OpenAI Audio Models: เพิ่มประสิทธิภาพให้กับแอปพลิเคชันของคุณ

ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การประมวลผลเสียงกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของแอปพลิเคชันยุคใหม่ ตั้งแต่การรู้จำเสียงพูดไปจนถึงการสร้างเสียง AI เครื่องมือเสียงที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังนิยามใหม่ว่ามนุษย์โต้ตอบกับเทคโนโลยีอย่างไร และด้วยกระแสนี้ OpenAI จึงได้เปิดตัวโมเดลเสียงรุ่นถัดไปที่มาพร้อมความสามารถล้ำสมัยผ่าน API ของตน ในบทความนี้ เราจะสำรวจ OpenAI Audio Models ใหม่เหล่านี้ รวมถึงคุณสมบัติ ข้อดี และการใช้งานจริงในโลกธุรกิจ 

การแนะนำ 

ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา เราได้ลงทุนในการพัฒนาความฉลาด ความสามารถ และประโยชน์ของระบบตัวแทนที่ใช้ข้อความเป็นหลัก หรือที่เรียกว่าระบบที่สามารถดำเนินงานแทนผู้ใช้ได้อย่างอิสระ ด้วยการเปิดตัวเครื่องมือใหม่ ๆ อย่าง Operator, Deep Research, Computer-Using Agents และ Responses API ที่มาพร้อมเครื่องมือในตัว อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ตัวแทนเหล่านี้มีประโยชน์อย่างแท้จริง ผู้คนจำเป็นต้องสามารถโต้ตอบกับระบบเหล่านี้ได้อย่างลึกซึ้งและเป็นธรรมชาติมากขึ้น ผ่านการสื่อสารด้วยภาษาพูดแทนที่จะใช้แค่ข้อความเพียงอย่างเดียว 

วันนี้ เรากำลังเปิดตัวโมเดลเสียงใหม่สำหรับแปลงเสียงเป็นข้อความ (speech-to-text) และแปลงข้อความเป็นเสียง (text-to-speech) ผ่าน API ที่จะช่วยให้สามารถสร้างตัวแทนเสียงที่มีความสามารถ ปรับแต่งได้ และชาญฉลาดยิ่งขึ้น เพื่อสร้างคุณค่าที่แท้จริง โมเดล speech-to-text รุ่นล่าสุดของเราทำลายสถิติมาตรฐานเดิมด้วยความแม่นยำและความน่าเชื่อถือที่เหนือกว่า โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่ท้าทาย เช่น สำเนียงที่หลากหลาย สภาพแวดล้อมที่มีเสียงรบกวน และความเร็วในการพูดที่แตกต่างกัน การปรับปรุงเหล่านี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำของการถอดความ ทำให้เหมาะสมเป็นพิเศษสำหรับการใช้งานในศูนย์บริการลูกค้า การถอดบันทึกการประชุม และอื่น ๆ 

เป็นครั้งแรกที่นักพัฒนาสามารถสั่งให้โมเดล text-to-speech พูดในลักษณะที่ต้องการได้ เช่น “พูดเหมือนพนักงานบริการลูกค้าที่เห็นอกเห็นใจ” ซึ่งเป็นการปลดล็อกระดับใหม่ของการปรับแต่งสำหรับตัวแทนเสียง ช่วยให้สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ตั้งแต่เสียงบริการลูกค้าที่มีความเข้าอกเข้าใจและมีชีวิตชีวามากขึ้น ไปจนถึงการบรรยายที่มีอารมณ์และความสร้างสรรค์สำหรับประสบการณ์เล่าเรื่อง 

เราเปิดตัวโมเดลเสียงรุ่นแรกในปี 2022 และตั้งแต่นั้นมา เราก็มุ่งมั่นที่จะพัฒนาความฉลาด ความแม่นยำ และความน่าเชื่อถือของโมเดลเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง ด้วยโมเดลเสียงใหม่เหล่านี้ นักพัฒนาจะสามารถสร้างระบบแปลงเสียงเป็นข้อความที่แม่นยำและทนทานยิ่งขึ้น รวมถึงเสียงแปลงข้อความเป็นเสียงที่มีเอกลักษณ์และมีบุคลิก—all ผ่าน API เดียว 

OpenAI Audio Models คืออะไร? 

OpenAI Audio Models คือชุดเครื่องมือ AI ขั้นสูงที่ออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจ สร้าง และประมวลผลข้อมูลเสียง โมเดลเหล่านี้สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม deep learning ที่มีความเชี่ยวชาญในงานต่าง ๆ เช่น การแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ (STT), การแปลงข้อความเป็นเสียง (TTS), การจำลองเสียง, การจัดหมวดหมู่เสียง และการสร้างเสียง 

การเปิดตัวล่าสุดของ OpenAI นำเสนอโมเดลเสียงรุ่นใหม่เข้าสู่ API ช่วยให้นักพัฒนาสามารถผสานรวมความสามารถด้านเสียงเข้ากับผลิตภัณฑ์ บริการ และแพลตฟอร์มได้อย่างไร้รอยต่อ โดยไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดล AI ขึ้นมาเองตั้งแต่ต้น 

คุณสมบัติเด่นของ OpenAI Audio Models รุ่นถัดไป 

OpenAI ได้บรรจุฟีเจอร์ล้ำสมัยไว้ในโมเดลเสียงรุ่นถัดไปเหล่านี้ เพื่อรองรับแอปพลิเคชันที่เน้นการใช้งานด้านเสียงในหลายรูปแบบ 

1. การรู้จำเสียงพูดที่แม่นยำสูง (STT) 

โมเดลที่ได้รับการอัปเกรดสามารถถอดเสียงเป็นข้อความได้อย่างแม่นยำในระดับแนวหน้าของอุตสาหกรรม แม้ในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงรบกวนหรือสำเนียงที่หลากหลาย เหมาะสำหรับการใช้งานเช่น ผู้ช่วยเสมือน การสนับสนุนลูกค้า และการถอดบันทึกการประชุม 

2. การแปลงข้อความเป็นเสียงที่เป็นธรรมชาติ (TTS) 

API รองรับฟังก์ชันการแปลงข้อความเป็นเสียงที่สมจริงมาก พร้อมตัวเลือกในการปรับแต่งสไตล์เสียง น้ำเสียง และอารมณ์ ช่วยให้สร้างเสียงพากย์สำหรับวิดีโอ หนังสือเสียง และระบบตอบรับอัตโนมัติ (IVR) ได้อย่างมีชีวิตชีวา 

3. รองรับหลายภาษา 

โมเดลเสียง OpenAI รองรับหลายภาษาและสำเนียง ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานระดับโลกในภูมิภาคและอุตสาหกรรมต่าง ๆ 

4. การจำลองเสียงและการปรับแต่ง 

โมเดลใหม่มาพร้อมความสามารถในการจำลองเสียง ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างเสียงเฉพาะตัวและเสียงที่เป็นเอกลักษณ์สำหรับผลิตภัณฑ์ ตัวละครเสมือน หรือเทคโนโลยีช่วยเหลือ 

5. การประมวลผลเสียงแบบเรียลไทม์ 

ด้วยประสิทธิภาพที่มีความหน่วงต่ำ โมเดลเหล่านี้จึงได้รับการปรับแต่งสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ เช่น การสร้างคำบรรยายสด การประชุมเสมือน และอุปกรณ์ควบคุมด้วยเสียง 

ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลเสียงล่าสุดของเรา 

โมเดลถอดเสียงพูดเป็นข้อความรุ่นใหม่ 

เราได้เปิดตัวโมเดลใหม่ gpt-4o-transcribe และ gpt-4o-mini-transcribe ที่มาพร้อมการปรับปรุงในด้านอัตราความผิดพลาดของคำ (Word Error Rate) และความสามารถในการรู้จำภาษาได้ดียิ่งขึ้นเมื่อเทียบกับโมเดล Whisper รุ่นดั้งเดิม 

gpt-4o-transcribe แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพ WER ที่ดีกว่าโมเดล Whisper รุ่นก่อนหน้าในหลากหลายเกณฑ์มาตรฐานที่ได้รับการยอมรับในวงกว้าง ซึ่งสะท้อนถึงความก้าวหน้าที่สำคัญของเราในเทคโนโลยีการถอดเสียงพูดเป็นข้อความ ความก้าวหน้าเหล่านี้เกิดจากนวัตกรรมที่พุ่งเป้าไปยัง reinforcement learning และการฝึกโมเดลในช่วงกลางที่เข้มข้นด้วยชุดข้อมูลเสียงที่หลากหลายและมีคุณภาพสูง 

ด้วยเหตุนี้ โมเดลถอดเสียงพูดเป็นข้อความรุ่นใหม่เหล่านี้จึงสามารถจับความละเอียดอ่อนของการพูดได้ดีขึ้น ลดการเข้าใจผิด และเพิ่มความน่าเชื่อถือในการถอดความ โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่ท้าทาย เช่น สำเนียงที่แตกต่างกัน สภาพแวดล้อมที่มีเสียงรบกวน หรือความเร็วในการพูดที่หลากหลาย โมเดลเหล่านี้พร้อมให้ใช้งานแล้วใน Speech-to-Text API⁠ (เปิดลิงก์ในหน้าต่างใหม่) 

อัตราความผิดพลาดของคำ (Word Error Rate หรือ WER) คือมาตรวัดความแม่นยำของโมเดลรู้จำเสียงพูด โดยคำนวณจากเปอร์เซ็นต์ของคำที่ถอดผิดเมื่อเทียบกับข้อความอ้างอิง—WER ที่ต่ำกว่าจะดีกว่าและหมายถึงความผิดพลาดที่น้อยลง โมเดลถอดเสียงพูดเป็นข้อความรุ่นล่าสุดของเราทำได้ดีกว่าเดิมด้วยการลดค่า WER ลงในหลายเกณฑ์มาตรฐาน รวมถึง FLEURS (Few-shot Learning Evaluation of Universal Representations of Speech) ซึ่งเป็นชุดทดสอบเสียงพูดแบบหลายภาษาที่ครอบคลุมกว่า 100 ภาษา โดยใช้ตัวอย่างเสียงที่ได้รับการถอดความอย่างแม่นยำโดยมนุษย์ 

ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความแม่นยำในการถอดความที่สูงขึ้นและการรองรับภาษาที่หลากหลายและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น ดังที่แสดงไว้ในที่นี้ โมเดลของเราสามารถเอาชนะ Whisper v2 และ Whisper v3 ได้อย่างต่อเนื่องในทุกการประเมินภาษาที่ทำการทดสอบ 

โมเดล text-to-speech รุ่นใหม่ 

เรายังเปิดตัวโมเดลใหม่ gpt-4o-mini-tts ซึ่งมีความสามารถในการควบคุมการออกเสียงได้ดีขึ้น โดยเป็นครั้งแรกที่นักพัฒนาสามารถ “กำหนดคำสั่ง” ให้โมเดลได้ไม่เพียงแค่ว่าจะพูดอะไร แต่รวมถึง “วิธีการพูด” ด้วย—เปิดโอกาสให้สามารถสร้างประสบการณ์แบบปรับแต่งได้มากขึ้น ตั้งแต่กรณีใช้งานด้านบริการลูกค้าไปจนถึงการเล่าเรื่องเชิงสร้างสรรค์ โมเดลนี้พร้อมใช้งานแล้วใน text-to-speech API⁠ (เปิดในหน้าต่างใหม่) ทั้งนี้ โมเดล text-to-speech เหล่านี้จำกัดการใช้งานไว้กับเสียงสังเคราะห์ที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า ซึ่งเรามีการติดตามเพื่อให้แน่ใจว่าเสียงจะสอดคล้องกับรูปแบบเสียงสังเคราะห์ตามที่กำหนดไว้เสมอ 

นวัตกรรมทางเทคนิคเบื้องหลังโมเดล 

การ pretraining ด้วยชุดข้อมูลเสียงจริง 
โมเดลเสียงรุ่นใหม่ของเราพัฒนาขึ้นบนสถาปัตยกรรม GPT‑4o และ GPT‑4o-mini โดยได้รับการ pretraining อย่างเข้มข้นด้วยชุดข้อมูลเฉพาะทางที่เน้นไปที่เสียง ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการปรับประสิทธิภาพของโมเดล วิธีการที่มุ่งเน้นนี้ช่วยให้เข้าใจความละเอียดอ่อนของเสียงพูดได้ลึกซึ้งขึ้น และมอบประสิทธิภาพยอดเยี่ยมในงานที่เกี่ยวข้องกับเสียง 

เทคนิคการ distillation ขั้นสูง 

เราได้พัฒนาเทคนิคการ distillation ให้ก้าวหน้าไปอีกขั้น ช่วยให้สามารถถ่ายทอดองค์ความรู้จากโมเดลเสียงขนาดใหญ่ไปยังโมเดลขนาดเล็กที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า ด้วยการนำวิธี self-play ขั้นสูงมาใช้ ชุดข้อมูล distillation ของเราสามารถเก็บรายละเอียดของบทสนทนาเสมือนจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยจำลองการโต้ตอบระหว่างผู้ใช้งานกับผู้ช่วย AI ได้อย่างสมจริง สิ่งนี้ช่วยให้โมเดลขนาดเล็กสามารถสร้างคุณภาพของบทสนทนาและการตอบสนองที่ยอดเยี่ยมได้ 

แนวทาง reinforcement learning 

สำหรับโมเดล speech-to-text เราได้ผสานแนวทาง reinforcement learning (RL) เข้าไปอย่างเต็มรูปแบบ เพื่อยกระดับความแม่นยำของการถอดความให้เป็นมาตรฐานใหม่ในอุตสาหกรรม วิธีการนี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำและลดอัตราการแสดงผลข้อมูลผิดพลาด (hallucination) ได้อย่างมาก ทำให้โซลูชัน speech-to-text ของเรามีความสามารถในการแข่งขันสูงในสถานการณ์การรู้จำเสียงที่ซับซ้อน 

ความก้าวหน้าเหล่านี้สะท้อนถึงความก้าวหน้าของวงการ audio modeling ที่ผสานนวัตกรรมเข้ากับการปรับปรุงที่ใช้งานได้จริง เพื่อเสริมประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันเสียงให้ดียิ่งขึ้น 

การใช้งานผ่าน API 

โมเดลเสียงใหม่เหล่านี้พร้อมให้บริการแก่ทุกคนแล้ว – ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้งาน audio ได้ที่นี่⁠ (เปิดในหน้าต่างใหม่) สำหรับนักพัฒนาที่กำลังสร้างประสบการณ์การสนทนาด้วยโมเดล text-based อยู่ การเพิ่มโมเดล speech-to-text และ text-to-speech ของเราเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้าง voice agent นอกจากนี้ เรายังเปิดตัวการเชื่อมต่อกับ Agents SDK⁠ (เปิดในหน้าต่างใหม่) ที่ช่วยลดความซับซ้อนในกระบวนการพัฒนา สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างประสบการณ์ speech-to-speech ที่มีความหน่วงต่ำ แนะนำให้ใช้งานร่วมกับ speech-to-speech models ผ่าน Realtime API ของเรา 

แผนในอนาคต 

ในอนาคต เราวางแผนที่จะลงทุนเพิ่มเติมเพื่อพัฒนา AI ให้ฉลาดและแม่นยำยิ่งขึ้น รวมถึงสำรวจวิธีให้ผู้พัฒนาสามารถนำเสียงที่ปรับแต่งเองมาใช้ เพื่อสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น โดยยังคงสอดคล้องกับมาตรฐานความปลอดภัยของเรา นอกจากนี้ เรายังคงร่วมมือกับผู้กำหนดนโยบาย นักวิจัย นักพัฒนา และนักสร้างสรรค์ เพื่อหารือเกี่ยวกับความท้าทายและโอกาสที่เสียงสังเคราะห์สามารถนำเสนอได้ เราตื่นเต้นที่จะได้เห็นนวัตกรรมและการใช้งานเชิงสร้างสรรค์ที่นักพัฒนาจะนำเสนอต่อไปโดยใช้ความสามารถด้านเสียงที่ได้รับการปรับปรุงนี้ ทั้งนี้ เรายังมีแผนลงทุนในสื่อรูปแบบอื่น ๆ เช่น วิดีโอ เพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างประสบการณ์แบบมัลติโหมดที่ครบวงจรได้ในอนาคต 

กรณีการใช้งาน OpenAI Audio Models 

วิธีเริ่มต้นใช้งาน OpenAI Audio Models 

การเริ่มต้นใช้งานโมเดลเสียงเหล่านี้ง่ายมากสำหรับทั้งนักพัฒนาและธุรกิจ โดยสามารถดำเนินการได้ดังนี้: 

1. สมัครเพื่อขอรับ API key ผ่านแพลตฟอร์มอย่างเป็นทางการของ OpenAI 
2. เลือกใช้งาน audio endpoint ที่ต้องการ เช่น speech-to-text (STT) หรือ text-to-speech (TTS) 
3. ผสาน API เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณผ่านภาษาการเขียนโปรแกรมยอดนิยม เช่น Python, JavaScript หรือ Go 
4. ปรับแต่งผลลัพธ์ได้ด้วยการตั้งค่าพารามิเตอร์ เช่น โทนเสียง, ภาษา, และค่าความหน่วง (latency) ตามความต้องการ 

OpenAI ยังมีเอกสารและตัวอย่างโค้ดที่ครบถ้วนเพื่อช่วยให้การผสานระบบเป็นไปอย่างราบรื่น 

สรุป 

การเปิดตัว OpenAI Audio Models ภายในระบบ API ถือเป็นก้าวสำคัญสำหรับนักพัฒนาและธุรกิจที่ต้องการนำพลังของ AI ด้านเสียงมาใช้ประโยชน์ ไม่ว่าจะเป็นแอปพลิเคชันเสียงแบบเรียลไทม์หรือการสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ โมเดลเหล่านี้เปิดประตูสู่นวัตกรรมที่ไร้ขีดจำกัดในยุคการพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่ 

ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือพัฒนาเครื่องมือเพื่อเพิ่มความสามารถในการเข้าถึงของผู้ใช้งาน โมเดลเสียงรุ่นใหม่ของ OpenAI ก็พร้อมมอบประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นที่คุณต้องการเพื่อก้าวนำในโลกเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน 

คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคโนโลยีเสียงรุ่นล่าสุดได้ที่ เว็บไซต์ทางการของ OpenAI 

สนใจผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft หรือไม่ ส่งข้อความถึงเราที่นี่

สำรวจเครื่องมือดิจิทัลของเรา

หากคุณสนใจในการนำระบบจัดการความรู้มาใช้ในองค์กรของคุณ ติดต่อ SeedKM เพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้ภายในองค์กร หรือสำรวจผลิตภัณฑ์อื่นๆ เช่น Jarviz สำหรับการบันทึกเวลาทำงานออนไลน์, OPTIMISTIC สำหรับการจัดการบุคลากร HRM-Payroll, Veracity สำหรับการเซ็นเอกสารดิจิทัล, และ CloudAccount สำหรับการบัญชีออนไลน์

อ่านบทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้และเครื่องมือการจัดการอื่นๆ ได้ที่ Fusionsol Blog, IP Phone Blog, Chat Framework Blog, และ OpenAI Blog.

Chatbot สำหรับ WebApp สร้างความผูกพันกับลูกค้าด้วยระบบอัตโนมัติ – Chatframework AI

Related Articles

• ChatGPT Canvas vs Gemini Canvas Comparison
• Taara Chip: The Next-Generation Innovation Reshaping Computing Power
• Email encryption with M365: A Comprehensive Guide to Encryption
• Copilot For Data Warehouse providing intelligent insights
• Analyze and manage big data with Copilot in Microsoft Fabric
• Microsoft Sentinel Pricing: The Complete Guide