Amazon အတွက် ၀င်ငွေဒေါ်လာ 10 ဘီလီယံအထိ ရရှိလိမ့်မည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။

ရေဆေး၊ ဖုတ်၊ သန့်ရှင်းပါ။

Voice အင်တာဖေ့စ်များသည် အိမ်သုံးပစ္စည်းများနှင့် လူသုံးအီလက်ထရွန်နစ်ဈေးကွက်များသို့ ရဲဝံ့စွာဝင်ရောက်လာကြသည်။ ယမန်နှစ် IFA 2017 ပြပွဲအတွင်း ၎င်းကို မြင်တွေ့နိုင်နေပြီဖြစ်သည်။ အမေရိကန်ကုမ္ပဏီ Neato Robotics သည် ဥပမာအားဖြင့် Amazon Echo စနစ်အပါအဝင် စမတ်အိမ်သုံးပလပ်ဖောင်းများစွာထဲမှ တစ်ခုကို ချိတ်ဆက်ပေးသည့် စက်ရုပ်ဖုန်စုပ်စက်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ Echo စမတ်စပီကာနှင့် စကားပြောခြင်းဖြင့်၊ နေ့ သို့မဟုတ် ည၏ သတ်မှတ်ထားသော အချိန်များတွင် သင့်အိမ်တစ်ခုလုံးကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်ရန် စက်ကို ညွှန်ကြားနိုင်သည်။

တူရကီကုမ္ပဏီ Vestel မှရောင်းချသည့် Toshiba အမှတ်တံဆိပ်အောက်ရှိ စမတ်တီဗီများမှ ဂျာမန်ကုမ္ပဏီ Beurer မှ အပူပေးထားသည့် စောင်များအထိ အခြားသော အသံဖြင့် အသုံးပြုနိုင်သော ထုတ်ကုန်များကို ပြပွဲတွင် ပြသခဲ့သည်။ အဆိုပါ အီလက်ထရွန်းနစ် စက်ပစ္စည်းအများအပြားကို စမတ်ဖုန်းများကို အသုံးပြု၍ အဝေးထိန်းစနစ်ဖြင့်လည်း အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

သို့သော် Bosch ကိုယ်စားလှယ်များ၏အဆိုအရ၊ မည်သည့်အိမ်အကူရွေးချယ်မှုများတွင် လွှမ်းမိုးလာမည်ကို ပြောရန်စောလွန်းသည်။ IFA 2017 တွင် ဂျာမန်နည်းပညာအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့သည် Echo သို့ ချိတ်ဆက်နိုင်သည့် အဝတ်လျှော်စက် (၇) လုံး၊ မီးဖိုများနှင့် ကော်ဖီစက်များကို ပြသခဲ့သည်။ Bosch သည် ၎င်း၏စက်ပစ္စည်းများကို အနာဂတ်တွင် Google နှင့် Apple အသံပလပ်ဖောင်းများနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်စေရန်လည်း လိုလားပါသည်။

7. Amazon Echo သို့ချိတ်ဆက်ထားသော Bosch အဝတ်လျှော်စက်

Fujitsu၊ Sony နှင့် Panasonic ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင် AI-based voice assistant ဖြေရှင်းချက်များအား တီထွင်နေကြသည်။ Sharp သည် ဤနည်းပညာကို မီးဖိုများနှင့် စျေးကွက်အတွင်းသို့ ဝင်ရောက်လာသည့် စက်ရုပ်ငယ်များထံ ပေါင်းထည့်နေသည်။ Nippon Telegraph & Telephone သည် အသံဖြင့် ထိန်းချုပ်နိုင်သော ဉာဏ်ရည်တုစနစ်အား လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် အရုပ်ထုတ်လုပ်သူများကို ငှားရမ်းနေသည်။

အယူအဆဟောင်း။ နောက်ဆုံးတော့ သူ့အချိန်ရောက်လာပြီလား။

တကယ်တော့၊ Voice User Interface (VUI) ရဲ့ သဘောတရားဟာ ဆယ်စုနှစ်တွေကြာခဲ့ပါပြီ။ Star Trek သို့မဟုတ် 2001: A Space Odyssey ကို လွန်ခဲ့သောနှစ်များက ကြည့်ရှုဖူးသူတိုင်းသည် 2000 ခုနှစ်ဝန်းကျင်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏အသံဖြင့် ကွန်ပျူတာများကို ထိန်းချုပ်နိုင်လိမ့်မည်ဟု မျှော်လင့်ထားကြသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် ဤအင်တာဖေ့စ်အမျိုးအစား၏ အလားအလာကို မြင်သော သိပ္ပံစိတ်ကူးယဉ်စာရေးဆရာများသာ မဟုတ်ပါ။ 1986 တွင် Nielsen မှ သုတေသီများသည် 2000 ခုနှစ်တွင် user interface များတွင် အကြီးမားဆုံး ပြောင်းလဲမှု ဖြစ်လာမည်ဟု IT ပညာရှင်များအား မေးမြန်းခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် အသံကြားခံများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို မကြာခဏ ထောက်ပြကြသည်။

ထိုသို့သော အဖြေကို မျှော်လင့်ရန် အကြောင်းများ ရှိပါသည်။ နှုတ်ဖြင့်ပြောဆိုဆက်သွယ်ခြင်းသည် လူတို့၏အသိစိတ်ဖြင့် အတွေးအမြင်ဖလှယ်ရန် သဘာဝအရှိဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သောကြောင့်၊ ၎င်းကို လူသားနှင့်စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုအတွက် အသုံးပြုခြင်းသည် ယခုအချိန်အထိ အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်ဟု ထင်ရသည်။

ပထမဆုံး VUI များထဲမှ တစ်ခုဟု ခေါ်သည်။ ဖိနပ်ပုံး60 အစောပိုင်းတွင် IBM မှဖန်တီးခဲ့သည်။ ၎င်းသည် ယနေ့ခေတ် အသံအသိအမှတ်ပြုစနစ်များ၏ ရှေ့ပြေးဖြစ်ခဲ့သည်။ သို့သော်၊ VUI စက်ပစ္စည်းများ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ကွန်ပြူတာ ပါဝါကန့်သတ်ချက်များဖြင့် ကန့်သတ်ထားသည်။ လူ့စကားများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိပ်ဖြာ၍ ဘာသာပြန်ဆိုရန် အားထုတ်ကြိုးပမ်းမှုများစွာ လိုအပ်ပြီး အမှန်တကယ်ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည့် နေရာကို ရောက်ရန် နှစ်ငါးဆယ်ကျော် အချိန်ယူခဲ့ရသည်။

အသံကြားခံစနစ်ပါသော စက်ပစ္စည်းများသည် 90s အလယ်ပိုင်းတွင် အစုလိုက်အပြုံလိုက် ထုတ်လုပ်မှုတွင် စတင်ပေါ်ပေါက်လာသော်လည်း ကျော်ကြားမှုမရရှိခဲ့ပါ။ အသံဖြင့် ထိန်းချုပ်ခြင်း (Dialing) ဖြင့် ပထမဆုံး တယ်လီဖုန်း ဖြစ်ခဲ့ပါသည်။ Philips Spark1996 ခုနှစ်တွင်ထွက်ရှိခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း ဤဆန်းသစ်တီထွင်ပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူသောကိရိယာသည် နည်းပညာဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များနှင့် မကင်းပါ။

RIM၊ Samsung သို့မဟုတ် Motorola ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများမှ ဖန်တီးထားသည့် အသံကြားခံပုံစံများ တပ်ဆင်ထားသည့် အခြားဖုန်းများသည် သုံးစွဲသူများအား အသံဖြင့် ဖုန်းခေါ်ဆိုရန် သို့မဟုတ် စာသားမက်ဆေ့ချ်များ ပေးပို့နိုင်စေခြင်းဖြင့် စျေးကွက်သို့ ပုံမှန်ဝင်ရောက်ခဲ့သည်။ သို့သော် ၎င်းတို့အားလုံးသည် တိကျသော အမိန့်များကို ကျက်မှတ်ပြီး ထိုအချိန်က စက်များ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် အတင်းအကြပ် အတုပုံစံဖြင့် အသံထွက်ရန် လိုအပ်သည်။ ယင်းက အမှားအယွင်းများစွာကို ထုတ်ပေးခဲ့ပြီး သုံးစွဲသူ၏ မကျေနပ်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။

သို့သော်လည်း၊ ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုများသည် နည်းပညာနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် နည်းလမ်းသစ်တစ်ခုအနေဖြင့် စကားပြောဆိုမှု၏အလားအလာကို သော့ဖွင့်ပေးနေသည့် ကွန်ပျူတာခေတ်သစ်သို့ ကျွန်ုပ်တို့ရောက်ရှိနေပြီဖြစ်သည်။ အသံအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် စက်ပစ္စည်းအရေအတွက်သည် VUI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပေါ် ကြီးမားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုဖြစ်စေသည့် အရေးကြီးသောအချက်ဖြစ်လာသည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် ကမ္ဘာ့လူဦးရေ၏ 8/1 နီးပါးသည် ဤအပြုအမူအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် စမတ်ဖုန်းများကို ပိုင်ဆိုင်ထားပြီးဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူအများစုသည် နောက်ဆုံးတွင် ၎င်းတို့၏ အသံအင်တာဖေ့စ်များကို ပြင်ဆင်ရန် အသင့်ဖြစ်ပုံရသည်။

8. အသံကြားခံ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုခေတ်သစ်သမိုင်း

သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် A Space Odyssey ၏သူရဲကောင်းများကဲ့သို့ ကွန်ပျူတာတစ်လုံးကို လွတ်လွတ်လပ်လပ် မပြောမီတွင် ပြဿနာများစွာကို ကျော်ဖြတ်ရမည်ဖြစ်သည်။ စက်များသည် ဘာသာစကားဆိုင်ရာ ကွဲပြားချက်များကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် အလွန်ကောင်းမွန်သေးသည် ။ အစုံပါပဲ။ လူများစွာသည် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်သို့ အသံဖြင့် အမိန့်ပေးမှုများ ပေးရာတွင် အဆင်မပြေဟု ခံစားရသေးသည်။.

အသံအကူများကို အိမ်တွင် သို့မဟုတ် ရင်းနှီးသောသူငယ်ချင်းများကြားတွင် အဓိကအသုံးပြုကြောင်း ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်များက ဖော်ပြသည်။ လူတွေ့မေးမြန်းခံရသူများထဲမှ တစ်ဦးတစ်ယောက်မျှ အသံဖြင့် ရှာဖွေခြင်းအား အများသူငှာ အသုံးပြုခြင်းမှ ၀န်ခံခြင်းမရှိပါ။ သို့သော်လည်း ဤနည်းပညာ ပျံ့နှံ့မှုနှင့်အတူ ဤပိတ်ဆို့မှုသည် ပျောက်ကွယ်သွားဖွယ်ရှိသည်။

နည်းပညာအရ ခက်ခဲတဲ့မေးခွန်းပါ။

စနစ်များ (ASR) ကြုံတွေ့ရသည့် ပြဿနာမှာ စကားပြော အချက်ပြမှုမှ အသုံးဝင်သော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူကာ လူတစ်ဦးအတွက် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အချို့သော စကားလုံးတစ်လုံးနှင့် ၎င်းကို ဆက်စပ်ပေးခြင်းဖြစ်သည်။ ထွက်လာတဲ့ အသံတွေက အကြိမ်တိုင်း မတူပါဘူး။

စကားပြော အချက်ပြမှု ကွဲပြားမှု ဥပမာအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် လေယူလေသိမ်း သို့မဟုတ် အသံထွက်ကို အသိအမှတ်ပြုပေးသောကြောင့် ၎င်း၏သဘာဝပိုင်ဆိုင်မှုဖြစ်သည်။ စကားပြောမှတ်သားမှုစနစ်၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီတွင် သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာတစ်ခုရှိသည်။ လုပ်ဆောင်ပြီးသား အချက်ပြမှုများနှင့် ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဘာသာစကား မော်ဒယ်နှင့် ဆက်စပ်နေသည့် အသံပိုင်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးထားသည်။ အသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်သည် သေးငယ်သော သို့မဟုတ် ကြီးမားသောပုံစံများပေါ်တွင် အခြေခံ၍ အလုပ်လုပ်နိုင်ပြီး ၎င်းနှင့်အလုပ်လုပ်သော ဝေါဟာရ၏အရွယ်အစားကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည်။ သူတို့လည်း ဖြစ်နိုင်တယ်။ သေးငယ်သောအဘိဓာန်များ တစ်သီးပုဂ္ဂလ စကားလုံးများ သို့မဟုတ် အမိန့်ပေးချက်များကို အသိအမှတ်ပြုသည့် စနစ်များတွင် လည်းကောင်း၊ ကြီးမားသောဒေတာဘေ့စ်များ ဘာသာစကားသတ်မှတ်မှုနှင့် ညီမျှသောဘာသာစကားပုံစံ (သဒ္ဒါ) ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။

အသံအင်တာဖေ့စ်များသည် ပထမနေရာ၌ ရင်ဆိုင်ရသည့် ပြဿနာများ အပြောအဆိုကို မှန်ကန်စွာ နားလည်ပါ။ဥပမာအားဖြင့်၊ သဒ္ဒါအစီအစဥ်တစ်ခုလုံးကို မကြာခဏ ချန်လှပ်ထားလေ့ရှိသည်၊ ဘာသာစကားနှင့် အသံထွက်အမှားများ၊ အမှားအယွင်းများ၊ ချန်လှပ်ထားမှု၊ စကားချို့ယွင်းချက်များ၊ သံတူကြောင်းကွဲများ၊ တရားမျှတမှုမရှိသော ထပ်ခါတလဲလဲမှုများ စသည်တို့ ဖြစ်ပေါ်လာပါသည်။ ဤ ACP စနစ်များအားလုံးသည် လျင်မြန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချစွာ အလုပ်လုပ်ရပါမည်။ အနည်းဆုံးတော့ အဲဒါတွေက မျှော်လင့်ချက်တွေပဲ။

အခက်အခဲများ၏ရင်းမြစ်သည် အသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်၏ ထည့်သွင်းမှုတွင် ထည့်သွင်းသည့် အသိအမှတ်ပြုထားသော စကားမှလွဲ၍ အသံပိုင်းဆိုင်ရာ အချက်ပြမှုများလည်း ဖြစ်သည်။ အမျိုးအစားအားလုံး အနှောင့်အယှက်နှင့် ဆူညံသံ. အရိုးရှင်းဆုံးအခြေအနေတွင်၊ သင်သည်သူတို့ကိုလိုအပ်သည်။ စစ်ထုတ်ပါ။. ဤအလုပ်သည် ပုံမှန်ဖြစ်ပြီး လွယ်ကူပုံရသည် - နောက်ဆုံးတွင်၊ အမျိုးမျိုးသော အချက်ပြမှုများကို စစ်ထုတ်ပြီး ထိုသို့သောအခြေအနေမျိုးတွင် အီလက်ထရွန်းနစ်အင်ဂျင်နီယာတိုင်းက ဘာလုပ်ရမည်ကို သိပါသည်။ သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏မျှော်မှန်းချက်များနှင့် ပြည့်မီပါက စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုရလဒ်သည် အလွန်ဂရုတစိုက်နှင့် ဂရုတစိုက်လုပ်ဆောင်ရပါမည်။

လက်ရှိအသုံးပြုနေသော စစ်ထုတ်ခြင်းသည် စကားသံအချက်ပြခြင်း၊ မိုက်ခရိုဖုန်းမှရယူထားသော ပြင်ပဆူညံသံများနှင့် ၎င်းကိုမှတ်မိရန်ခက်ခဲစေသည့် စကားပြောအချက်ပြမှုကိုယ်တိုင်၏အတွင်းပိုင်းဂုဏ်သတ္တိများကို ဖယ်ရှားနိုင်စေပါသည်။ သို့သော်လည်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားသော စကားပြောအချက်ပြမှုတွင် ဝင်ရောက်စွက်ဖက်ခြင်းမှာ ... အခြားသော စကားပြောအချက်ပြမှုဖြစ်ပြီး ဥပမာအားဖြင့် ကျယ်လောင်သော ဆွေးနွေးမှုများ ပြုလုပ်သောအခါတွင် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော နည်းပညာဆိုင်ရာ ပြဿနာတစ်ခု ဖြစ်ပေါ်လာပါသည်။ ဤမေးခွန်းကို စာပေလောက၌ လူသိများသည်။ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသောနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်နေပြီဖြစ်သည်။ deconvolution (သို့) အချက်ပြမှုကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။

စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများသည် ထိုနေရာတွင် မပြီးဆုံးပါ။ မိန့်ခွန်းတွင် အချက်အလက်အမျိုးအစားများစွာ ပါ၀င်ကြောင်း သိရှိနားလည်ထားသင့်ပါသည်။ လူ့အသံသည် ပိုင်ရှင်၏ကျားမ၊ အသက်၊ မတူညီသောဇာတ်ကောင် သို့မဟုတ် ၎င်း၏ကျန်းမာရေးအခြေအနေကို ညွှန်ပြသည်။ စကားပြောအချက်ပြမှုတွင်တွေ့ရှိရသော acoustic ဖြစ်စဉ်များကိုအခြေခံ၍ အမျိုးမျိုးသောရောဂါများကိုရှာဖွေတွေ့ရှိရန်ဇီဝဆေးပညာအင်ဂျင်နီယာ၏ကျယ်ပြန့်သောဌာနတစ်ခုရှိသည်။

စကားပြောအချက်ပြမှုဆိုင်ရာ အသံပိုင်းဆိုင်ရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ စပီကာကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် သို့မဟုတ် ၎င်းသည် မည်သူဖြစ်ကြောင်း အတည်ပြုရန်ဖြစ်သည် (သော့၊ စကားဝှက် သို့မဟုတ် PUK ကုဒ်အစား အသံ) အက်ပ်များလည်းရှိသည်။ အထူးသဖြင့် စမတ်ကျသော ဆောက်လုပ်ရေးနည်းပညာများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။

စကားပြောမှတ်သားမှုစနစ်၏ ပထမဆုံးသော အစိတ်အပိုင်းမှာ မိုက်ခရိုဖုန်း. သို့သော်၊ မိုက်ခရိုဖုန်းမှ ကောက်ယူသည့် အချက်ပြမှုမှာ အများအားဖြင့် အသုံးနည်းပါသည်။ လေ့လာမှုများအရ အသံလှိုင်း၏ပုံသဏ္ဍာန်နှင့် လမ်းကြောင်းသည် လူတစ်ဦး၊ စကားအမြန်နှုန်းနှင့် စကားအပြောအဆို၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအပေါ် မူတည်၍ အလွန်ကွဲပြားကြောင်း ပြသသည် - ၎င်းတို့သည် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ စကားပြောအမိန့်တော်များ၏ အကြောင်းအရာကို ထင်ဟပ်စေပါသည်။

ထို့ကြောင့် signal ကိုမှန်ကန်စွာလုပ်ဆောင်ရပါမည်။ ခေတ်မီ အသံပိုင်းဆိုင်ရာ၊ အသံထွက်နှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံတို့သည် စကားသံအချက်ပြမှုကို လုပ်ဆောင်ရန်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် နားလည်စေရန်အတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ကိရိယာအစုံအလင်ကို ပေါင်းစပ်ပေးပါသည်။ အဆိုပါအချက်ပြ၏ dynamic spectrum ကိုဒါခေါ် ဒိုင်းနမစ် spectrograms. ၎င်းတို့သည် ရယူရန်အတော်လေးလွယ်ကူပြီး စကားပြောဆိုမှုသည် dynamic spectrogram ပုံစံဖြင့်ပြသထားသောကြောင့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းတွင်အသုံးပြုသည့်နည်းပညာများနှင့်ဆင်တူသောနည်းပညာများကိုအသုံးပြု၍မှတ်မိရန်အတော်လေးလွယ်ကူပါသည်။

စကားပြော၏ ရိုးရှင်းသောဒြပ်စင်များ (ဥပမာ၊ ညွှန်ကြားချက်များ) ကို spectrograms တစ်ခုလုံး၏ ရိုးရှင်းသောဆင်တူမှုဖြင့် အသိအမှတ်ပြုနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အသံဖြင့်ဖွင့်ထားသော မိုဘိုင်းလ်ဖုန်းအဘိဓာန်တွင် ဆယ်ဂဏန်းမှ ရာဂဏန်းအထိ စကားလုံးများနှင့် စကားစုအနည်းငယ်သာပါရှိပြီး ၎င်းတို့ကို အလွယ်တကူနှင့် ထိရောက်စွာ ဖော်ထုတ်နိုင်စေရန်အတွက် ကြိုတင်စုထားလေ့ရှိသည်။ ၎င်းသည် ရိုးရှင်းသော ထိန်းချုပ်မှုလုပ်ငန်းများအတွက် လုံလောက်သော်လည်း ၎င်းသည် အလုံးစုံ အသုံးချမှုကို ပြင်းထန်စွာ ကန့်သတ်ထားသည်။ အစီအစဉ်အရ တည်ဆောက်ထားသော စနစ်များသည် စည်းကမ်းအနေဖြင့် အသံများကို အထူးလေ့ကျင့်ထားသည့် သီးခြားစပီကာများကိုသာ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ထို့ကြောင့် စနစ်ကို ထိန်းချုပ်ရန် ၎င်းတို့၏ အသံကို အသုံးပြုလိုသူ အသစ်ရှိပါက ၎င်းတို့ကို လက်ခံနိုင်ဖွယ် မရှိပါ။

ဒီလုပ်ဆောင်ချက်ရဲ့ ရလဒ်လို့ ခေါ်ပါတယ်။ 2-W spectrogramဆိုလိုသည်မှာ နှစ်ဘက်မြင်ရောင်စဉ်ဖြစ်သည်။ ဤဘလောက်တွင် သတိထားရမည့် နောက်ထပ် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခု ရှိပါသည်- ပိုင်းခြားခြင်း။. ယေဘူယျအားဖြင့်ပြောရလျှင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သီးခြားစီ အသိအမှတ်ပြုနိုင်သော အပိုင်းများအဖြစ် အဆက်မပြတ် စကားပြောအချက်ပြမှုကို ဖြိုခွဲခြင်းအကြောင်း ပြောနေပါသည်။ ဤပုဂ္ဂိုလ်တို့၏ ရောဂါလက္ခဏာများမှသာလျှင် အလုံးစုံကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း ဖြစ်၏။ ရှည်လျားရှုပ်ထွေးသော မိန့်ခွန်းကို တစ်ကြိမ်တည်းတွင် ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် မဖြစ်နိုင်သောကြောင့် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် လိုအပ်ပါသည်။ စကားစုတစ်ခုတွင် မည်သည့်အပိုင်းများကို ပိုင်းခြားရမည်အကြောင်း အတွဲများတစ်ခုလုံးကို ရေးသားထားပြီးဖြစ်သောကြောင့် ခွဲခြားထားသောအပိုင်းများသည် ဖုန်းမုံများ (အသံနှင့်ညီမျှသော) syllables သို့မဟုတ် allophone ဖြစ်သင့်သည်ကို ယခု ကျွန်ုပ်တို့ ဆုံးဖြတ်မည်မဟုတ်ပါ။

အလိုအလျောက် အသိအမှတ်ပြုခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်သည် အရာဝတ္တုများ၏ အင်္ဂါရပ်အချို့ကို အမြဲတမ်း ရည်ညွှန်းသည်။ စကားသံအချက်ပြမှုအတွက် မတူညီသော ကန့်သတ်ဘောင်များ ရာနှင့်ချီကို စမ်းသပ်ထားသည်။ စကားသံအချက်ပြမှု ပါရှိသည်။ အသိအမှတ်ပြုဘောင်များ ခွဲခြားထားသည်။ ရှိခြင်း။ ရွေးချယ်ထားသောအင်္ဂါရပ်များဤဘောင်များကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် တင်ပြခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ဆောင်နိုင်သည် (ဘောင်တစ်ခုစီအတွက် သီးခြားစီ) ခွဲခြား, i.e. အနာဂတ်တွင် ၎င်းကို ကိုယ်စားပြုမည့် frame တွင် identifier တစ်ခုကို သတ်မှတ်ပေးသည်။

နောက်တစ်နေ့ဇာတ်စင် သီးခြားစကားလုံးများအဖြစ်ဘောင်များစုဝေးခြင်း။ - အများစုကို အခြေခံပြီး ခေါ်လေ့ရှိပါတယ်။ သွယ်ဝိုက်သော Markov မော်ဒယ်များ (HMM-)။ နောက်တော့ စကားလုံးပုံတွေ ပေါ်လာတယ်။ ပြီးပြည့်စုံသောစာကြောင်းများ.

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် ခဏတာ Alexa စနစ်သို့ ပြန်သွားနိုင်ပါသည်။ သူ၏ ဥပမာသည် လူတစ်ဦး၏ စက်၏ "နားလည်မှု" ၏ အဆင့်ပေါင်းများစွာ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြသသည် - ပိုတိကျသည်- သူပေးသော အမိန့်တစ်ခု သို့မဟုတ် မေးခွန်းတစ်ခု မေးသည်။

စကားလုံးများကို နားလည်ခြင်း၊ အဓိပ္ပါယ်ကို နားလည်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို နားလည်ခြင်းတို့သည် လုံးဝကွဲပြားခြားနားသော အရာများဖြစ်သည်။

ထို့ကြောင့် နောက်တစ်ဆင့်မှာ NLP module () ၏ အလုပ်ဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို အသိအမှတ်ပြုခြင်း။, i.e. နှုတ်ကပတ်တော်တွင် အမိန့်/မေးခွန်း၏ အဓိပ္ပာယ်။ ရည်ရွယ်ချက်ကို ဖော်ထုတ်ရင်၊ အရည်အချင်းနှင့် အစွမ်းအစများ ဟုခေါ်သော တာဝန်ပေးခြင်း၊ဆိုလိုသည်မှာ စမတ်လက်ထောက်မှပံ့ပိုးထားသော သီးခြားအင်္ဂါရပ်။ ရာသီဥတုနှင့်ပတ်သက်သောမေးခွန်းတစ်ခုအတွက်၊ ရာသီဥတုဒေတာအရင်းအမြစ်များကို စကားပြောအဖြစ် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန်ကျန်နေသေးသော မိုးလေဝသဒေတာအရင်းအမြစ်များကို ခေါ်ဆိုပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ အသုံးပြုသူမေးသောမေးခွန်း၏အဖြေကို ကြားရသည်။

အသံလား? ဂရပ်ဖစ်အနုပညာလား? ဒါမှမဟုတ် နှစ်ခုလုံး ဖြစ်နိုင်သလား။

လူသိအများဆုံး ခေတ်မီ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုစနစ်များသည် ကြားခံဟုခေါ်သော ကြားခံတစ်ခုအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ဂရပ်ဖစ်အသုံးပြုသူ အင်တာဖေ့စ် (ဂရပ်ဖစ် interface)။ ကံမကောင်းစွာပဲ၊ GUI သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ထုတ်ကုန်တစ်ခုနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် အထင်ရှားဆုံးနည်းလမ်းမဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများသည် အင်တာဖေ့စ်ကို အသုံးပြုနည်းကို ဦးစွာလေ့လာပြီး နောက်ဆက်တွဲ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုစီနှင့် ဤအချက်အလက်ကို မှတ်သားထားရန် လိုအပ်သည်။ အခြေအနေများစွာတွင်၊ သင်သည် စက်နှင့်စကားပြောရုံဖြင့် VUI နှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်နိုင်သောကြောင့် အသံသည် ပို၍အဆင်ပြေပါသည်။ အချို့သော ညွှန်ကြားချက်များ သို့မဟုတ် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုနည်းလမ်းများသည် အသုံးပြုသူများကို အလွတ်ကျက်ရန် အတင်းအကျပ် ခိုင်းစေခြင်းမပြုသော မျက်နှာပြင်သည် ပြဿနာနည်းပါးစေသည်။

VUI ၏ချဲ့ထွင်မှုသည် ရိုးရာအင်တာဖေ့စ်များကို စွန့်ပယ်ခြင်းကို မဆိုလိုပါ - ယင်းအစား အပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှုနည်းလမ်းများစွာကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် ပေါင်းစပ်အင်တာဖေ့စ်များကို ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အသံအင်တာဖေ့စ်သည် မိုဘိုင်းအကြောင်းအရာရှိ အလုပ်အားလုံးအတွက် မသင့်လျော်ပါ။ ၎င်းနှင့်အတူ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကားမောင်းသော သူငယ်ချင်းကို ဖုန်းခေါ်ဆိုကာ SMS တစ်စောင် ပေးပို့သော်လည်း၊ စနစ် () သို့ ပေးပို့သည့် အချက်အလက် ပမာဏနှင့် စနစ် (စနစ်) မှ ထုတ်ပေးသော အချက်အလက် ပမာဏတို့ကြောင့် နောက်ဆုံး လွှဲပြောင်းမှုများကို စစ်ဆေးရန် အလွန်ခက်ခဲနိုင်သည်။ Rachel Hinman က သူမ၏စာအုပ် Mobile Frontier တွင် အကြံပြုထားသည့်အတိုင်း၊ VUI ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် သွင်းသွင်းနှင့်အထွက်အချက်အလက်ပမာဏနည်းပါးသည့်အလုပ်များကိုလုပ်ဆောင်သည့်အခါတွင် အထိရောက်ဆုံးဖြစ်လာပါသည်။

စမတ်ဖုန်းတစ်လုံးသည် အင်တာနက်ချိတ်ဆက်ရာတွင် အဆင်ပြေသော်လည်း အဆင်မပြေ (၉)။ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် တစ်စုံတစ်ခုဝယ်ယူရန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုအသစ်တစ်ခုကို အသုံးပြုသည့်အခါတိုင်း၊ ၎င်းတို့သည် အခြားအက်ပ်တစ်ခုကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီး အကောင့်အသစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးရမည်ဖြစ်သည်။ အသံအင်တာဖေ့စ်အသုံးပြုမှုနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အကွက်တစ်ခုကို ဤနေရာတွင် ဖန်တီးထားသည်။ သုံးစွဲသူများအား မတူညီသောအက်ပ်များစွာကို ထည့်သွင်းရန် သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုစီအတွက် သီးခြားအကောင့်များဖန်တီးမည့်အစား VUI သည် အဆိုပါခက်ခဲသောအလုပ်များ၏ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို AI-ပါဝါသုံး အသံအကူအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးမည်ဟု ကျွမ်းကျင်သူများက ပြောကြားခဲ့သည်။ ပြင်းပြင်းထန်ထန် လှုပ်ရှားမှုတွေ လုပ်ဖို့ သူ့အတွက် အဆင်ပြေပါလိမ့်မယ်။ ငါတို့က သူ့ကို အမိန့်ပေးရုံပဲ။

9. Smart Phone မှတဆင့် Voice Interface

ယနေ့ခေတ်တွင် ဖုန်းတစ်လုံးနှင့် ကွန်ပြူတာသည် အင်တာနက်နှင့် ချိတ်ဆက်နေပါသည်။ စမတ်အပူထိန်းကိရိယာများ၊ မီးလုံးများ၊ ရေနွေးအိုးများနှင့် အခြားသော IoT-ပေါင်းစပ်ကိရိယာများစွာကိုလည်း ကွန်ရက် (10) နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝများကို ဖြည့်ဆည်းပေးမည့် ကြိုးမဲ့စက်ပစ္စည်းများ ရှိသော်လည်း ၎င်းတို့အားလုံးသည် graphical user interface တွင် သဘာဝအတိုင်း လိုက်ဖက်မှုမရှိပါ။ VUI ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့ကို ကျွန်ုပ်တို့၏ပတ်ဝန်းကျင်တွင် လွယ်ကူစွာပေါင်းစည်းနိုင်စေရန် ကူညီပေးပါမည်။

10. Internet of Things ဖြင့် အသံကြားခံ

အသံအသုံးပြုသူ အင်တာဖေ့စ်ကို ဖန်တီးခြင်းသည် မကြာမီတွင် အဓိက ဒီဇိုင်နာကျွမ်းကျင်မှု ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ တကယ့်ပြဿနာဖြစ်သည် - အသံစနစ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် လိုအပ်ခြင်းသည် သင့်အား တက်ကြွသောဒီဇိုင်းကို ပိုမိုအာရုံစိုက်ရန် တွန်းအားပေးမည်ဖြစ်ပြီး ဆိုလိုသည်မှာ သုံးစွဲသူ၏ကနဦးရည်ရွယ်ချက်များကို နားလည်ရန်ကြိုးစားခြင်း၊ စကားဝိုင်း၏အဆင့်တိုင်းတွင် ၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်များနှင့် မျှော်လင့်ချက်များကို မျှော်လင့်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။

Voice သည် ဒေတာထည့်သွင်းရန် ထိရောက်သောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်—၎င်းသည် အသုံးပြုသူများအား ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်သတ်မှတ်ချက်များဖြင့် စနစ်သို့ အမိန့်ပေးချက်များကို လျင်မြန်စွာထုတ်ပေးနိုင်စေပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ဖန်သားပြင်သည် အချက်အလက်များကိုပြသရန် ထိရောက်သောနည်းလမ်းကို ပံ့ပိုးပေးသည်- ၎င်းသည် စနစ်များအား အချက်အလက်အများအပြားကို တစ်ပြိုင်နက်ပြသနိုင်စေပြီး သုံးစွဲသူများ၏ မှတ်ဉာဏ်အပေါ်ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို လျှော့ချပေးသည်။ ၎င်းတို့ကို စနစ်တစ်ခုထဲသို့ ပေါင်းစည်းခြင်းသည် အားတက်ဖွယ်ကောင်းကြောင်း ယုတ္တိတန်ပါသည်။

Amazon Echo နှင့် Google Home ကဲ့သို့သော စမတ်စပီကာများသည် ရုပ်ထွက်ပြသမှုကို လုံးဝမလုပ်ဆောင်ပါ။ အလယ်အလတ်အကွာအဝေးတွင် အသံမှတ်မိခြင်း၏တိကျမှုကို သိသာထင်ရှားစွာတိုးတက်စေခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် ထိရောက်မှုကို တိုးမြင့်စေသည့် hands-free လုပ်ဆောင်ချက်ကို ခွင့်ပြုပေးသည် - ၎င်းတို့သည် အသံထိန်းချုပ်သည့်စမတ်ဖုန်းရှိပြီးသားအသုံးပြုသူများအတွက်ပင် နှစ်လိုဖွယ်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ မျက်နှာပြင်မရှိခြင်းသည် ကြီးမားသောကန့်သတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ညွှန်ကြားချက်များကို အသုံးပြုသူများအား အသိပေးရန်အတွက် Beeps များကိုသာ အသုံးပြုနိုင်ပြီး အထွက်ကို အသံထွက်ဖတ်ခြင်းသည် အခြေခံအကျဆုံးလုပ်ဆောင်စရာများမှလွဲ၍ ပျင်းစရာဖြစ်လာသည်။ ချက်ပြုတ်နေစဉ် အသံအမိန့်ပေးစနစ်ဖြင့် အချိန်တိုင်းကိရိယာကို သတ်မှတ်ခြင်းသည် ကောင်းမွန်သော်လည်း အချိန်မည်မျှကျန်သည်ကို မေးရန် မလိုအပ်ပါ။ ပုံမှန်မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်ရယူခြင်းသည် ဖန်သားပြင်မှ တစ်ချက်ကြည့်ခြင်းထက် ၎င်းတို့ကို တစ်ချက်ချင်းကောက်ယူခြင်းထက် တစ်ပတ်ပတ်လုံး နားထောင်ကာ ဆက်တိုက်ဖြစ်ရပ်မှန်များကို စုပ်ယူရမည့် သုံးစွဲသူအတွက် မှတ်ဉာဏ်စမ်းသပ်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။

ဒီဇိုင်နာတွေ ရှိပြီးသားပါ။ ပေါင်းစပ်ဖြေရှင်းချက်အခြေခံ Echo စမတ်စပီကာသို့ ပြသသည့်စခရင်ကို ထည့်သွင်းထားသည့် Echo Show (11)။ ၎င်းသည် စက်ကိရိယာများ၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို များစွာ ချဲ့ထွင်စေသည်။ သို့သော်လည်း Echo Show သည် စမတ်ဖုန်းများနှင့် တက်ဘလက်များတွင် ကာလကြာရှည်စွာရနိုင်သော အခြေခံလုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းနည်းပါးနေသေးသည်။ ဥပမာ၊ Amazon စျေးဝယ်လှည်း၏ အကြောင်းအရာများကို ပြသရန်၊ ဝဘ်ကို စီးနင်းခြင်း၊ သုံးသပ်ချက်များကို ပြသခြင်း သို့မဟုတ် ပြသခြင်း (မရှိသေးပါ)။

ရုပ်မြင်သံကြားပြသမှုသည် လူများကို အသံထွက်ရုံထက် သတင်းအချက်အလက်များစွာကို ပေးဆောင်ရန် ပို၍ထိရောက်သောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ အသံဦးစားပေးဖြင့် ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းသည် အသံအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုကို များစွာတိုးတက်စေနိုင်သော်လည်း ရေရှည်တွင် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်စေရန်အတွက် ရုပ်ပုံမီနူးကို မထင်သလိုအသုံးမပြုခြင်းသည် သင့်နောက်ကျောကို လက်တစ်ဖက်နှင့်ချည်ထားသည့် တိုက်ပွဲကဲ့သို့ဖြစ်လိမ့်မည်။ အဆုံးမှအစ ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးနှင့် မျက်နှာပြင်ပြသမှု အင်တာဖေ့စ်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုများကြောင့် developer များသည် အင်တာဖေ့စ်များဆီသို့ ပေါင်းစပ်ချဉ်းကပ်နည်းကို အလေးအနက်ထား စဉ်းစားသင့်သည်။

စကားပြောထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် မှတ်သားမှုစနစ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် မြန်နှုန်းကို တိုးမြှင့်ခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့ကို ဥပမာအနေဖြင့် ဤကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများနှင့် နယ်ပယ်များတွင် အသုံးပြုရန် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်-

• စစ်ရေး (ဥပမာ၊ လေယာဉ် သို့မဟုတ် ရဟတ်ယာဉ်များတွင် အသံဖြင့် အမိန့်ပေးခြင်း၊ F16 VISTA)၊

• အလိုအလျောက် စာသားမှတ်တမ်း (မိန့်ခွန်းမှ စာသား)၊

• အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော အချက်အလက်စနစ်များ (Prime Speech၊ voice portals)၊

• မိုဘိုင်းပစ္စည်းများ (ဖုန်းများ၊ စမတ်ဖုန်းများ၊ တက်ဘလက်များ)၊

• စက်ရုပ်များ (Cleverbot - ASR စနစ်များနှင့် ဉာဏ်ရည်တု) ပေါင်းစပ်ခြင်း၊

• မော်တော်ယာဥ် (Blue & Me ကဲ့သို့သော ကားအစိတ်အပိုင်းများကို လက်လွတ်ထိန်းချုပ်ခြင်း)၊

• အိမ်သုံးအပလီကေးရှင်းများ (စမတ်အိမ်သုံးစနစ်များ)။

ဘေးကင်းရန်သတိထားပါ။

မော်တော်ယာဥ်၊ အိမ်သုံးပစ္စည်းများ၊ အပူ/အအေးပေးစနစ်နှင့် အိမ်လုံခြုံရေးစနစ်များနှင့် အိမ်သုံးပစ္စည်းအများအပြားသည် မကြာခဏ AI-အခြေခံသော အသံကြားခံစနစ်ကို စတင်အသုံးပြုလာကြသည်။ ဤအဆင့်တွင်၊ သန်းပေါင်းများစွာသော စက်များနှင့် စကားပြောဆိုမှုများမှရရှိသော အချက်အလက်များကို ပေးပို့သည်။ တိမ်များတွက်ချက်ခြင်း။. စျေးကွက်ရှာဖွေသူများသည် ၎င်းတို့ကို စိတ်ဝင်စားကြသည်မှာ ထင်ရှားပါသည်။ ထိုမျှမက။

Symantec လုံခြုံရေးကျွမ်းကျင်သူများမှ မကြာသေးမီက အစီရင်ခံချက်တစ်ခုအရ အိမ်လုံခြုံရေးစနစ်များကို တံခါးသော့ခတ်ခြင်းကဲ့သို့သော လုံခြုံရေးအင်္ဂါရပ်များကို ထိန်းချုပ်ခြင်းမပြုရန် အသံဖြင့် အမိန့်ပေးသည့်အသုံးပြုသူများကို အကြံပြုထားသည်။ စကားဝှက်များ သို့မဟုတ် လျှို့ဝှက်အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းအတွက် အလားတူပင်ဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စမတ်ထုတ်ကုန်များ၏ လုံခြုံရေးကို လုံလုံလောက်လောက် မလေ့လာရသေးပါ။

အိမ်တစ်အိမ်လုံးရှိ စက်ပစ္စည်းများသည် စကားလုံးတိုင်းကို နားထောင်သည့်အခါ၊ ဟက်ကာနှင့် စနစ်အား အလွဲသုံးစားလုပ်ခြင်းအန္တရာယ်သည် အလွန်အရေးကြီးသော ပြဿနာတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ အကယ်၍ တိုက်ခိုက်သူသည် ဒေသတွင်းကွန်ရက် သို့မဟုတ် ၎င်း၏ဆက်စပ်အီးမေးလ်လိပ်စာများသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိပါက၊ စမတ်စက်ပစ္စည်းဆက်တင်များကို ပြောင်းလဲနိုင်သည် သို့မဟုတ် စက်ရုံဆက်တင်များသို့ ပြန်လည်သတ်မှတ်နိုင်သည်၊ ၎င်းသည် အဖိုးတန်အချက်အလက်များဆုံးရှုံးခြင်းနှင့် သုံးစွဲသူမှတ်တမ်းကို ဖျက်ပစ်ခြင်းတို့ကို ဖြစ်စေသည်။

တစ်နည်းဆိုရသော်၊ လုံခြုံရေးပညာရှင်များသည် အသံနှင့် VUI-မောင်းနှင်သည့် ဉာဏ်ရည်တုသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ခြိမ်းခြောက်မှုများမှ ကာကွယ်ရန်နှင့် သူစိမ်းတစ်ဦးမှ တစ်စုံတစ်ခုတောင်းသောအခါ ကျွန်ုပ်တို့၏ပါးစပ်ကို ပိတ်ထားရန် လုံလောက်သော စမတ်မဟုတ်သေးသည်ကို စိုးရိမ်ကြသည်။