ผลกระทบต่อประสิทธิภาพ Web Speech ฝั่ง Frontend: Overhead จากการประมวลผลเสียงพูด

Web Speech API เปิดโอกาสอันน่าตื่นเต้นสำหรับการสร้างเว็บแอปพลิเคชันที่โต้ตอบได้และเข้าถึงง่าย ตั้งแต่การนำทางด้วยเสียงไปจนถึงการถอดความแบบเรียลไทม์ อินเทอร์เฟซเสียงสามารถปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ได้อย่างมาก อย่างไรก็ตาม การนำการประมวลผลเสียงพูดมาใช้ในฝั่ง Frontend นั้นมาพร้อมกับข้อควรพิจารณาด้านประสิทธิภาพ บทความนี้จะเจาะลึกถึง Overhead ด้านประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับ Web Speech และสำรวจกลยุทธ์เพื่อลดผลกระทบ เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้ทั่วโลกจะได้รับประสบการณ์ที่ราบรื่นและตอบสนองได้ดี

ทำความเข้าใจ Web Speech API

Web Speech API ประกอบด้วยสองส่วนหลัก:

• การรู้จำเสียง (Speech Recognition - Speech-to-Text): ช่วยให้เว็บแอปพลิเคชันสามารถแปลงคำพูดเป็นข้อความได้
• การสังเคราะห์เสียง (Speech Synthesis - Text-to-Speech): ช่วยให้เว็บแอปพลิเคชันสามารถสร้างเสียงพูดจากข้อความได้

ทั้งสองส่วนอาศัยเอนจิ้นที่เบราว์เซอร์จัดหาให้และบริการจากภายนอก ซึ่งอาจทำให้เกิดความหน่วงและ Overhead ในการคำนวณได้

คอขวดด้านประสิทธิภาพใน Web Speech

มีหลายปัจจัยที่ส่งผลต่อ Overhead ด้านประสิทธิภาพของ Web Speech:

1. ความหน่วงในการเริ่มต้น (Initialization Latency)

การตั้งค่าเริ่มต้นของอ็อบเจกต์ SpeechRecognition หรือ SpeechSynthesis อาจทำให้เกิดความหน่วงได้ ซึ่งรวมถึง:

• การโหลดเอนจิ้น (Engine Loading): เบราว์เซอร์จำเป็นต้องโหลดเอนจิ้นประมวลผลเสียงที่จำเป็น ซึ่งอาจใช้เวลา โดยเฉพาะบนอุปกรณ์หรือเครือข่ายที่ช้า เบราว์เซอร์แต่ละตัวมีการนำ Web Speech API มาใช้แตกต่างกัน บางตัวใช้เอนจิ้นในเครื่อง ในขณะที่บางตัวใช้บริการบนคลาวด์ ตัวอย่างเช่น บนอุปกรณ์ Android ที่มีสเปคต่ำ เวลาในการโหลดเอนจิ้นรู้จำเสียงครั้งแรกอาจนานกว่าบนคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปประสิทธิภาพสูงอย่างมีนัยสำคัญ
• การขออนุญาต (Permission Requests): การเข้าถึงไมโครโฟนหรือเอาต์พุตเสียงจำเป็นต้องได้รับอนุญาตจากผู้ใช้ แม้ว่ากระบวนการขออนุญาตจะรวดเร็ว แต่ก็ยังสามารถเพิ่มความล่าช้าเล็กน้อยได้ การใช้ถ้อยคำในการขออนุญาตเป็นสิ่งสำคัญ การอธิบายอย่างชัดเจนว่าทำไมจึงต้องเข้าถึงไมโครโฟนจะเพิ่มความไว้วางใจและการยอมรับของผู้ใช้ ซึ่งช่วยลดอัตราการออกจากหน้าเว็บ (bounce rates) ในภูมิภาคที่มีกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดกว่า เช่น สหภาพยุโรป (GDPR) การขอความยินยอมอย่างชัดแจ้งเป็นสิ่งจำเป็น

ตัวอย่าง: ลองจินตนาการถึงแอปพลิเคชันเรียนภาษา ครั้งแรกที่ผู้ใช้พยายามทำแบบฝึกหัดการพูด แอปพลิเคชันจะต้องขอสิทธิ์เข้าถึงไมโครโฟน ข้อความขออนุญาตที่เขียนไม่ดีอาจทำให้ผู้ใช้กลัว ในขณะที่คำอธิบายที่ชัดเจนว่าไมโครโฟนจะถูกใช้เพื่อประเมินการออกเสียงอย่างไรจะกระตุ้นให้พวกเขายินยอม

2. เวลาในการประมวลผลเสียงพูด (Speech Processing Time)

กระบวนการแปลงเสียงพูดเป็นข้อความหรือข้อความเป็นเสียงพูดนั้นใช้ทรัพยากร CPU และอาจทำให้เกิดความหน่วงได้ Overhead นี้ได้รับอิทธิพลจาก:

• การประมวลผลเสียง (Audio Processing): การรู้จำเสียงเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมการประมวลผลเสียงที่ซับซ้อน รวมถึงการลดเสียงรบกวน การสกัดคุณลักษณะ และการสร้างแบบจำลองเสียง (acoustic modeling) ความซับซ้อนของอัลกอริทึมเหล่านี้ส่งผลโดยตรงต่อเวลาในการประมวลผล เสียงรบกวนรอบข้างส่งผลกระทบอย่างมากต่อความแม่นยำในการรู้จำและเวลาในการประมวลผล การปรับปรุงคุณภาพของเสียงที่ป้อนเข้ามาจึงเป็นสิ่งสำคัญต่อประสิทธิภาพ
• ความหน่วงของเครือข่าย (Network Latency): บริการประมวลผลเสียงพูดบางอย่างต้องอาศัยเซิร์ฟเวอร์บนคลาวด์ เวลาไป-กลับ (round-trip time - RTT) ไปยังเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้อาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความหน่วงที่ผู้ใช้รับรู้ได้ โดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้ที่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ช้าหรือไม่เสถียร สำหรับผู้ใช้ในพื้นที่ห่างไกลที่มีโครงสร้างพื้นฐานอินเทอร์เน็ตจำกัด นี่อาจเป็นอุปสรรคสำคัญ ควรพิจารณาใช้เอนจิ้นประมวลผลในเครื่องหรือให้ความสามารถในการทำงานแบบออฟไลน์หากเป็นไปได้
• การสังเคราะห์เสียงจากข้อความ (Text-to-Speech Synthesis): การสร้างเสียงสังเคราะห์เกี่ยวข้องกับการเลือกเสียงที่เหมาะสม การปรับน้ำเสียง และการเข้ารหัสสตรีมเสียง เสียงที่ซับซ้อนมากขึ้นและการตั้งค่าคุณภาพเสียงที่สูงขึ้นต้องการพลังการประมวลผลที่มากขึ้น

ตัวอย่าง: บริการถอดความแบบเรียลไทม์ที่ใช้ระหว่างการประชุมออนไลน์ระดับโลกจะมีความไวต่อความหน่วงของเครือข่ายสูงมาก หากผู้ใช้ในสถานที่ทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกันประสบกับระดับความหน่วงที่แตกต่างกัน การถอดความจะไม่สอดคล้องกันและติดตามได้ยาก การเลือกผู้ให้บริการรู้จำเสียงที่มีเซิร์ฟเวอร์ตั้งอยู่ในหลายภูมิภาคสามารถช่วยลดความหน่วงสำหรับผู้ใช้ทุกคนได้

3. การใช้หน่วยความจำ (Memory Consumption)

การประมวลผลเสียงพูดสามารถใช้หน่วยความจำจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับบัฟเฟอร์เสียงขนาดใหญ่หรือโมเดลภาษาที่ซับซ้อน การใช้หน่วยความจำมากเกินไปอาจทำให้ประสิทธิภาพลดลงและอาจทำให้แอปพลิเคชันล่มได้ โดยเฉพาะบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด

• การบัฟเฟอร์เสียง (Audio Buffering): การจัดเก็บข้อมูลเสียงเพื่อการประมวลผลต้องใช้หน่วยความจำ ข้อมูลเสียงที่ยาวขึ้นต้องการบัฟเฟอร์ที่ใหญ่ขึ้น
• โมเดลภาษา (Language Models): การรู้จำเสียงอาศัยโมเดลภาษาในการทำนายลำดับคำที่เป็นไปได้มากที่สุด โมเดลภาษาขนาดใหญ่ให้ความแม่นยำที่ดีกว่า แต่ก็ใช้หน่วยความจำมากกว่า

ตัวอย่าง: แอปพลิเคชันที่ถอดเสียงบันทึกเสียงยาวๆ (เช่น เครื่องมือแก้ไขพอดคาสต์) จำเป็นต้องจัดการการบัฟเฟอร์เสียงอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงการใช้หน่วยความจำมากเกินไป การใช้เทคนิคการประมวลผลแบบสตรีมมิ่ง ซึ่งประมวลผลเสียงเป็นส่วนเล็กๆ สามารถช่วยลดปัญหานี้ได้

4. ความเข้ากันได้ของเบราว์เซอร์และความแตกต่างในการใช้งาน (Browser Compatibility and Implementation Differences)

Web Speech API ไม่ได้ถูกนำมาใช้งานอย่างสม่ำเสมอในทุกเบราว์เซอร์ ความแตกต่างในความสามารถของเอนจิ้น ภาษาที่รองรับ และลักษณะการทำงานด้านประสิทธิภาพอาจทำให้เกิดความไม่สอดคล้องกัน การทดสอบแอปพลิเคชันของคุณในเบราว์เซอร์ต่างๆ (Chrome, Firefox, Safari, Edge) เป็นสิ่งสำคัญเพื่อระบุและแก้ไขปัญหาความเข้ากันได้ เบราว์เซอร์บางตัวอาจมีคุณสมบัติการรู้จำเสียงขั้นสูงหรือประสิทธิภาพที่ดีกว่าเบราว์เซอร์อื่นๆ

ตัวอย่าง: เว็บแอปพลิเคชันที่ออกแบบมาเพื่อการเข้าถึงง่ายโดยใช้การควบคุมด้วยเสียงอาจทำงานได้อย่างไม่มีที่ติใน Chrome แต่อาจแสดงพฤติกรรมที่ไม่คาดคิดใน Safari เนื่องจากความแตกต่างในความสามารถของเอนจิ้นรู้จำเสียง การจัดเตรียมกลไกสำรอง (fallback) หรือวิธีการป้อนข้อมูลทางเลือกสำหรับผู้ใช้บนเบราว์เซอร์ที่มีความสามารถน้อยกว่าจึงเป็นสิ่งจำเป็น

กลยุทธ์ในการเพิ่มประสิทธิภาพ Web Speech

มีเทคนิคหลายอย่างที่สามารถนำมาใช้เพื่อลด Overhead ด้านประสิทธิภาพของ Web Speech และรับประกันประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่น:

1. เพิ่มประสิทธิภาพการเริ่มต้น (Optimize Initialization)

• การโหลดแบบ Lazy Loading: เริ่มต้นอ็อบเจกต์ SpeechRecognition และ SpeechSynthesis เมื่อจำเป็นเท่านั้น หลีกเลี่ยงการเริ่มต้นเมื่อโหลดหน้าเว็บหากยังไม่ต้องการใช้งานทันที
• การเตรียมความพร้อมล่วงหน้า (Pre-warming): หากฟังก์ชันเสียงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับฟีเจอร์หลัก ให้พิจารณาเตรียมเอนจิ้นล่วงหน้าในเบื้องหลังในช่วงเวลาที่ไม่มีการใช้งาน (เช่น หลังจากโหลดหน้าเว็บเสร็จสมบูรณ์) เพื่อลดความหน่วงเริ่มต้นเมื่อผู้ใช้โต้ตอบกับอินเทอร์เฟซเสียงเป็นครั้งแรก
• ข้อความขออนุญาตที่ให้ข้อมูลชัดเจน: สร้างข้อความขออนุญาตที่ชัดเจนและกระชับซึ่งอธิบายว่าทำไมจึงต้องเข้าถึงไมโครโฟนหรือเอาต์พุตเสียง ซึ่งจะช่วยเพิ่มความไว้วางใจและอัตราการยอมรับของผู้ใช้

ตัวอย่างโค้ด (JavaScript - Lazy Loading):

let speechRecognition;

function startSpeechRecognition() {
  if (!speechRecognition) {
    speechRecognition = new webkitSpeechRecognition() || new SpeechRecognition(); // Check for browser support
    speechRecognition.onresult = (event) => { /* Handle results */ };
    speechRecognition.onerror = (event) => { /* Handle errors */ };
  }
  speechRecognition.start();
}

2. ลดภาระการประมวลผลเสียงพูด (Reduce Speech Processing Load)

• ปรับปรุงคุณภาพเสียงที่ป้อนเข้า: สนับสนุนให้ผู้ใช้พูดอย่างชัดเจนและในสภาพแวดล้อมที่เงียบสงบ ใช้เทคนิคการลดเสียงรบกวนฝั่งไคลเอ็นต์เพื่อกรองเสียงรบกวนรอบข้างออกก่อนส่งข้อมูลเสียงไปยังเอนจิ้นรู้จำเสียง ตำแหน่งและคุณภาพของไมโครโฟนก็เป็นปัจจัยสำคัญเช่นกัน
• ลดระยะเวลาของเสียง: แบ่งข้อมูลเสียงที่ยาวออกเป็นส่วนเล็กๆ ซึ่งจะช่วยลดปริมาณข้อมูลที่ต้องประมวลผลในแต่ละครั้งและปรับปรุงการตอบสนอง
• เลือกโมเดลรู้จำเสียงที่เหมาะสม: ใช้โมเดลภาษาที่มีขนาดเล็กและเฉพาะทางมากขึ้นเมื่อเป็นไปได้ ตัวอย่างเช่น หากแอปพลิเคชันของคุณต้องการรู้จำเฉพาะตัวเลข ให้ใช้โมเดลภาษาสำหรับตัวเลขแทนโมเดลสำหรับใช้งานทั่วไป บริการบางอย่างมีโมเดลเฉพาะทางสำหรับโดเมนต่างๆ (เช่น ศัพท์ทางการแพทย์หรือศัพท์ทางกฎหมาย)
• ปรับพารามิเตอร์การรู้จำเสียง: ทดลองกับพารามิเตอร์การรู้จำเสียงต่างๆ เช่น คุณสมบัติ interimResults เพื่อหาความสมดุลที่เหมาะสมระหว่างความแม่นยำและความหน่วง คุณสมบัติ interimResults จะกำหนดว่าเอนจิ้นรู้จำเสียงควรให้ผลลัพธ์เบื้องต้นในขณะที่ผู้ใช้ยังพูดอยู่หรือไม่ การปิดใช้งาน interimResults สามารถลดความหน่วงได้ แต่อาจลดการตอบสนองที่ผู้ใช้รับรู้ได้
• การเพิ่มประสิทธิภาพฝั่งเซิร์ฟเวอร์: หากใช้บริการรู้จำเสียงบนคลาวด์ ให้สำรวจตัวเลือกในการเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งอาจรวมถึงการเลือกภูมิภาคที่ใกล้กับผู้ใช้ของคุณมากขึ้น หรือใช้เซิร์ฟเวอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น

ตัวอย่างโค้ด (JavaScript - การตั้งค่า `interimResults`):

speechRecognition.interimResults = false; // Disable interim results for lower latency
speechRecognition.continuous = false; // Set to false for single utterance recognition

3. จัดการการใช้หน่วยความจำ (Manage Memory Usage)

• การประมวลผลแบบสตรีมมิ่ง (Streaming Processing): ประมวลผลข้อมูลเสียงเป็นส่วนเล็กๆ แทนที่จะโหลดไฟล์เสียงทั้งไฟล์เข้าสู่หน่วยความจำ
• ปล่อยทรัพยากร (Release Resources): ปล่อยอ็อบเจกต์ SpeechRecognition และ SpeechSynthesis อย่างเหมาะสมเมื่อไม่ต้องการใช้งานอีกต่อไปเพื่อคืนหน่วยความจำ
• การจัดการหน่วยความจำ (Garbage Collection): ระวังปัญหาหน่วยความจำรั่วไหล (memory leaks) ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโค้ดของคุณไม่ได้สร้างอ็อบเจกต์ที่ไม่จำเป็นหรือเก็บการอ้างอิงถึงอ็อบเจกต์ที่ไม่ต้องการอีกต่อไป เพื่อให้ garbage collector สามารถเรียกคืนหน่วยความจำได้

4. ความเข้ากันได้ของเบราว์เซอร์และกลไกสำรอง (Browser Compatibility and Fallbacks)

• การตรวจจับคุณสมบัติ (Feature Detection): ใช้การตรวจจับคุณสมบัติเพื่อตรวจสอบว่าเบราว์เซอร์ของผู้ใช้รองรับ Web Speech API หรือไม่ก่อนที่จะพยายามใช้งาน
• Polyfills: พิจารณาใช้ polyfills เพื่อให้รองรับ Web Speech API ในเบราว์เซอร์รุ่นเก่า อย่างไรก็ตาม โปรดทราบว่า polyfills อาจเพิ่ม Overhead เพิ่มเติม
• กลไกสำรอง (Fallback Mechanisms): จัดเตรียมวิธีการป้อนข้อมูลทางเลือก (เช่น การป้อนข้อมูลด้วยแป้นพิมพ์, การสัมผัส) สำหรับผู้ใช้ที่เบราว์เซอร์ไม่รองรับ Web Speech API หรือผู้ที่เลือกที่จะไม่อนุญาตให้เข้าถึงไมโครโฟน
• การเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะเบราว์เซอร์: ใช้การเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะเบราว์เซอร์เพื่อใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติหรือลักษณะการทำงานที่เป็นเอกลักษณ์

ตัวอย่างโค้ด (JavaScript - Feature Detection):

if ('webkitSpeechRecognition' in window || 'SpeechRecognition' in window) {
  // Web Speech API is supported
  const SpeechRecognition = window.webkitSpeechRecognition || window.SpeechRecognition;
  const recognition = new SpeechRecognition();
  // ... your code here
} else {
  // Web Speech API is not supported
  console.log('Web Speech API is not supported in this browser.');
  // Provide a fallback mechanism
}

5. การเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย (สำหรับบริการบนคลาวด์)

• เลือกภูมิภาคเซิร์ฟเวอร์ที่อยู่ใกล้เคียง: เลือกผู้ให้บริการรู้จำเสียงที่มีเซิร์ฟเวอร์ตั้งอยู่ในภูมิภาคที่ใกล้กับผู้ใช้ของคุณเพื่อลดความหน่วงของเครือข่าย
• บีบอัดข้อมูลเสียง: บีบอัดข้อมูลเสียงก่อนส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์เพื่อลดการใช้แบนด์วิดท์และเพิ่มความเร็วในการส่ง อย่างไรก็ตาม ควรคำนึงถึงความสมดุลระหว่างอัตราการบีบอัดและ Overhead ในการประมวลผล
• ใช้ WebSockets: ใช้ WebSockets สำหรับการสื่อสารแบบเรียลไทม์กับเซิร์ฟเวอร์รู้จำเสียง WebSockets ให้การเชื่อมต่อแบบถาวร ซึ่งช่วยลดความหน่วงเมื่อเทียบกับการร้องขอ HTTP แบบดั้งเดิม
• การแคช (Caching): แคชการตอบสนองจากบริการรู้จำเสียงตามความเหมาะสมเพื่อลดจำนวนคำขอที่ต้องส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์

6. การตรวจสอบและวิเคราะห์ประสิทธิภาพ (Performance Monitoring and Profiling)

• เครื่องมือสำหรับนักพัฒนาในเบราว์เซอร์ (Browser Developer Tools): ใช้เครื่องมือสำหรับนักพัฒนาในเบราว์เซอร์เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันและระบุคอขวด ให้ความสนใจกับการใช้ CPU, การใช้หน่วยความจำ และกิจกรรมเครือข่ายระหว่างการประมวลผลเสียง
• Performance APIs: ใช้ Navigation Timing API และ Resource Timing API เพื่อวัดประสิทธิภาพในด้านต่างๆ ของแอปพลิเคชันของคุณ รวมถึงเวลาในการโหลดเอนจิ้นประมวลผลเสียงและความหน่วงของคำขอเครือข่าย
• การตรวจสอบผู้ใช้จริง (Real User Monitoring - RUM): ใช้ RUM เพื่อรวบรวมข้อมูลประสิทธิภาพจากผู้ใช้จริงในสถานที่ทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกันและด้วยเงื่อนไขเครือข่ายที่แตกต่างกัน ซึ่งจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริงของแอปพลิเคชันของคุณ

ข้อควรพิจารณาด้านการเข้าถึงง่าย (Accessibility Considerations)

ในขณะที่เพิ่มประสิทธิภาพ สิ่งสำคัญคือต้องไม่ลดทอนการเข้าถึงง่าย ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการใช้งาน Web Speech ของคุณเป็นไปตามแนวทางการเข้าถึงเนื้อหาเว็บ เช่น WCAG (Web Content Accessibility Guidelines) ให้คำแนะนำที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการใช้อินเทอร์เฟซเสียง และเสนอวิธีการป้อนข้อมูลทางเลือกสำหรับผู้ใช้ที่มีความพิการ พิจารณาให้ข้อเสนอแนะแบบภาพเพื่อระบุว่าเมื่อใดที่เอนจิ้นรู้จำเสียงกำลังทำงานและเมื่อกำลังประมวลผลเสียง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเสียงสังเคราะห์นั้นชัดเจนและเข้าใจง่าย พิจารณาเสนอตัวเลือกการปรับแต่ง เช่น การปรับเสียง อัตราการพูด และระดับเสียง

สรุป

การนำการประมวลผลเสียงพูดมาใช้ในเว็บแอปพลิเคชันฝั่ง Frontend สามารถเพิ่มประสบการณ์ผู้ใช้และการเข้าถึงได้อย่างมาก อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึง Overhead ด้านประสิทธิภาพที่อาจเกิดขึ้นและใช้กลยุทธ์เพื่อลดผลกระทบ ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพการเริ่มต้น ลดภาระการประมวลผลเสียงพูด จัดการการใช้หน่วยความจำ รับประกันความเข้ากันได้ของเบราว์เซอร์ และตรวจสอบประสิทธิภาพ คุณสามารถสร้างอินเทอร์เฟซ Web Speech ที่ตอบสนองได้ดีและเข้าถึงได้สำหรับผู้ชมทั่วโลก อย่าลืมตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันของคุณอย่างต่อเนื่องและปรับกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพตามความจำเป็น

Web Speech API มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยมีการเพิ่มคุณสมบัติและการปรับปรุงใหม่ๆ เป็นประจำ ติดตามข่าวสารล่าสุดเพื่อใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพและฟังก์ชันการทำงานที่ดีที่สุด สำรวจเอกสารสำหรับเบราว์เซอร์เป้าหมายและบริการรู้จำเสียงของคุณเพื่อค้นหาเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูงและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด