ผู้ช่วยฝึกการอ่านออกเสียงภาษาอังกฤษโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ผ่านเทคโนโลยี NVIDIA Riva และ pygame

ผู้แต่ง

  • รวินทร์ ไชยสิทธิพร -

บทคัดย่อ

การอ่านออกเสียงภาษาอังกฤษได้อย่างถูกต้อง จำเป็นต้องมีการฝึกฝนเพื่อสร้างทักษะ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเทคโนโลยีด้านปัญญาประดิษฐ์จาก NVIDIA Riva ซึ่งเป็นเทคโนโลยีรู้จำเสียงและสร้างเสียงพูด มาใช้เป็นเครื่องมือสำหรับการติดต่อสื่อสารระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ โดยได้นำโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มาใช้เพื่อทำหน้าที่เป็นตัวแทนอัจฉริยะ (Agent) ผ่านการพูดคุย และได้นำpygame มาใช้เป็นส่วนติดต่อกราฟิก ในรูปแบบภาพเคลื่อนไหวรูปใบหน้าหุ่นยนต์ และได้ใช้ ROS2 เป็นส่วนเชื่อมต่อระหว่างส่วนงานต่างๆ โดยมีเป้าหมายเพื่อการฝึกฝนการอ่านออกเสียงภาษาอังกฤษ และการสร้างเจตคติที่ดีด้านภาษาอังกฤษ การทำงานของระบบเจาะจงไปที่เครื่อง Jetson Orin NX 16GB ซึ่งเป็นเครื่องคอมพิวเตอร์ขนาดเล็ก ประหยัดพลังงานแต่มีประสิทธิภาพการทำงานสูง ทำให้ระบบสามารถทำงานแบบที่ไม่ต้องใช้เครือข่ายได้ (off-line) ซึ่งเพิ่มความเร็วในการทำงานและเพิ่มความปลอดภัยให้ระบบ ต่างจากระบบงานทั่วไป ที่ทำงานบนระบบคลาวด์ เนื่องจากระบบนั้นจะมีเวลาหน่วงในการทำงานสูง และมีความปลอดภัยต่ำกว่า

            จากการทดสอบการทำงานของระบบ พบว่าสามารถทำงานได้อย่างดี ในเวลาตอบสนองต่ำและมีความแม่นยำในการประมวลผลของ NVIDIA Riva ในระดับสูง สรุปได้ว่า เทคนิคของงานวิจัยนี้มีความเหมาะสมสำหรับการพัฒนาเป็นนวัตกรรมทางด้านการสนทนาของตัวแทนอัจฉริยะ ที่เป็นประโยชน์ในอนาคตเป็นอย่างมากในหลายๆด้าน

เอกสารอ้างอิง

Arunsirot, S. (2017). Implementing a Speech Analyzer Software to enhance English pronunciation competence of Thai students. วารสารศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา, 28 (2). https://journal.lib.buu.ac.th/index.php/education2/article/view/4954

Arunsirot, S. (2017). Implementing a Speech Analyzer software to enhance English pronunciation competence of Thai students. วารสารศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา, 28(2). https://journal.lib.buu.ac.th/index.php/education2/article/view/4954

กิตต์สุทธิ์, น., บุญมา, ค., เมืองประทับ, จ., นาไช, ว., & สุพนิธิ, ท. (2024, November 25). Improve English pronunciation at word level for Thai EFL learners in southern region using end-to-end automatic speech recognition. In Proceedings of the 2024: ICCE 2024: The 32nd International Conference on Computers in Education. https://doi.org/10.58459/icce.2024.4917

Jantaworn, P., Thiengburanathum, P., Denpaiboon, C., Wongthanavasu, S., & Keawthip, S. (2024). City to City of Learning in Thailand: From Research Synthesis by Large Language Models = เมืองสู่เมืองแห่งการเรียนรู้ของไทย : การสังเคราะห์งานวิจัยโดยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่. Asian Journal of Adult Education. https://so01.tci-thaijo.org/index.php/AJA/article/download/274059/178740/1114876

Huang, Y.-C., & Liao, L.-C. (2015). A study of text-to-speech (TTS) in children’s English learning. Teaching English With Technology, 15(1), 14-30. https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1140575.pdf

Fitria, T. N. (2024). Utilizing Text-to-Speech (TTS) Technology in Creating Listening Materials for English Language Teaching (ELT). Journal of English Language and Culture, 15(1), 73–85. https://www.researchgate.net/publication/388142264_Utilizing_Text-to-Speech_TTS_Technology_in_Creating_Listening_Materials_for_English_Language_Teaching_ELT

NVIDIA Corporation. (2025, April 3). NVIDIA Riva user guide (Release 2.19.0). https://docs.nvidia.com/deeplearning/riva/user-guide/docs/index.html

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

2026-04-30

รูปแบบการอ้างอิง

[1]
ไชยสิทธิพร ร., “ผู้ช่วยฝึกการอ่านออกเสียงภาษาอังกฤษโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ผ่านเทคโนโลยี NVIDIA Riva และ pygame”, JSciTech, ปี 10, ฉบับที่ 1, เม.ย. 2026.

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย