अनुप्रयोगहरूको संख्या र आवाज इन्टरफेसको महत्त्व द्रुत रूपमा बढ्दै छ
प्रविधिको

अनुप्रयोगहरूको संख्या र आवाज इन्टरफेसको महत्त्व द्रुत रूपमा बढ्दै छ

पोर्टल्यान्ड, ओरेगनमा रहेको एक अमेरिकी परिवारले हालै थाहा पाएको छ कि एलेक्सको भ्वाइस असिस्टेन्टले उनीहरूको निजी कुराकानी रेकर्ड गरी साथीलाई पठाएको छ। घरको मालिक, जसलाई मिडियाले डेनियल डब गर्यो, पत्रकारहरूलाई भनिन् कि उनी "त्यस उपकरण फेरि कहिल्यै प्लगइन गर्ने छैनन् किनभने उनी विश्वास गर्न सकिदैन।"

alexa, इको (1) स्पिकरहरू र लाखौं अमेरिकी घरहरूमा अन्य ग्याजेटहरूद्वारा उपलब्ध गराइन्छ, प्रयोगकर्ताद्वारा बोलेको नाम वा "कल शब्द" सुन्दा रेकर्डिङ सुरु हुन्छ। यसको मतलब टिभी विज्ञापनमा "Alexa" शब्द उल्लेख भए पनि, यन्त्रले रेकर्डिङ सुरु गर्न सक्छ। हार्डवेयर वितरक अमेजन भन्छन्, यो मामलामा ठ्याक्कै त्यस्तै भयो।

"बाँकी कुराकानीलाई भ्वाइस सहायकले सन्देश पठाउन आदेशको रूपमा व्याख्या गरेको थियो," कम्पनीले एक विज्ञप्तिमा भन्यो। "केही बिन्दुमा, एलेक्साले ठूलो स्वरले सोध्यो: "कसलाई?" कडा काठको फर्शको बारेमा पारिवारिक कुराकानीको निरन्तरतालाई मेसिनले ग्राहकको सम्पर्क सूचीमा रहेको वस्तुको रूपमा बुझेको हुनुपर्छ। कम्तिमा त्यो अमेजनले सोचेको छ। यसरी, अनुवाद दुर्घटनाहरूको श्रृंखलामा कम हुन्छ।

तर, चिन्ता भने कायमै छ । कुनै कारणले गर्दा, हामीले अझै पनि सहज महसुस गरेको घरमा, हामीले केहि प्रकारको "भ्वाइस मोड" मा प्रवेश गर्नुपर्नेछ, हामी के भन्छौं, टिभीले के प्रसारण गरिरहेको छ र निस्सन्देह, यो नयाँ स्पिकरको छातीमा के छ। दराज भन्छन्। हामीलाई।

तर, टेक्नोलोजी अपूर्णताहरू र गोपनीयता चिन्ताहरूको बावजुद, Amazon Echo जस्ता उपकरणहरूको लोकप्रियतामा वृद्धिसँगै, मानिसहरूले आफ्नो आवाज प्रयोग गरेर कम्प्युटरहरूसँग अन्तर्क्रिया गर्ने विचारमा प्रयोग गर्न थालेका छन्।.

Werner Vogels, Amazon का CTO, ले आफ्नो AWS re:Invent सत्र 2017 को अन्तमा उल्लेख गरेझैं, टेक्नोलोजीले कम्प्यूटरसँग अन्तरक्रिया गर्ने हाम्रो क्षमतालाई सीमित गरेको छ। हामी किबोर्ड प्रयोग गरेर Google मा किवर्डहरू टाइप गर्छौं, किनकि यो अझै पनि मेसिनमा जानकारी प्रविष्ट गर्ने सबैभन्दा सामान्य र सजिलो तरिका हो।

भोगेल्सले भने। -

ठूलो चार

फोनमा Google खोज इन्जिन प्रयोग गर्दा, हामीले सायद लामो समय पहिले बोल्नको लागि कल भएको माइक्रोफोन चिन्ह देख्यौं। यो गुगल अब (२), जसले खोज क्वेरीलाई निर्देशन गर्न सक्छ, आवाजद्वारा सन्देश प्रविष्ट गर्न सक्छ, इत्यादि। हालका वर्षहरूमा, गुगल, एप्पल र अमेजनले धेरै सुधार गरेको छ। आवाज पहिचान प्रविधि। एलेक्सा, सिरी र गुगल सहायक जस्ता भ्वाइस सहायकहरूले तपाईंको आवाज रेकर्ड मात्र गर्दैनन्, तर तपाईंले उनीहरूलाई के भन्नुहुन्छ भन्ने कुरा बुझ्नुहोस् र प्रश्नहरूको जवाफ दिनुहोस्।

Google Now सबै एन्ड्रोइड प्रयोगकर्ताहरूको लागि नि: शुल्क उपलब्ध छ। अनुप्रयोगले, उदाहरणका लागि, अलार्म सेट गर्न, मौसम पूर्वानुमान जाँच गर्न र गुगल नक्सामा मार्ग जाँच गर्न सक्छ। गुगल नाउ को वार्तालाप विस्तार भनिन्छ गुगल सहायक () - उपकरणको प्रयोगकर्तालाई भर्चुअल सहायता। यो मुख्यतया मोबाइल र स्मार्ट घर उपकरणहरूमा उपलब्ध छ। Google Now को विपरीत, यसले दुई-तर्फी आदानप्रदानमा भाग लिन सक्छ। सहायकले मे 2016 मा Google मेसेजिङ एप Allo, साथै Google Home भ्वाइस स्पिकर (3) को भागको रूपमा डेब्यु गर्यो।

3. Google Home

IOS प्रणालीको आफ्नै भर्चुअल सहायक पनि छ, सिरी, जुन Apple को अपरेटिङ सिस्टम iOS, watchOS, tvOS homepod, र macOS सँग समावेश गरिएको कार्यक्रम हो। Siri ले iOS 5 र iPhone 4s सँग अक्टोबर 2011 मा Let's Talk iPhone सम्मेलनमा डेब्यु गर्‍यो।

सफ्टवेयर एक संवादात्मक इन्टरफेसमा आधारित छ: यसले प्रयोगकर्ताको प्राकृतिक बोली (iOS 11 सँग म्यानुअल रूपमा आदेशहरू प्रविष्ट गर्न पनि सम्भव छ), प्रश्नहरूको जवाफ दिन्छ र कार्यहरू पूरा गर्दछ। मेसिन लर्निङको परिचय दिनको लागि धन्यवाद, समयसँगै एक सहायक व्यक्तिगत प्राथमिकताहरू विश्लेषण गर्दछ प्रयोगकर्ता थप सान्दर्भिक परिणाम र सिफारिसहरू प्रदान गर्न। Siri लाई निरन्तर इन्टरनेट जडान चाहिन्छ - यहाँ जानकारी को मुख्य स्रोत Bing र Wolfram Alpha हो। iOS 10 ले तेस्रो-पक्ष विस्तारहरूको लागि समर्थन प्रस्तुत गर्‍यो।

ठूलो चार मध्ये अर्को एक कोर्टाना। यो माइक्रोसफ्ट द्वारा बनाईएको एक बुद्धिमान व्यक्तिगत सहायक हो। यो Windows 10, Windows 10 Mobile, Windows Phone 8.1, Xbox One, Skype, Microsoft Band, Microsoft Band 2, Android, र iOS प्लेटफर्महरूमा समर्थित छ। Cortana लाई पहिलो पटक सान फ्रान्सिस्को मा अप्रिल 2014 मा माइक्रोसफ्ट बिल्ड विकासकर्ता सम्मेलन मा प्रस्तुत गरिएको थियो। कार्यक्रमको नाम Halo खेल श्रृंखला को एक चरित्र को नाम देखि आउँछ। Cortana अंग्रेजी, इटालियन, स्पेनिश, फ्रेन्च, जर्मन, चिनियाँ र जापानी भाषामा उपलब्ध छ।

पहिले नै उल्लेख कार्यक्रम को प्रयोगकर्ता alexa तिनीहरूले भाषा प्रतिबन्धहरू पनि विचार गर्नुपर्छ - डिजिटल सहायकले अंग्रेजी, जर्मन, फ्रान्सेली र जापानी मात्र बोल्छ।

Amazon भर्चुअल सहायक पहिलो पटक Amazon Echo र Amazon Echo Dot स्मार्ट स्पिकरहरूमा Amazon Lab126 द्वारा विकसित गरिएको थियो। यसले आवाज अन्तरक्रिया, संगीत प्लेब्याक, गर्न-सूची सिर्जना, अलार्म सेटिङ, पोडकास्ट स्ट्रिमिङ, अडियोबुक प्लेब्याक, र वास्तविक समय मौसम, ट्राफिक, खेलकुद, र समाचार (4) जस्ता अन्य समाचार जानकारी सक्षम गर्दछ। एलेक्साले घर स्वचालन प्रणाली सिर्जना गर्न धेरै स्मार्ट उपकरणहरू नियन्त्रण गर्न सक्छ। यो Amazon स्टोरमा सुविधाजनक किनमेल गर्न पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ।

4. के प्रयोगकर्ताहरूले इको प्रयोग गर्छन् (अनुसन्धान अनुसार)

प्रयोगकर्ताहरूले Alexa "कौशलहरू" (), तेस्रो पक्षहरूद्वारा विकसित अतिरिक्त सुविधाहरू, अन्य सेटिङहरूमा मौसम र अडियो कार्यक्रमहरू जस्ता एपहरू भनिने थप सुविधाहरू स्थापना गरेर Alexa अनुभव बढाउन सक्छन्। धेरै जसो एलेक्सा यन्त्रहरूले तपाईंलाई आफ्नो भर्चुअल सहायकलाई वेक-अप पासवर्डको साथ सक्रिय गर्न अनुमति दिन्छ, भनिन्छ।

आज, अमेजनले निश्चित रूपमा स्मार्ट स्पिकर बजारमा प्रभुत्व जमाउँछ (5)। IBM, जसले मार्च 2018 मा नयाँ सेवा ल्याएको थियो, शीर्ष चारमा प्रवेश गर्ने प्रयास गरिरहेको छ वाट्सनको सहायक, भ्वाइस नियन्त्रणको साथ भर्चुअल सहायकहरूको आफ्नै प्रणालीहरू सिर्जना गर्न चाहने कम्पनीहरूका लागि डिजाइन गरिएको। IBM समाधान को फाइदा के हो? कम्पनीका प्रतिनिधिहरूका अनुसार, सबैभन्दा पहिले, निजीकरण र गोपनीयता सुरक्षाको लागि धेरै ठूलो अवसरहरूमा।

पहिलो, वाटसन सहायक ब्रान्डेड छैन। कम्पनीहरूले यस प्लेटफर्ममा आफ्नै समाधानहरू सिर्जना गर्न सक्छन् र तिनीहरूलाई आफ्नै ब्रान्डको साथ लेबल गर्न सक्छन्।

दोस्रो, तिनीहरूले आफ्नो सहायक प्रणालीहरूलाई आफ्नै डेटा सेटहरू प्रयोग गरेर तालिम दिन सक्छन्, जुन IBM ले अन्य VUI (भ्वाइस प्रयोगकर्ता इन्टरफेस) प्रविधिहरू भन्दा त्यो प्रणालीमा सुविधाहरू र आदेशहरू थप्न सजिलो बनाउँदछ।

तेस्रो, वाटसन सहायकले IBM लाई प्रयोगकर्ता गतिविधिको बारेमा जानकारी प्रदान गर्दैन - प्लेटफर्ममा समाधानका विकासकर्ताहरूले मात्र मूल्यवान डाटा आफैंमा राख्न सक्छन्। यस बीच, जो कोहीले उपकरणहरू निर्माण गर्दछ, उदाहरणका लागि एलेक्साको साथ, तिनीहरूको बहुमूल्य डाटा अमेजनमा समाप्त हुनेछ भनेर सचेत हुनुपर्छ।

वाटसन सहायकसँग पहिले नै धेरै कार्यान्वयनहरू छन्। प्रणाली प्रयोग गरिएको थियो, उदाहरणका लागि, Harman द्वारा, जसले Maserati अवधारणा कार (6) को लागि आवाज सहायक सिर्जना गर्यो। म्युनिख एयरपोर्टमा, एक IBM सहायकले यात्रुहरूलाई वरिपरि घुम्न मद्दत गर्न पेपर रोबोटलाई शक्ति दिन्छ। तेस्रो उदाहरण Chameleon Technologies हो, जहाँ भ्वाइस टेक्नोलोजी स्मार्ट होम मिटरमा प्रयोग गरिन्छ।

6. मासेराटी कन्सेप्ट कारमा वाटसन सहायक

यो जोड्न लायक छ कि यहाँ अन्तर्निहित प्रविधि पनि नयाँ छैन। वाटसन सहायकले अवस्थित IBM उत्पादनहरू, वाटसन कुराकानी, र वाटसन भर्चुअल एजेन्ट, साथै भाषा विश्लेषण र च्याटका लागि एपीआईहरूका लागि इन्क्रिप्शन क्षमताहरू समावेश गर्दछ।

अमेजन स्मार्ट भ्वाइस टेक्नोलोजीमा मात्र अग्रणी होइन, तर यसलाई प्रत्यक्ष व्यवसायमा परिणत गर्दैछ। यद्यपि, केही कम्पनीहरूले इको एकीकरणको साथ धेरै पहिले प्रयोग गरेका छन्। BI र एनालिटिक्स उद्योगमा रहेको कम्पनी Sisense ले जुलाई २०१६ मा इको एकीकरणको परिचय दियो। बदलामा, स्टार्टअप Roxy ले आतिथ्य उद्योगको लागि आफ्नै आवाज-नियन्त्रित सफ्टवेयर र हार्डवेयर सिर्जना गर्ने निर्णय गर्यो। यस वर्षको सुरुमा, Synqq ले एउटा नोट लिने एप प्रस्तुत गर्‍यो जसले किबोर्डमा टाइप नगरी नोटहरू र पात्रो प्रविष्टिहरू थप्न आवाज र प्राकृतिक भाषा प्रशोधन प्रयोग गर्दछ।

यी सबै साना व्यवसायहरूको उच्च महत्वाकांक्षा छ। सबै भन्दा धेरै, तथापि, तिनीहरूले सिके कि हरेक प्रयोगकर्ताले आफ्नो डाटा Amazon, Google, Apple वा Microsoft मा स्थानान्तरण गर्न चाहँदैनन्, जुन आवाज संचार प्लेटफर्महरू निर्माण गर्ने सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण खेलाडीहरू हुन्।

अमेरिकीहरू किन्न चाहन्छन्

2016 मा, भ्वाईस खोजले सबै गुगल मोबाइल खोजहरूको 20% का लागि जिम्मेवार थियो। दैनिक आधारमा यो प्रविधि प्रयोग गर्ने मानिसहरूले यसको सुविधा र मल्टिटास्किङलाई यसको सबैभन्दा ठूलो फाइदाहरू मध्ये एक उल्लेख गर्छन्। (उदाहरणका लागि, कार चलाउँदा खोज इन्जिन प्रयोग गर्ने क्षमता)।

Visiongain विश्लेषकहरूले स्मार्ट डिजिटल सहायकहरूको हालको बजार मूल्य $1,138 बिलियन अनुमान गरेका छन्। त्यस्ता संयन्त्रहरू थप छन्। गार्टनरका अनुसार, 2018 को अन्त्यमा पहिले नै हाम्रो अन्तरक्रिया को 30% टेक्नोलोजीसँग भ्वाइस सिस्टमसँग कुराकानी मार्फत हुनेछ।

ब्रिटिश अनुसन्धान फर्म आईएचएस मार्किटले अनुमान गरेको छ कि एआई-सञ्चालित डिजिटल सहायकहरूको बजार यस वर्षको अन्त्यसम्ममा 4 बिलियन उपकरणहरूमा पुग्ने छ, र यो संख्या 2020 सम्ममा 7 बिलियन पुग्न सक्छ।

eMarketer र VoiceLabs को रिपोर्ट अनुसार, 2017 मिलियन अमेरिकीहरूले 35,6 मा महिनामा कम्तिमा एक पटक आवाज नियन्त्रण प्रयोग गरे। यसको अर्थ अघिल्लो वर्षको तुलनामा झण्डै १३० प्रतिशतले वृद्धि भएको हो । डिजिटल सहायक बजार एक्लै 130 मा 2018% द्वारा बढ्ने अपेक्षा गरिएको छ। यसको मतलब तपाईंले पहिले नै तिनीहरूलाई प्रयोग गरिरहनु भएको छ। 60,5 मिलियन अमेरिकीहरू, जसले उनीहरूको उत्पादकहरूको लागि ठोस पैसाको परिणाम हुनेछ। आरबीसी क्यापिटल मार्केट्सले अनुमान गरेको छ कि एलेक्सा इन्टरफेसले २०२० सम्ममा अमेजनको लागि १० बिलियन डलरसम्मको राजस्व उत्पन्न गर्नेछ।

धुनुहोस्, बेक गर्नुहोस्, सफा गर्नुहोस्!

भ्वाइस इन्टरफेसहरू बढ्दो साहसपूर्वक घरेलु उपकरणहरू र उपभोक्ता इलेक्ट्रोनिक्स बजारहरूमा प्रवेश गर्दैछन्। यो गत वर्षको IFA 2017 प्रदर्शनीमा पहिले नै देख्न सकिन्छ। अमेरिकी कम्पनी Neato रोबोटिक्सले उदाहरणका लागि, अमेजन इको प्रणाली सहित धेरै स्मार्ट होम प्लेटफर्महरू मध्ये एउटामा जडान गर्ने रोबोट भ्याकुम क्लिनर प्रस्तुत गर्‍यो। इको स्मार्ट स्पिकरसँग कुरा गरेर, तपाईंले मेसिनलाई दिन वा रातको निश्चित समयमा आफ्नो सम्पूर्ण घर सफा गर्न निर्देशन दिन सक्नुहुन्छ।

टर्की कम्पनी भेस्टेलले तोशिबा ब्रान्ड अन्तर्गत बेचेको स्मार्ट टिभीदेखि लिएर जर्मन कम्पनी बेउरेरले तातो कम्बलसम्मका अन्य भ्वाइस-एक्टिभेटेड उत्पादनहरू शोमा देखाइयो। यी मध्ये धेरै इलेक्ट्रोनिक उपकरणहरू स्मार्टफोन प्रयोग गरेर टाढाबाट सक्रिय गर्न सकिन्छ।

जे होस्, बॉश प्रतिनिधिहरूका अनुसार, यो भन्न धेरै चाँडो छ कि कुन गृह सहायक विकल्पहरू प्रभावशाली हुनेछन्। IFA 2017 मा, जर्मन प्राविधिक समूहले वाशिङ मेसिन (7), ओभन र कफी मेसिनहरू प्रदर्शन गर्‍यो जुन इकोसँग जोडिएको थियो। Bosch पनि भविष्यमा आफ्ना यन्त्रहरू Google र Apple भ्वाइस प्लेटफर्महरूसँग उपयुक्त हुन चाहन्छ।

7. Bosch वाशिङ मेसिन जसले Amazon Echo मा जडान गर्दछ

Fujitsu, Sony र Panasonic जस्ता कम्पनीहरूले आफ्नै AI-आधारित आवाज सहायक समाधानहरू विकास गरिरहेका छन्। शार्पले ओभन र बजारमा प्रवेश गर्ने साना रोबोटहरूमा यो प्रविधि थप्दैछ। निप्पन टेलिग्राफ र टेलिफोनले आवाज-नियन्त्रित कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली अनुकूलन गर्न हार्डवेयर र खेलौना निर्माताहरूलाई काममा राख्दैछ।

पुरानो अवधारणा। के उनको समय अन्तमा आएको छ?

वास्तवमा, भ्वाइस प्रयोगकर्ता इन्टरफेस (VUI) को अवधारणा दशकौंको लागि हो। Star Trek or 2001: A Space Odyssey वर्ष पहिले हेर्ने जो कोहीले पनि सन् 2000 तिर हामी सबैले आफ्नो आवाजले कम्प्युटरलाई नियन्त्रण गर्नेछौं भन्ने आशा गरेका थिए। साथै, यो केवल विज्ञान कथा लेखकहरू थिएनन् जसले यस प्रकारको इन्टरफेसको सम्भावना देखे। 1986 मा, निल्सन अनुसन्धानकर्ताहरूले आईटी पेशेवरहरूलाई सोधे कि उनीहरूले वर्ष 2000 सम्म प्रयोगकर्ता इन्टरफेसमा सबैभन्दा ठूलो परिवर्तन हुनेछ भनेर सोचेका थिए। तिनीहरूले प्रायः आवाज इन्टरफेसको विकासलाई औंल्याए।

यस्तो समाधानको आशा गर्ने कारणहरू छन्। मौखिक संचार, आखिर, मानिसहरूको लागि सचेत रूपमा विचारहरू आदानप्रदान गर्ने सबैभन्दा प्राकृतिक तरिका हो, त्यसैले यसलाई मानव-मेसिन अन्तरक्रियाको लागि प्रयोग गर्नु अहिलेसम्मको उत्तम समाधान जस्तो देखिन्छ।

पहिलो VUI मध्ये एक, भनिन्छ जुत्ता बाकस, प्रारम्भिक 60s मा IBM द्वारा सिर्जना गरिएको थियो। यो आजको आवाज पहिचान प्रणाली को अग्रदूत थियो। यद्यपि, VUI उपकरणहरूको विकास कम्प्युटिङ पावरको सीमाद्वारा सीमित थियो। वास्तविक समयमा मानव बोलीलाई पार्स गर्न र व्याख्या गर्न धेरै प्रयास चाहिन्छ, र यो वास्तवमा सम्भव भएको बिन्दुमा पुग्न पचास वर्ष भन्दा बढी लाग्यो।

भ्वाइस इन्टरफेस भएका उपकरणहरू ९० को दशकको मध्यमा ठूलो उत्पादनमा देखा पर्न थाले, तर लोकप्रियता हासिल गर्न सकेनन्। आवाज नियन्त्रण (डायलिङ) भएको पहिलो टेलिफोन थियो फिलिप्स स्पार्क1996 मा जारी। यद्यपि, यो अभिनव र प्रयोग गर्न सजिलो उपकरण प्राविधिक सीमितताहरूबाट मुक्त थिएन।

भ्वाइस इन्टरफेस (रिम, सैमसंग वा मोटोरोला जस्ता कम्पनीहरू द्वारा सिर्जना गरिएको) को रूपहरूसँग सुसज्जित अन्य फोनहरू नियमित रूपमा बजारमा आउँछन्, जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई भ्वाइसद्वारा डायल गर्न वा पाठ सन्देशहरू पठाउन अनुमति दिन्छ। तथापि, ती सबैलाई विशेष आदेशहरू कण्ठ गर्न र त्यस समयका यन्त्रहरूको क्षमताहरूमा अनुकूलित, जबरजस्ती, कृत्रिम रूपमा उच्चारण गर्न आवश्यक छ। यसले ठूलो संख्यामा त्रुटिहरू उत्पन्न गर्‍यो, जसले गर्दा प्रयोगकर्ताको असन्तुष्टि बढ्यो।

यद्यपि, हामी अब कम्प्युटिङको नयाँ युगमा प्रवेश गर्दैछौं, जसमा मेसिन लर्निङ र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको विकासले प्रविधिसँग अन्तरक्रिया गर्ने नयाँ तरिकाको रूपमा कुराकानीको सम्भावनालाई अनलक गरिरहेको छ (८)। आवाज अन्तरक्रियालाई समर्थन गर्ने उपकरणहरूको संख्या एक महत्त्वपूर्ण कारक भएको छ जसले VUI को विकासमा ठूलो प्रभाव पारेको छ। आज, विश्वको जनसंख्याको लगभग 8/1 सँग पहिले नै स्मार्टफोनहरू छन् जुन यस प्रकारको व्यवहारको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। यस्तो देखिन्छ कि धेरै प्रयोगकर्ताहरू अन्ततः तिनीहरूको आवाज इन्टरफेसहरू अनुकूलन गर्न तयार छन्।

8. आवाज इन्टरफेस को विकास को आधुनिक इतिहास

जे होस्, हामीले कम्प्युटरमा स्वतन्त्र रूपमा कुरा गर्न सक्नु अघि, ए स्पेस ओडिसीका नायकहरूले गरेझैं, हामीले धेरै समस्याहरू पार गर्नुपर्छ। मेसिनहरू अझै भाषिक सूक्ष्मताहरू ह्यान्डल गर्न धेरै राम्रो छैनन्। यसबाहेक धेरै मानिसहरू अझै पनि खोज इन्जिनमा भ्वाइस आदेशहरू दिन असहज महसुस गर्छन्.

तथ्याङ्कहरूले देखाउँछ कि भ्वाइस सहायकहरू मुख्य रूपमा घरमा वा नजिकका साथीहरू बीचमा प्रयोग गरिन्छ। अन्तर्वार्ता लिइएका मध्ये कसैले पनि सार्वजनिक स्थानहरूमा भ्वाइस खोजी प्रयोग गरेको स्वीकार गरेनन्। तर, यो प्रविधिको विस्तारसँगै यो नाकाबन्दी लोप हुने सम्भावना छ ।

प्राविधिक कठिन प्रश्न

प्रणाली (ASR) ले सामना गर्नु पर्ने समस्या भनेको स्पीच सिग्नलबाट उपयोगी डाटा निकाल्नु र एक व्यक्तिको लागि निश्चित अर्थ भएको निश्चित शब्दसँग जोड्नु हो। प्रत्येक पटक उत्पादन गरिएको आवाज फरक हुन्छ।

भाषण संकेत परिवर्तनशीलता यसको प्राकृतिक सम्पत्ति हो, जसको लागि हामी, उदाहरणका लागि, उच्चारण वा स्वरलाई चिन्न सक्छौं। बोली पहिचान प्रणाली को प्रत्येक तत्व एक विशिष्ट कार्य छ। प्रशोधित संकेत र यसको प्यारामिटरहरूमा आधारित, एक ध्वनिक मोडेल सिर्जना गरिएको छ, जुन भाषा मोडेलसँग सम्बन्धित छ। पहिचान प्रणालीले सानो वा ठूलो संख्याको ढाँचाको आधारमा काम गर्न सक्छ, जसले यसले काम गर्ने शब्दावलीको आकार निर्धारण गर्दछ। तिनीहरू हुन सक्छन् सानो शब्दकोश प्रणालीहरूको मामलामा जसले व्यक्तिगत शब्दहरू वा आदेशहरू पहिचान गर्दछ, साथै ठूलो डाटाबेस भाषा सेटको बराबर समावेश र भाषा मोडेल (व्याकरण) लाई ध्यानमा राख्दै।

पहिलो स्थानमा भ्वाइस इन्टरफेसहरूले सामना गर्ने समस्याहरू बोलीलाई सही रूपमा बुझ्नुहोस्, जसमा, उदाहरणका लागि, सम्पूर्ण व्याकरणिक अनुक्रमहरू प्राय: मेटाइन्छ, भाषिक र ध्वन्यात्मक त्रुटिहरू, त्रुटिहरू, भूलहरू, वाणी दोषहरू, समानार्थी शब्दहरू, अनुचित पुनरावृत्तिहरू, आदि हुन्छन्। यी सबै ACP प्रणालीहरूले छिटो र भरपर्दो रूपमा काम गर्नुपर्छ। कमसेकम ती अपेक्षाहरू हुन्।

कठिनाइहरूको स्रोत पनि मान्यता प्राप्त भाषण बाहेक अन्य ध्वनिक संकेतहरू हुन् जुन पहिचान प्रणालीको इनपुटमा प्रवेश गर्दछ, अर्थात्। सबै प्रकारको हस्तक्षेप र शोर। सरल अवस्थामा, तपाईं तिनीहरूलाई आवश्यक छ फिल्टर गर्नुहोस्। यो कार्य नियमित र सजिलो देखिन्छ - सबै पछि, विभिन्न संकेतहरू फिल्टर गरिएका छन् र प्रत्येक इलेक्ट्रोनिक्स इन्जिनियरलाई थाहा छ यस्तो अवस्थामा के गर्ने। यद्यपि, यदि वाक् पहिचानको परिणामले हाम्रो अपेक्षाहरू पूरा गर्ने हो भने यो धेरै सावधानीपूर्वक र सावधानीपूर्वक गर्नुपर्छ।

हाल प्रयोग गरिएको फिल्टरिंगले यसलाई हटाउन सम्भव बनाउँछ, स्पीच सिग्नलको साथमा, माइक्रोफोनले उठाएको बाह्य आवाज र स्पीच सिग्नलको आन्तरिक गुणहरू, जसले यसलाई पहिचान गर्न गाह्रो बनाउँछ। यद्यपि, धेरै जटिल प्राविधिक समस्या उत्पन्न हुन्छ जब विश्लेषण गरिएको भाषण संकेतमा हस्तक्षेप हुन्छ ... अर्को भाषण संकेत, त्यो हो, उदाहरणका लागि, वरिपरि ठूलो छलफल। यो प्रश्न साहित्यमा तथाकथित रूपमा चिनिन्छ। यो पहिले नै जटिल विधिहरूको प्रयोग आवश्यक छ, तथाकथित। deconvolution (खोल्दै) संकेत।

बोली पहिचानको समस्या त्यहाँ समाप्त हुँदैन। यो बुझ्न लायक छ कि भाषणले धेरै प्रकारका जानकारीहरू बोक्छ। मानव आवाजले लिंग, उमेर, मालिकको विभिन्न वर्ण वा उसको स्वास्थ्यको अवस्थालाई सुझाव दिन्छ। स्पीच सिग्नलमा पाइने विशेषता ध्वनिक घटनाको आधारमा विभिन्न रोगहरूको निदानसँग सम्बन्धित बायोमेडिकल इन्जिनियरिङको एक विस्तृत विभाग छ।

त्यहाँ एप्लिकेसनहरू पनि छन् जहाँ स्पीच सिग्नलको ध्वनिक विश्लेषणको मुख्य उद्देश्य स्पिकरको पहिचान गर्नु वा उसले दाबी गरेको व्यक्ति हो भनेर प्रमाणित गर्नु हो (कुञ्जी, पासवर्ड वा PUK कोडको सट्टा आवाज)। यो महत्त्वपूर्ण हुन सक्छ, विशेष गरी स्मार्ट निर्माण प्रविधिहरूको लागि।

वाक् पहिचान प्रणालीको पहिलो भाग हो एक माइक्रोफोन। यद्यपि, माइक्रोफोनले उठाएको संकेत सामान्यतया थोरै प्रयोगको रहन्छ। अध्ययनहरूले देखाउँदछ कि ध्वनि तरंगको आकार र पाठ्यक्रम व्यक्ति, बोलीको गति, र आंशिक रूपमा वार्ताकारको मूडमा निर्भर गर्दछ - जबकि थोरै हदसम्म उनीहरूले बोलेका आदेशहरूको सामग्रीलाई प्रतिबिम्बित गर्दछन्।

त्यसैले, संकेत सही तरिकाले प्रशोधन गर्नुपर्छ। आधुनिक ध्वनिविज्ञान, फोनेटिक्स र कम्प्युटर विज्ञानले सँगै उपकरणहरूको एक समृद्ध सेट प्रदान गर्दछ जुन भाषण संकेतलाई प्रक्रिया, विश्लेषण, पहिचान र बुझ्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। सिग्नलको गतिशील स्पेक्ट्रम, तथाकथित गतिशील स्पेक्ट्रोग्राम। तिनीहरू प्राप्त गर्न एकदमै सजिलो छन्, र गतिशील स्पेक्ट्रोग्रामको रूपमा प्रस्तुत गरिएको भाषण छवि पहिचानमा प्रयोग हुने प्रविधिहरू प्रयोग गरेर पहिचान गर्न अपेक्षाकृत सजिलो छ।

भाषणको सरल तत्वहरू (उदाहरणका लागि, आदेशहरू) सम्पूर्ण स्पेक्ट्रोग्रामहरूको साधारण समानताद्वारा पहिचान गर्न सकिन्छ। उदाहरणका लागि, आवाज-सक्रिय मोबाइल फोन शब्दकोशमा केही दशदेखि केही सय शब्दहरू र वाक्यांशहरू मात्र हुन्छन्, सामान्यतया पूर्व-स्ट्याक गरिएका छन् ताकि तिनीहरू सजिलै र प्रभावकारी रूपमा पहिचान गर्न सकिन्छ। यो साधारण नियन्त्रण कार्यहरूको लागि पर्याप्त छ, तर यसले समग्र अनुप्रयोगलाई गम्भीर रूपमा सीमित गर्दछ। योजना अनुसार निर्मित प्रणालीहरू, एक नियमको रूपमा, केवल विशिष्ट स्पिकरहरूलाई समर्थन गर्दछ जसको लागि आवाजहरू विशेष रूपमा प्रशिक्षित हुन्छन्। त्यसोभए यदि त्यहाँ कोही नयाँ छ जसले प्रणाली नियन्त्रण गर्न आफ्नो आवाज प्रयोग गर्न चाहन्छ, तिनीहरू प्रायः स्वीकार गरिने छैनन्।

यो अपरेशन को परिणाम भनिन्छ 2-W स्पेक्ट्रोग्राम, अर्थात् दुई-आयामी स्पेक्ट्रम। यस ब्लकमा अर्को गतिविधि छ जुन ध्यान दिन लायक छ - विभाजन। सामान्यतया भन्नुपर्दा, हामी छुट्टाछुट्टै पहिचान गर्न सकिने भागहरूमा निरन्तर वाणी सङ्केत तोड्ने कुरा गरिरहेका छौं। यो व्यक्तिगत निदानबाट मात्र हो कि सम्पूर्णको पहिचान बनाइन्छ। यो प्रक्रिया आवश्यक छ किनभने यो एक पटकमा लामो र जटिल भाषण पहिचान गर्न सम्भव छैन। स्पीच सिग्नलमा कुन खण्डहरू छुट्याउन सकिन्छ भन्ने बारे सम्पूर्ण खण्डहरू पहिले नै लेखिएको छ, त्यसैले हामी अब निर्णय गर्दैनौं कि प्रतिष्ठित खण्डहरू फोनेम (ध्वनि समतुल्य), सिलेबल, वा एलोफोनहरू हुनुपर्दछ।

स्वचालित पहिचान को प्रक्रिया सधैं वस्तुहरु को केहि विशेषताहरु लाई बुझाउँछ। स्पीच सिग्नलका लागि विभिन्न मापदण्डहरूको सयौं सेटहरू परीक्षण गरिएका छन्। स्पीच सिग्नल छ मान्यता प्राप्त फ्रेमहरूमा विभाजित र भएको चयन गरिएका सुविधाहरूजसद्वारा यी फ्रेमहरू पहिचान प्रक्रियामा प्रस्तुत गरिन्छ, हामी प्रदर्शन गर्न सक्छौं (प्रत्येक फ्रेमको लागि छुट्टै) वर्गीकरण, अर्थात् फ्रेममा पहिचानकर्ता नियुक्त गर्दै, जसले भविष्यमा यसलाई प्रतिनिधित्व गर्नेछ।

अर्को चरण अलग शब्दहरूमा फ्रेमहरूको संयोजन - प्राय जसो तथाकथित मा आधारित। निहित मार्कोभ मोडेलको मोडेल (HMM-)। त्यसपछि शब्दहरूको मोन्टेज आउँछ पूर्ण वाक्यहरू.

हामी अब एक क्षणको लागि एलेक्सा प्रणालीमा फर्कन सक्छौं। उसको उदाहरणले एक व्यक्तिको मेशिन "बुझ्ने" को बहु-चरण प्रक्रिया देखाउँछ - अझ स्पष्ट रूपमा: उसले दिएको आदेश वा सोधिएको प्रश्न।

शब्दहरू बुझ्नु, अर्थ बुझ्नु र प्रयोगकर्ताको अभिप्राय बुझ्नु पूर्ण रूपमा फरक कुराहरू हुन्।

त्यसकारण, अर्को चरण NLP मोड्युलको काम हो, जसको कार्य हो प्रयोगकर्ता अभिप्राय पहिचान, अर्थात् आदेश/प्रश्नको अर्थ जुन सन्दर्भमा यो उच्चारण गरिएको थियो। नियत पहिचान भयो भने तथाकथित सीप र क्षमताहरूको असाइनमेन्ट, अर्थात् स्मार्ट सहायक द्वारा समर्थित विशिष्ट सुविधा। मौसमको बारेमा प्रश्नको अवस्थामा, मौसम डेटा स्रोतहरू बोलाइन्छ, जुन भाषण (TTS - संयन्त्र) मा प्रशोधन गर्न बाँकी छ। नतिजाको रूपमा, प्रयोगकर्ताले सोधिएको प्रश्नको जवाफ सुन्छ।

आवाज? ग्राफिक कला? वा हुनसक्छ दुबै?

सबैभन्दा ज्ञात आधुनिक अन्तरक्रिया प्रणालीहरू मध्यस्थतामा आधारित छन् ग्राफिकल प्रयोगकर्ता इन्टरफेस (ग्राफिकल इन्टरफेस)। दुर्भाग्यवश, GUI डिजिटल उत्पादनसँग अन्तरक्रिया गर्ने सबैभन्दा स्पष्ट तरिका होइन। यो आवश्यक छ कि प्रयोगकर्ताहरूले पहिले इन्टरफेस कसरी प्रयोग गर्ने र प्रत्येक पछिको अन्तरक्रियाको साथ यो जानकारी सम्झन सिक्नुपर्छ। धेरै परिस्थितिहरूमा, आवाज धेरै सुविधाजनक छ, किनकि तपाइँ VUI सँग यन्त्रसँग कुरा गरेर अन्तरक्रिया गर्न सक्नुहुन्छ। एक इन्टरफेस जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई केही आदेशहरू वा अन्तरक्रिया विधिहरू सम्झन र सम्झन बाध्य पार्दैन कम समस्याहरू निम्त्याउँछ।

निस्सन्देह, VUI को विस्तारको मतलब अधिक परम्परागत इन्टरफेसहरू त्याग्नु होइन - बरु, हाइब्रिड इन्टरफेसहरू उपलब्ध हुनेछन् जसले अन्तरक्रिया गर्ने धेरै तरिकाहरू संयोजन गर्दछ।

भ्वाइस इन्टरफेस मोबाइल सन्दर्भमा सबै कार्यहरूको लागि उपयुक्त छैन। यसको साथ, हामी कार चलाउने साथीलाई कल गर्नेछौं, र उसलाई एसएमएस पनि पठाउनेछौं, तर पछिल्लो स्थानान्तरणहरू जाँच गर्न धेरै गाह्रो हुन सक्छ - प्रणाली () र प्रणाली (प्रणाली) द्वारा उत्पन्न गरिएको जानकारीको मात्राको कारणले। रेचेल हिनम्यानले उनको पुस्तक मोबाइल फ्रन्टियरमा सुझाव दिएझैं, इनपुट र आउटपुट जानकारीको मात्रा कम भएको कार्यहरू गर्दा VUI प्रयोग गर्नु सबैभन्दा प्रभावकारी हुन्छ।

इन्टरनेटमा जडान भएको स्मार्टफोन सुविधाजनक छ तर असुविधाजनक पनि छ (9)। प्रत्येक पटक प्रयोगकर्ताले केहि किन्न वा नयाँ सेवा प्रयोग गर्न चाहन्छ, उनीहरूले अर्को एप डाउनलोड गरेर नयाँ खाता सिर्जना गर्नुपर्नेछ। भ्वाइस इन्टरफेसहरूको प्रयोग र विकासको लागि एउटा क्षेत्र यहाँ सिर्जना गरिएको छ। प्रयोगकर्ताहरूलाई धेरै फरक एपहरू स्थापना गर्न वा प्रत्येक सेवाको लागि छुट्टै खाताहरू सिर्जना गर्न बाध्य पार्नुको सट्टा, विज्ञहरू भन्छन् कि VUI ले यी जटिल कार्यहरूको बोझ एआई-संचालित आवाज सहायकमा सार्नेछ। कडा गतिविधिहरू गर्न उहाँको लागि यो सुविधाजनक हुनेछ। हामी उहाँलाई आदेश मात्र दिनेछौं।

9. स्मार्ट फोन मार्फत आवाज इन्टरफेस

आज, केवल एक फोन र कम्प्युटर मात्र इन्टरनेटमा जडान भएको छ। स्मार्ट थर्मोस्टेटहरू, बत्तीहरू, केटलहरू र अन्य धेरै IoT- एकीकृत यन्त्रहरू पनि नेटवर्कमा जोडिएका छन् (१०)। यसरी, त्यहाँ हाम्रो वरिपरि ताररहित उपकरणहरू छन् जसले हाम्रो जीवन भर्दछ, तर ती सबै ग्राफिकल प्रयोगकर्ता इन्टरफेसमा स्वाभाविक रूपमा फिट हुँदैनन्। VUI को प्रयोगले तपाईंलाई सजिलैसँग हाम्रो वातावरणमा एकीकृत गर्न मद्दत गर्नेछ।

10. चीजहरूको इन्टरनेटको साथ भ्वाइस इन्टरफेस

आवाज प्रयोगकर्ता इन्टरफेस सिर्जना गर्न चाँडै एक प्रमुख डिजाइनर कौशल हुनेछ। यो एक वास्तविक समस्या हो - भ्वाईस प्रणालीहरू लागू गर्ने आवश्यकताले तपाईंलाई सक्रिय डिजाइनमा थप ध्यान केन्द्रित गर्न प्रोत्साहित गर्नेछ, त्यो हो, प्रयोगकर्ताको प्रारम्भिक मनसाय बुझ्न प्रयास गर्दै, कुराकानीको प्रत्येक चरणमा उनीहरूको आवश्यकता र अपेक्षाहरू अनुमान गर्दै।

आवाज डेटा प्रविष्ट गर्ने एक प्रभावकारी तरिका हो - यसले प्रयोगकर्ताहरूलाई तिनीहरूको आफ्नै सर्तहरूमा प्रणालीमा आदेशहरू द्रुत रूपमा जारी गर्न अनुमति दिन्छ। अर्कोतर्फ, स्क्रिनले जानकारी प्रदर्शन गर्न प्रभावकारी तरिका प्रदान गर्दछ: यसले प्रणालीहरूलाई एकै समयमा ठूलो मात्रामा जानकारी प्रदर्शन गर्न अनुमति दिन्छ, प्रयोगकर्ताहरूको मेमोरीमा बोझ कम गर्दै। यो तार्किक छ कि तिनीहरूलाई एक प्रणालीमा संयोजन प्रोत्साहनजनक लाग्दछ।

अमेजन इको र गुगल होम जस्ता स्मार्ट स्पिकरहरूले कुनै पनि भिजुअल डिस्प्ले प्रस्ताव गर्दैनन्। मध्यम दूरीमा आवाज पहिचानको शुद्धतामा उल्लेखनीय सुधार गर्दै, तिनीहरूले ह्यान्ड्स-फ्री सञ्चालनलाई अनुमति दिन्छन्, जसले तिनीहरूको लचिलोपन र दक्षता बढाउँछ - तिनीहरू पहिले नै भ्वाइस नियन्त्रणको साथ स्मार्टफोनहरू भएका प्रयोगकर्ताहरूका लागि पनि वांछनीय छन्। यद्यपि, स्क्रिनको अभाव ठूलो सीमा हो।

सम्भावित आदेशहरूको प्रयोगकर्ताहरूलाई सूचित गर्न केवल बीपहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ, र आउटपुट ठूलो स्वरमा पढ्नु धेरै आधारभूत कार्यहरू बाहेक कठिन हुन्छ। खाना पकाउँदा आवाज आदेशको साथ टाइमर सेट गर्नु राम्रो छ, तर कति समय बाँकी छ भनेर सोध्नु आवश्यक छैन। नियमित मौसम पूर्वानुमान प्राप्त गर्नु प्रयोगकर्ताको लागि मेमोरीको परीक्षण हुन्छ, जसले स्क्रिनबाट एकै नजरमा उठाउनुको सट्टा हप्ताभरि तथ्यहरूको श्रृंखला सुन्न र अवशोषित गर्नुपर्छ।

डिजाइनरहरू पहिले नै छन् हाइब्रिड समाधान, इको शो (११), जसले आधारभूत इको स्मार्ट स्पिकरमा डिस्प्ले स्क्रिन थप्यो। यसले उपकरणको कार्यक्षमता धेरै विस्तार गर्दछ। यद्यपि, इको शो अझै पनि धेरै कम सक्षम छ आधारभूत कार्यहरू प्रदर्शन गर्न जुन लामो समयदेखि स्मार्टफोन र ट्याब्लेटहरूमा उपलब्ध छ। उदाहरणका लागि यसले (अझैसम्म) वेब सर्फ गर्न, समीक्षाहरू देखाउन वा Amazon किनमेल कार्टको सामग्रीहरू प्रदर्शन गर्न सक्दैन।

भिजुअल डिस्प्ले भनेको आवाजको तुलनामा मानिसहरूलाई जानकारीको सम्पत्ति प्रदान गर्ने स्वाभाविक रूपमा अझ प्रभावकारी तरिका हो। आवाजलाई प्राथमिकतामा राखेर डिजाइन गर्दा आवाज अन्तरक्रियामा धेरै सुधार हुन्छ, तर लामो समयसम्म अन्तरक्रियाको लागि भिजुअल मेनुको स्वेच्छाचारी रूपमा प्रयोग नगर्नु भनेको आफ्नो पछाडि हात बाँधेर लड्नु जस्तै हुनेछ। अन्त-देखि-अन्त बुद्धिमान आवाज र प्रदर्शन इन्टरफेसहरूको जटिलताको कारण, विकासकर्ताहरूले इन्टरफेसहरूमा हाइब्रिड दृष्टिकोणलाई गम्भीर रूपमा विचार गर्नुपर्छ।

बोली उत्पादन र पहिचान प्रणालीहरूको दक्षता र गति बढाएर तिनीहरूलाई त्यस्ता अनुप्रयोगहरू र क्षेत्रहरूमा प्रयोग गर्न सम्भव बनाएको छ, उदाहरणका लागि:

• सैन्य (विमान वा हेलिकप्टरमा आवाज आदेशहरू, उदाहरणका लागि, F16 VISTA),

• स्वचालित पाठ ट्रान्सक्रिप्शन (पाठमा भाषण),

• अन्तरक्रियात्मक सूचना प्रणाली (प्राइम स्पीच, आवाज पोर्टल),

• मोबाइल उपकरणहरू (फोन, स्मार्टफोन, ट्याब्लेट),

• रोबोटिक्स (Cleverbot - ASR प्रणालीहरू कृत्रिम बुद्धिसँग जोडिएको),

• अटोमोटिभ (कारका कम्पोनेन्टहरूको ह्यान्ड्स-फ्री नियन्त्रण, जस्तै ब्लू र मी),

• गृह अनुप्रयोगहरू (स्मार्ट होम सिस्टम)।

सुरक्षाको लागि सावधान!

अटोमोटिभ, घरेलु उपकरणहरू, तताउने/कूलिङ र घर सुरक्षा प्रणालीहरू, र धेरै घरेलु उपकरणहरूले भ्वाइस इन्टरफेसहरू प्रयोग गर्न थालेका छन्, प्रायः AI-आधारित। यस चरणमा, मेसिनहरूसँगको लाखौं कुराकानीबाट प्राप्त डाटा पठाइन्छ कम्प्युटिङ क्लाउडहरू। यो स्पष्ट छ कि मार्केटरहरू तिनीहरूमा चासो राख्छन्। र तिनीहरूलाई मात्र होइन।

Symantec सुरक्षा विशेषज्ञहरूको भर्खरको रिपोर्टले भ्वाइस कमाण्ड प्रयोगकर्ताहरूले सुरक्षा सुविधाहरू जस्तै ढोका लकहरू नियन्त्रण नगर्न सुझाव दिन्छ, घर सुरक्षा प्रणालीलाई एक्लै छोड्नुहोस्। पासवर्ड वा गोप्य जानकारी भण्डारण गर्नको लागि पनि उस्तै हुन्छ। कृत्रिम बुद्धिमत्ता र स्मार्ट उत्पादनहरूको सुरक्षा अझै पर्याप्त रूपमा अध्ययन गरिएको छैन।

जब घरभरका यन्त्रहरूले प्रत्येक शब्द सुन्छन्, प्रणालीको ह्याकिङ र दुरुपयोगको जोखिम अत्यन्त महत्त्वपूर्ण मुद्दा बन्न सक्छ। यदि एक आक्रमणकारीले स्थानीय नेटवर्क वा यससँग सम्बन्धित इमेल ठेगानाहरूमा पहुँच प्राप्त गर्दछ भने, स्मार्ट उपकरण सेटिङहरू परिवर्तन गर्न वा फ्याक्ट्री सेटिङहरूमा रिसेट गर्न सकिन्छ, जसले बहुमूल्य जानकारी गुमाउने र प्रयोगकर्ता इतिहास मेटाउनेछ।

अर्को शब्दमा, सुरक्षा पेशेवरहरूलाई डर छ कि आवाज-संचालित AI र VUI हामीलाई सम्भावित खतराहरूबाट जोगाउन र अपरिचित व्यक्तिले केहि सोध्दा हाम्रो मुख बन्द राख्न पर्याप्त स्मार्ट छैन।

एक टिप्पणी थप्न