Ხმის ამოცნობა ეს არის ტექნოლოგია, რომელმაც მნიშვნელოვანი წინსვლა განიცადა ბოლო წლებში და მისი დანერგვა სულ უფრო ხშირად ხდება სხვადასხვა მოწყობილობები და აპლიკაციები. ეს ტექნოლოგია საშუალებას გაძლევთ გადაიყვანოთ ადამიანის მეტყველება ტექსტად, რაც უზრუნველყოფს მანქანებთან ურთიერთობის უფრო ბუნებრივ და ინტუიციურ გზას. ამ სტატიაში, მოდით გამოვიკვლიოთ რა არის ზუსტად და როგორ მუშაობს მეტყველების ამოცნობა, ასევე მისი ყველაზე გავრცელებული აპლიკაციები და ტექნიკური შეზღუდვები.
Ხმის ამოცნობა ეს არის პროცესი კომპლექსი, რომელიც მოიცავს მეტყველების მიერ წარმოქმნილი აკუსტიკური ტალღების წერილობით ტექსტად გადაქცევას. ამის შესასრულებლად გამოიყენება სპეციალურად შექმნილი ალგორითმები და ენობრივი მოდელები. ეს ალგორითმები აანალიზებენ მეტყველების ფუნდამენტურ მახასიათებლებს, როგორიცაა გამოთქმა, რიტმი და ინტონაცია, რათა დადგინდეს, რომელი სიტყვები ითქვა და რა თანმიმდევრობით. სიგნალის დამუშავებისა და ბუნებრივი ენის დამუშავების კომბინაციით, მეტყველების ამოცნობა ახერხებს აუდიოს კონვერტაციას ტექსტად მაღალი სიზუსტით.
ხმის ამოცნობის ტექნოლოგია განსაკუთრებით პოპულარული გახდა მზარდი მიღებით ვირტუალური თანაშემწეები და ხმოვანი ბრძანებები მობილურ და სახლის მოწყობილობებზე. ვირტუალური ასისტენტები, როგორიცაა Apple-ის Siri ან Google თანაშემწე, გამოიყენეთ ხმის ამოცნობა მომხმარებლების მიერ მათი ხმით მიცემული ინსტრუქციების ინტერპრეტაციისთვის და პასუხებისთვის. ვირტუალური ასისტენტების გარდა, მეტყველების ამოცნობა გამოიყენება ისეთ აპლიკაციებში, როგორიცაა ტექსტის კარნახი, მანქანური თარგმანი, მეტყველების ტექსტის ტრანსკრიფცია და შეზღუდული შესაძლებლობის მქონე პირთა ხელმისაწვდომობა. ამ ტექნოლოგიამ გააუმჯობესა მომხმარებლის გამოცდილება და გაამარტივა ურთიერთქმედება ელექტრონულ მოწყობილობებთან სხვადასხვა გზით.
მიღწევების მიუხედავად სიტყვის აღიარება, არის გარკვეული ტექნიკური შეზღუდვები, რომლებიც ჯერ კიდევ დასაძლევია. მაგალითად, მეტყველების ამოცნობის სისტემებს შეიძლება უჭირდეს აქცენტებთან, იდიომებთან ან გარემო ხმებთან გამკლავება. გარდა ამისა, მეტყველების ამოცნობის სიზუსტეზე შეიძლება გავლენა იქონიოს გამოყენებული მიკროფონის ხარისხზე და გარემოს აკუსტიკური პირობებმა. თუმცა, როგორც ტექნოლოგია აგრძელებს განვითარებას, მოსალოდნელია, რომ ეს შეზღუდვები თანდათან შემცირდება, რაც საშუალებას მისცემს მეტყველების ამოცნობის უფრო ფართო და ეფექტური განხორციელებას სხვადასხვა დომენებსა და აპლიკაციებში.
წლის შემაჯამებელი, ხმის ამოცნობა ეს არის პერსპექტიული ტექნოლოგია, რომელმაც შეცვალა მანქანებთან ურთიერთობის გზა. მეტყველების ტექსტად ზუსტად და ეფექტურად გარდაქმნის უნარმა განაპირობა მისი გამოყენება მრავალფეროვან მოწყობილობებსა და აპლიკაციებში. მიუხედავად იმისა, რომ ჯერ კიდევ არსებობს ტექნიკური გამოწვევების გადალახვა, მეტყველების ამოცნობა რჩება ღირებულ ინსტრუმენტად და უფრო და უფრო დახვეწილია ტექნოლოგიების სფეროში. მისი მუშაობის ღრმა გაგებით, ჩვენ შეგვიძლია სრულად ვისარგებლოთ მისი შესაძლებლობებით და გამოვიკვლიოთ ახალი გზები ამ ტექნოლოგიის ყოველდღიურ ცხოვრებაში გამოსაყენებლად.
1. შესავალი მეტყველების ამოცნობაში, როგორც ბუნებრივი ენის დამუშავების ტექნოლოგიაში
El ხმის ამოცნობა არის დამუშავების ტექნოლოგია ბუნებრივი ენა რაც საშუალებას აძლევს მანქანებს ადამიანის მეტყველება ტექსტად ან ბრძანებად გარდაქმნას. ეს ტექნოლოგია მნიშვნელოვნად განვითარდა ბოლო წლებში და გახდა უფრო ზუსტი და ეფექტური.
მეტყველების ამოცნობა მუშაობს გამოყენებით მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები რომლებიც აანალიზებენ მეტყველების სპეციფიკურ ნიმუშებს და მახასიათებლებს, რათა ამოიცნონ და გადმოწერონ პირის მიერ ნათქვამი სიტყვები. ეს ალგორითმები მომზადებულია დიდი რაოდენობით მეტყველების მონაცემებზე, რაც მათ საშუალებას აძლევს გააუმჯობესონ თავიანთი სიზუსტე მათი გამოყენებისას.
მას შემდეგ, რაც მეტყველების ამოცნობა მეტყველებას ტექსტად გარდაქმნის, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას აპლიკაციების ფართო სპექტრში. მაგალითად, მისი გამოყენება შესაძლებელია კარნახობს ტექსტს დაწერის ნაცვლად, რომ ვირტუალურ ასისტენტებთან ურთიერთობა როგორიცაა Siri ან Alexa, ან for ელექტრონული მოწყობილობების კონტროლი ხმოვანი ბრძანებების საშუალებით. გარდა ამისა, ხმის ამოცნობა ასევე გამოიყენება ავტომატური თარგმანი, დოკუმენტის ტრანსკრიფცია და ხელმისაწვდომობა შეზღუდული შესაძლებლობის მქონე პირთათვისშორის სხვა პროგრამები.
2. მეტყველების ამოცნობის მუშაობის პრინციპები დახვეწილი ალგორითმების გამოყენებით
მეტყველების ამოცნობა არის ტექნოლოგია, რომელიც საშუალებას აძლევს მანქანებს სალაპარაკო ენის ინტერპრეტაცია და გაგება. დახვეწილი ალგორითმების გამოყენებით, მეტყველების ამოცნობას შეუძლია აუდიო სიგნალების წერილობით ტექსტად გარდაქმნა, რაც ხელს უწყობს ადამიანებსა და კომპიუტერებს შორის ურთიერთქმედებას. ეს პროცესი ეფუძნება ოპერაციული პრინციპების სერიას, რაც შესაძლებელს ხდის მეტყველების ტექსტზე გადაწერის მაღალი სიზუსტისა და ეფექტურობის მიღწევას.
მეტყველების ამოცნობის მუშაობის ერთ-ერთი მთავარი პრინციპია აკუსტიკური მოდელირება. ეს პროცესი მოიცავს სტატისტიკური მოდელის შექმნას, რომელიც წარმოადგენს მეტყველების ბგერებს. ამის მისაღწევად გამოიყენება ისეთი ტექნიკები, როგორიცაა სიხშირის ანალიზი და პარამეტრების შეფასება, როგორიცაა ფორმანტები და ცეპსტრალური კოეფიციენტები. ეს აკუსტიკური მოდელი საშუალებას აძლევს ალგორითმს გაარჩიოს სხვადასხვა ბგერები და ამოიცნოს სალაპარაკო ენაში არსებული შაბლონები.
კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი პრინციპია ენის მოდელირება. ეს პროცესი მოიცავს მოცემულ ენაზე სიტყვების და ფრაზების თანმიმდევრობის სტატისტიკური მოდელის შემუშავებას.ენობრივი მოდელი ეხმარება ალგორითმს წინა სიტყვების საფუძველზე სიტყვის ან ფრაზის გაჩენის ალბათობის პროგნოზირებაში. ეს აუმჯობესებს მეტყველების ამოცნობის სიზუსტეს ენის კონტექსტის და გრამატიკული სტრუქტურების გათვალისწინებით. გარდა ამისა, სისტემის სიზუსტის ასამაღლებლად გამოიყენება ისეთი ტექნიკა, როგორიცაა ენის მოდელის ინტერპოლაცია და ადაპტაცია სხვადასხვა ტიპის ლექსიკასთან.
მოკლედ, მეტყველების ამოცნობა ეფუძნება ოპერაციულ პრინციპებს, რომლებიც მოიცავს აკუსტიკური მოდელირებას და ენის მოდელირებას. ეს პრინციპები საშუალებას აძლევს დახვეწილ ალგორითმებს აუდიო სიგნალების წერილობით ტექსტად გარდაქმნას მაღალი სიზუსტით და ეფექტურობით. ტექნიკის გამოყენება, როგორიცაა სიხშირის ანალიზი, პარამეტრების შეფასება და სტატისტიკური მოდელების აგება ხელს უწყობს ხმის ამოცნობის ხარისხის გაუმჯობესებას და სითხის კომუნიკაციას. ადამიანებსა და მანქანებს შორის შესაძლებელია სალაპარაკო ენის მეშვეობით.
3. აკუსტიკური და ენობრივი მოდელების როლი მეტყველების ამოცნობის პროცესში
როდესაც ვსაუბრობთ სიტყვის აღიარება, ჩვენ ვგულისხმობთ ტექნოლოგიას, რომელიც საშუალებას აძლევს კომპიუტერებს გადააქციონ ადამიანის მეტყველება წერილობით ტექსტად. ამ ტექნოლოგიის მოქმედება ეფუძნება გამოყენებას აკუსტიკური მოდელები ი ენის მოდელები. აკუსტიკური მოდელები პასუხისმგებელნი არიან მიკროფონის მიერ დაფიქსირებული ბგერების რუკებზე და მათ რიცხვობრივ წარმოდგენებად გადაქცევაზე. მეორე მხრივ, ენის მოდელები გამოიყენება სიტყვების მოცემული თანმიმდევრობის ალბათობის შესაფასებლად და პროგნოზირებისთვის.
იმისათვის, რომ მეტყველების ამოცნობის პროცესი იყოს ზუსტი და საიმედო, აუცილებელია გქონდეთ შესაბამისი აკუსტიკური და ენობრივი მოდელები. მოდელები აკუსტიკური ისინი შექმნილია ადამიანის მეტყველებაში სხვადასხვა ფონემებისა და ბგერების ამოცნობისა და გარჩევისთვის. ეს მოდელები იყენებენ მანქანური სწავლის ტექნიკას და სტატისტიკურ ანალიზს სხვადასხვა ბგერისთვის ალბათობის მინიჭებისთვის და ფონემების სწორად გამოყოფისთვის. მეორეს მხრივ, მოდელები ენისა ისინი პასუხისმგებელნი არიან სიტყვების თანმიმდევრობის ალბათობის შეფასებასა და პროგნოზირებაზე გარკვეულ ლინგვისტურ კონტექსტში. ეს მოდელები დაფუძნებულია ტექსტის დიდ რაოდენობაზე და იყენებენ ბუნებრივი ენის დამუშავების ალგორითმებს სიტყვების ყველაზე სავარაუდო თანმიმდევრობის დასადგენად.
მოკლედ, აკუსტიკური და ენობრივი მოდელები ფუნდამენტურ როლს თამაშობენ მეტყველების ამოცნობის პროცესში. აკუსტიკური მოდელები პასუხისმგებელნი არიან მიკროფონის მიერ დაფიქსირებული ბგერების ციფრულ წარმოდგენებად გადაქცევაზე, ხოლო ენის მოდელები აფასებენ და წინასწარმეტყველებენ სიტყვების თანმიმდევრობის ალბათობას მოცემულ ენობრივ კონტექსტში. ორივე მოდელი ერთად მუშაობს ადამიანის მეტყველების წერილობით ტექსტად ზუსტად და საიმედოდ გადაქცევაზე. ამ მოდელების გარეშე, მეტყველების ამოცნობა შეუძლებელი იქნებოდა ისე, როგორც დღეს ვიცით.
4. ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ მეტყველების ამოცნობის სიზუსტეზე და შესრულებაზე
როდესაც ვსაუბრობთ მეტყველების ამოცნობაზე, ვგულისხმობთ ტექნოლოგიას, რომელიც სალაპარაკო სიტყვებს წერილობით ტექსტად გარდაქმნის. მიუხედავად იმისა, რომ ეს ტექნოლოგია სულ უფრო ზუსტი და პოპულარული ხდება ბოლო წლებში, არსებობს რამდენიმე ფაქტორი, რამაც შეიძლება გავლენა მოახდინოს მის სიზუსტესა და შესრულებაზე. მნიშვნელოვანია ამ ფაქტორების გაგება ამ ტექნოლოგიის გამოყენებისას ოპტიმალური გამოცდილების უზრუნველსაყოფად.
აუდიო ხარისხი: ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი ფაქტორი, რომელიც გავლენას ახდენს ხმის ამოცნობის სიზუსტეზე, არის აუდიოს ხარისხი. აუდიო ფონური ხმაურით, ჩაწერის ცუდი ხარისხით ან დამახინჯებით შეიძლება ხმის ამომცნობი პროგრამული უზრუნველყოფის შეუძლებელს გახადოს სალაპარაკო სიტყვების სწორად ინტერპრეტაცია. ამიტომ მიზანშეწონილია გამოიყენოთ კარგი ხარისხის მიკროფონები და მაქსიმალურად შეამციროთ ფონური ხმაური უფრო ზუსტი შედეგების მისაღებად.
მოდელის ტრენინგი: მეტყველების ამოცნობა ეფუძნება მოდელებს, რომლებიც წინასწარ იყო გაწვრთნილი დიდი რაოდენობით მეტყველების მონაცემებით. მნიშვნელოვანია, რომ ეს მოდელები კარგად იყოს მომზადებული და განახლებული ამოცნობის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად. გარდა ამისა, მოდელის ტრენინგში გამოყენებული მონაცემების ხარისხი და მრავალფეროვნება ასევე მნიშვნელოვანი ფაქტორებია. სხვადასხვა ხმით, აქცენტებითა და ინტონაციებით გაწვრთნილ მოდელს ექნება ა უკეთესი შესრულება მეტყველების ამოცნობის სხვადასხვა სიტუაციებში.
ენა და აქცენტი: კიდევ ერთი ფაქტორი, რომელიც გასათვალისწინებელია არის ენა და აქცენტი. მეტყველების ამოცნობის სისტემები შექმნილია იმისთვის, რომ უკეთ იმუშაოს გარკვეულ ენებზე და აქცენტებზე, რადგან გამოთქმა და ინტონაციები განსხვავდება თითოეულ ენასა და რეგიონში. თუ მეტყველების ამოცნობის მოდელი არ არის ოპტიმიზირებული კონკრეტული ენის ან აქცენტისთვის, მისი სიზუსტე შეიძლება დაირღვეს. ამიტომ, მნიშვნელოვანია დარწმუნდეთ, რომ იყენებთ ხმის ამოცნობის სისტემას, რომელიც ადაპტირებულია საჭირო ენასა და აქცენტზე.
მოკლედ, მეტყველების ამოცნობის სიზუსტეზე და შესრულებაზე შეიძლება გავლენა იქონიოს აუდიოს ხარისხზე, მოდელის ტრენინგზე და გამოყენებულ ენასა და აქცენტზე. ამ ფაქტორების გათვალისწინებით, ჩვენ შეგვიძლია გავაუმჯობესოთ მომხმარებლის გამოცდილება ამ ტექნოლოგიის გამოყენებისას და მივიღოთ უფრო ზუსტი და საიმედო შედეგები.
5. პოპულარული ხელსაწყოები და აპლიკაციები, რომლებიც იყენებენ ხმის ამოცნობის ტექნოლოგიას
El სიტყვის აღიარება ეს არის ტექნოლოგია, რომელიც საშუალებას აძლევს მანქანებს ადამიანის მეტყველების ინტერპრეტაცია და გაგება. ხმის შაბლონების, კადენციებისა და ტონების ანალიზით, მოწყობილობებს შეუძლიათ სალაპარაკო სიტყვები გადაიყვანონ წერილობით ტექსტად. ეს ტექნოლოგია მნიშვნელოვნად განვითარდა ბოლო წლებში, ალგორითმების გაუმჯობესებისა და გამოთვლითი სიმძლავრის გაზრდის წყალობით.
El სიტყვის აღიარება მუშაობისთვის ის ეყრდნობა ნაბიჯების სერიას. პირველი, აუდიო აღირიცხება მიკროფონის საშუალებით და გარდაიქმნება ციფრულ სიგნალად. შემდეგ, ციფრული დამუშავების სერია ხორციელდება ხმაურის აღმოსაფხვრელად და ხმის ხარისხის გასაუმჯობესებლად. შემდეგ ამოცნობის სისტემა აანალიზებს სიგნალს და ადარებს მას მონაცემთა ბაზა სიტყვებისა და ფრაზების. ბოლოს სისტემა აბრუნებს სალაპარაკო ფრაზის შესაბამის ტექსტს. მთელი ეს პროცესი ტარდება რეალურ დროში, რაც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებსა და მოწყობილობებს შორის სწრაფად და ეფექტურად ურთიერთქმედებას.
მრავალფეროვანია ინსტრუმენტები და აპლიკაციები პოპულარული, რომლებიც იყენებენ ხმის ამოცნობის ტექნოლოგიას. ერთ-ერთი ყველაზე ცნობილი მაგალითია Apple-ის Siri ჭკვიანი ასისტენტი, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დაუკავშირდნენ საკუთარ მოწყობილობებს ხმოვანი ბრძანებების საშუალებით. კიდევ ერთი მაგალითია Dragon Naturally Speaking პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც გამოიყენება პროფესიულ სფეროში ხმოვანი დოკუმენტების წერილობით ტექსტში სწრაფად გადასაწერად. გარდა ამისა, მრავალი შეტყობინებების აპლიკაცია და სოციალური ქსელები, როგორიცაა WhatsApp და Facebook Messenger, ისინი ასევე გვთავაზობენ ვარიანტს გაგზავნეთ შეტყობინებები ხმა, რომელიც ავტომატურად გარდაიქმნება ტექსტად.
6. რეკომენდაციები სიტყვის ამოცნობის სიზუსტისა და გამოცდილების გასაუმჯობესებლად
მსოფლიოში მიმდინარე, სიტყვის აღიარება ის მრავალი ადამიანისთვის აუცილებელი ინსტრუმენტი გახდა. მოიძიოთ თუ არა ინტერნეტში, კარნახოთ ტექსტური შეტყობინებები ან მართეთ ჭკვიანი მოწყობილობები, ამ ტექნოლოგიამ მნიშვნელოვნად შეუწყო ხელი ჩვენს ცხოვრებას. თუმცა, ზოგჯერ ვხვდებით, რომ ხმის ამოცნობის სიზუსტე არ არის ისეთი, როგორც მოსალოდნელია და შეიძლება იმედგაცრუება განვიცადოთ. საბედნიეროდ, არის რამდენიმე რეკომენდაციები რა შეგვიძლია გავაკეთოთ ხმის ამოცნობის სიზუსტის და მომხმარებლის გამოცდილების გასაუმჯობესებლად.
1. გამოიყენეთ ხარისხიანი მიკროფონი: პირველი ნაბიჯი ხმის ამოცნობის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად არის კარგი მიკროფონის ქონა. ხარისხიანი მიკროფონი უფრო მკაფიოდ აიღებს თქვენს ხმას და შეამცირებს ფონურ ხმაურს, რაც გამოიწვევს სისტემის უკეთეს რეაგირებას. მოერიდეთ მოწყობილობებში ჩაშენებული მიკროფონების გამოყენებას, რადგან მათ აქვთ დაბალი აუდიო ხარისხი. ამის ნაცვლად, საუკეთესო შედეგისთვის აირჩიეთ გარე ხმაურის დამშლელი მიკროფონი.
2. წარმოთქვით მკაფიოდ და მუდმივი ტონით: მეტყველების ამოცნობა საუკეთესოდ მუშაობს, როცა ნათლად და თანმიმდევრული ტონით საუბრობთ. მოერიდეთ ძალიან სწრაფად ან ძალიან ნელა საუბარს, რადგან ამან შეიძლება გავლენა მოახდინოს სისტემის სიზუსტეზე. გარდა ამისა, გამოთქვით თითოეული სიტყვა მკაფიოდ და მოერიდეთ შემავსებლის ან ორაზროვანი სიტყვების გამოყენებას. გახსოვდეთ, რომ ხმის ამოცნობის სისტემამ ზუსტად უნდა გაიგოს თქვენი სიტყვები, ამიტომ მკაფიო და თანმიმდევრული გამოთქმა მთავარია.
3. ხმის ამოცნობის ტრენინგი: ბევრი აპლიკაცია და ვირტუალური ასისტენტი გაძლევთ საშუალებას მატარებელი ხმის ამოცნობა თქვენი საუბრის შაბლონებზე დაყრდნობით. ისარგებლეთ ამ ფუნქციით სისტემის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად. ტრენინგის პროცესში თქვენ მოგეთხოვებათ გაიმეოროთ სიტყვების ან ფრაზების სერია, რათა სისტემა გაეცნოს თქვენს ხმას და საუბრის ხერხს. დაუთმეთ დრო ტრენინგის დასასრულებლად, რადგან ამან შეიძლება გავლენა მოახდინოს მეტყველების ამოცნობის სიზუსტეში მომავალში.
7. მეტყველების ამოცნობის მომავალი და მისი გავლენა ადამიანისა და კომპიუტერის ურთიერთქმედებაზე
ძირითადად ხმის ამოცნობა ეს არის ტექნოლოგია, რომელიც მანქანებს საშუალებას აძლევს გაიგონ და დაამუშაონ სალაპარაკო ენა. იგი შედგება სიტყვებისა და ფრაზების გადაქცევისგან, რომლებსაც ჩვენ ვამბობთ აკუსტიკური სიგნალებად დაწერილ ტექსტად ან მანქანით გასაგებ ბრძანებებად. ეს არის ინსტრუმენტი, რომელმაც მნიშვნელოვანი პროგრესი განიცადა ბოლო წლებში, მანქანური სწავლების ალგორითმებისა და უფრო დახვეწილი ენის მოდელების შემუშავების წყალობით.
ხმის ამოცნობის ოპერაცია ეფუძნება აკუსტიკური მახასიათებლების ამოღება ჩაწერილი ხმის. ეს მახასიათებლები არის ხმის ტალღების ნიმუშები, როგორიცაა სიხშირე, ხანგრძლივობა და ინტენსივობა, რომლებიც გამოიყენება იმის დასადგენად, თუ რომელი სიტყვებია ნათქვამი. რთული ალგორითმების გამოყენებით, ხმის ამოცნობის პროგრამა აანალიზებს ამ მახასიათებლებს და ადარებს მათ ადრე გაწვრთნილ მოდელებს, რათა დადგინდეს, რომელი სიტყვებია ნათქვამი.
მეტყველების ამოცნობის უწყვეტ განვითარებას აქვს პოტენციალი გარდაქმნის ადამიანისა და მანქანის ურთიერთქმედებას სხვადასხვა სფეროში. მაგალითად, ვირტუალური დახმარების სფეროში, ადამიანის ხმის ამოცნობისა და გაგების უნარი საშუალებას მისცემს ინტელექტუალურ სისტემებს უფრო ბუნებრივად და ზუსტად უპასუხონ მომხმარებლის მოთხოვნებს. გარდა ამისა, ამ ტექნოლოგიას აქვს აპლიკაციები მოწყობილობის კონტროლში, ტექსტის ტრანსკრიფციასა და თარგმნაში რეალურ დროში. მიუხედავად იმისა, რომ ჯერ კიდევ არსებობს გამოწვევები, როგორიცაა სხვადასხვა აქცენტების ამოცნობა და ხმაურიან გარემოში სიზუსტის გაუმჯობესება, მეტყველების ამოცნობის მომავალი გვპირდება ეფექტურობისა და კომფორტის მაღალ დონეს მანქანებთან ურთიერთობისას.
მე ვარ სებასტიან ვიდალი, კომპიუტერული ინჟინერი, რომელიც გატაცებულია ტექნოლოგიებითა და წვრილმანით. გარდა ამისა, მე ვარ შემოქმედი tecnobits.com, სადაც ვუზიარებ გაკვეთილებს, რათა ტექნოლოგია უფრო ხელმისაწვდომი და გასაგები გავხადო ყველასთვის.