การรู้จำเสียงพูด: ไขความลับแบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น (HMMs)

การรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ (Automatic Speech Recognition - ASR) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจภาษาพูดได้ ได้ปฏิวัติการใช้งานมากมาย ตั้งแต่ผู้ช่วยเสมือนจริงและซอฟต์แวร์ป้อนตามคำบอก ไปจนถึงเครื่องมือช่วยเหลือผู้พิการและระบบตอบรับด้วยเสียงแบบโต้ตอบ หัวใจสำคัญของระบบ ASR จำนวนมากคือกรอบการทำงานทางสถิติอันทรงพลังที่เรียกว่า แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น (Hidden Markov Models - HMMs) คู่มือฉบับสมบูรณ์นี้จะเจาะลึกรายละเอียดของ HMMs สำรวจแนวคิดหลัก อัลกอริทึม การประยุกต์ใช้ และแนวโน้มในอนาคตของการรู้จำเสียงพูด

แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้นคืออะไร?

ลองจินตนาการถึงสถานการณ์พยากรณ์อากาศ คุณไม่ได้สังเกตสภาวะอากาศที่แท้จริงโดยตรง (แดดออก, ฝนตก, มีเมฆมาก) แต่คุณเห็นหลักฐานต่างๆ เช่น คนกำลังกางร่มหรือสวมแว่นกันแดด HMMs จะสร้างแบบจำลองของระบบที่สถานะถูกซ่อนอยู่ แต่เราสามารถอนุมานได้จากลำดับของผลลัพธ์ที่สังเกตได้

ในทางที่เป็นทางการมากขึ้น HMM คือแบบจำลองทางสถิติที่สมมติว่าระบบที่กำลังสร้างแบบจำลองนั้นเป็นกระบวนการมาร์คอฟที่มีสถานะที่ไม่สามารถสังเกตได้ (ซ่อนเร้น) กระบวนการมาร์คอฟหมายความว่าสถานะในอนาคตขึ้นอยู่กับสถานะปัจจุบันเท่านั้น ไม่ได้ขึ้นอยู่กับสถานะในอดีต ในบริบทของการรู้จำเสียงพูด:

• สถานะซ่อนเร้น (Hidden States): สิ่งเหล่านี้แทนหน่วยเสียง (phoneme) หรือหน่วยเสียงย่อย (sub-phoneme) ซึ่งเป็นหน่วยเสียงพื้นฐานที่ประกอบกันเป็นคำ เราไม่สามารถ "เห็น" หน่วยเสียงเหล่านี้ได้โดยตรง แต่มันเป็นตัวสร้างสัญญาณเสียง
• การสังเกต (Observations): สิ่งเหล่านี้คือคุณลักษณะที่สกัดได้จากสัญญาณเสียง เช่น Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) ซึ่งเป็นสิ่งที่เราสามารถวัดได้โดยตรง

HMM ถูกกำหนดโดยองค์ประกอบดังต่อไปนี้:

• สถานะ (S): เซตจำกัดของสถานะซ่อนเร้น เช่น หน่วยเสียงต่างๆ
• การสังเกต (O): เซตจำกัดของการสังเกตที่เป็นไปได้ เช่น เวกเตอร์ MFCC
• ความน่าจะเป็นของการเปลี่ยนสถานะ (A): ความน่าจะเป็นในการเปลี่ยนจากสถานะหนึ่งไปยังอีกสถานะหนึ่ง คือเมทริกซ์ A โดยที่ A_ij คือความน่าจะเป็นในการเปลี่ยนจากสถานะ i ไปยังสถานะ j
• ความน่าจะเป็นของการปล่อยผล (B): ความน่าจะเป็นในการสังเกตเห็นผลลัพธ์บางอย่างเมื่ออยู่ในสถานะหนึ่ง คือเมทริกซ์ B โดยที่ B_ij คือความน่าจะเป็นในการสังเกตเห็นผลลัพธ์ j เมื่ออยู่ในสถานะ i
• ความน่าจะเป็นเริ่มต้น (π): ความน่าจะเป็นในการเริ่มต้นในสถานะใดสถานะหนึ่ง คือเวกเตอร์ π โดยที่ π_i คือความน่าจะเป็นในการเริ่มต้นที่สถานะ i

ตัวอย่างอย่างง่าย: การรู้จำคำว่า "cat"

เพื่อให้ง่ายขึ้น ลองจินตนาการว่าเรากำลังพยายามรู้จำคำว่า "cat" ซึ่งแทนด้วยหน่วยเสียง /k/, /æ/, และ /t/ HMM ของเราอาจมีสามสถานะ โดยแต่ละสถานะสำหรับแต่ละหน่วยเสียง การสังเกตจะเป็นคุณลักษณะทางเสียงที่สกัดได้จากสัญญาณเสียง ความน่าจะเป็นของการเปลี่ยนสถานะจะกำหนดความน่าจะเป็นในการเปลี่ยนจากสถานะ /k/ ไปยังสถานะ /æ/ และต่อไปเรื่อยๆ ส่วนความน่าจะเป็นของการปล่อยผลจะกำหนดความน่าจะเป็นในการสังเกตเห็นคุณลักษณะทางเสียงบางอย่างเมื่อเราอยู่ในสถานะหน่วยเสียงที่เฉพาะเจาะจง

สามปัญหาพื้นฐานของ HMMs

มีปัญหาสามข้อหลักที่ต้องแก้ไขเมื่อทำงานกับ HMMs:

1. การประเมินผล (Likelihood): เมื่อกำหนด HMM (λ = (A, B, π)) และลำดับของการสังเกต O = (o₁, o₂, ..., o_T) ความน่าจะเป็น P(O|λ) ของการสังเกตลำดับนั้นเมื่อพิจารณาจากแบบจำลองคือเท่าใด? ปัญหานี้โดยทั่วไปจะแก้ไขได้โดยใช้ Forward Algorithm
2. การถอดรหัส (Decoding): เมื่อกำหนด HMM (λ) และลำดับของการสังเกต (O) ลำดับของสถานะซ่อนเร้น Q = (q₁, q₂, ..., q_T) ที่น่าจะสร้างการสังเกตเหล่านั้นขึ้นมาคืออะไร? ปัญหานี้แก้ไขได้โดยใช้ Viterbi Algorithm
3. การเรียนรู้ (Training): เมื่อกำหนดชุดของลำดับการสังเกต (O) เราจะปรับพารามิเตอร์ของแบบจำลอง (λ = (A, B, π)) อย่างไรเพื่อเพิ่มความน่าจะเป็นสูงสุดของการสังเกตลำดับเหล่านั้น? ปัญหานี้แก้ไขได้โดยใช้ Baum-Welch Algorithm (หรือที่รู้จักกันในชื่อ Expectation-Maximization หรือ EM)

1. การประเมินผล: The Forward Algorithm

Forward Algorithm คำนวณความน่าจะเป็นของการสังเกตลำดับของผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อกำหนด HMM แทนที่จะคำนวณความน่าจะเป็นสำหรับทุกๆ ลำดับสถานะที่เป็นไปได้ อัลกอริทึมนี้ใช้การเขียนโปรแกรมเชิงพลวัต (dynamic programming) โดยกำหนดให้ α_t(i) เป็นความน่าจะเป็นของการสังเกตลำดับย่อย o₁, o₂, ..., o_t และอยู่ในสถานะ i ณ เวลา t อัลกอริทึมจะดำเนินการดังนี้:

1. การกำหนดค่าเริ่มต้น (Initialization): α₁(i) = π_i * b_i(o₁) (ความน่าจะเป็นของการเริ่มต้นในสถานะ i และสังเกตเห็นผลลัพธ์แรก)
2. การอุปนัย (Induction): α_t+1(j) = [Σ_i=1^N α_t(i) * a_ij] * b_j(o_t+1) (ความน่าจะเป็นของการอยู่ในสถานะ j ณ เวลา t+1 คือผลรวมของความน่าจะเป็นของการอยู่ในสถานะใดๆ i ณ เวลา t, เปลี่ยนไปยัง j, แล้วสังเกตเห็น o_t+1)
3. การสิ้นสุด (Termination): P(O|λ) = Σ_i=1^N α_T(i) (ความน่าจะเป็นของการสังเกตลำดับทั้งหมดคือผลรวมของความน่าจะเป็นของการอยู่ในสถานะใดๆ ณ ขั้นตอนเวลาสุดท้าย)

2. การถอดรหัส: The Viterbi Algorithm

Viterbi Algorithm ค้นหาลำดับของสถานะซ่อนเร้นที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดซึ่งสร้างลำดับที่สังเกตได้ขึ้นมา อัลกอริทึมนี้ยังใช้การเขียนโปรแกรมเชิงพลวัต โดยกำหนดให้ V_t(i) เป็นความน่าจะเป็นของลำดับสถานะที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดที่สิ้นสุดในสถานะ i ณ เวลา t และตัวชี้ย้อนกลับ (backpointer) ψ_t(i) เพื่อจดจำสถานะก่อนหน้าในเส้นทางที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด

1. การกำหนดค่าเริ่มต้น (Initialization): V₁(i) = π_i * b_i(o₁); ψ₁(i) = 0
2. การเรียกซ้ำ (Recursion):
   • V_t(j) = max_i [V_t-1(i) * a_ij] * b_j(o_t)
   • ψ_t(j) = argmax_i [V_t-1(i) * a_ij] (เก็บตัวชี้ย้อนกลับ)
3. การสิ้นสุด (Termination):
   • P* = max_i V_T(i)
   • q*_T = argmax_i V_T(i)
4. การย้อนรอย (Backtracking): สร้างลำดับสถานะที่เหมาะสมที่สุดขึ้นมาใหม่โดยการติดตามตัวชี้ย้อนกลับจาก q*_T

3. การเรียนรู้: The Baum-Welch Algorithm

Baum-Welch Algorithm (กรณีพิเศษของ Expectation-Maximization หรือ EM) ใช้ในการฝึก HMM โดยจะปรับปรุงพารามิเตอร์ของแบบจำลอง (ความน่าจะเป็นของการเปลี่ยนสถานะและการปล่อยผล) ซ้ำๆ เพื่อเพิ่มความน่าจะเป็นสูงสุดของข้อมูลที่สังเกตได้ เป็นกระบวนการที่ทำซ้ำ:

1. ขั้นตอนคาดหวัง (E-step): คำนวณความน่าจะเป็นไปข้างหน้าและย้อนหลัง (α และ β)
2. ขั้นตอนหาค่าสูงสุด (M-step): ประมาณค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองใหม่อีกครั้ง (A, B, π) โดยอิงจากความน่าจะเป็นไปข้างหน้าและย้อนหลัง

อัลกอริทึมจะทำซ้ำระหว่าง E-step และ M-step ต่อไปจนกว่าแบบจำลองจะลู่เข้า (converge) (กล่าวคือ ความน่าจะเป็นของข้อมูลไม่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญอีกต่อไป)

การประยุกต์ใช้ HMMs กับการรู้จำเสียงพูด

ในการรู้จำเสียงพูด HMMs ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างแบบจำลองลำดับเวลาของคุณลักษณะทางเสียงที่สอดคล้องกับหน่วยเสียง ระบบการรู้จำเสียงพูดทั่วไปที่ใช้ HMMs ประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:

1. การสกัดคุณลักษณะ (Feature Extraction): สัญญาณเสียงจะถูกประมวลผลเพื่อสกัดคุณลักษณะทางเสียงที่เกี่ยวข้อง เช่น MFCCs
2. การสร้างแบบจำลองเสียง (Acoustic Modeling): HMMs ได้รับการฝึกเพื่อแทนแต่ละหน่วยเสียงหรือหน่วยเสียงย่อย แต่ละสถานะใน HMM มักจะสร้างแบบจำลองส่วนหนึ่งของหน่วยเสียง แบบจำลอง Gaussian Mixture Models (GMMs) มักใช้เพื่อสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นของการปล่อยผลในแต่ละสถานะ เมื่อไม่นานมานี้ มีการใช้ Deep Neural Networks (DNNs) เพื่อประมาณค่าความน่าจะเป็นเหล่านี้ ซึ่งนำไปสู่ระบบไฮบริด DNN-HMM
3. การสร้างแบบจำลองภาษา (Language Modeling): แบบจำลองภาษาถูกใช้เพื่อจำกัดลำดับของคำที่เป็นไปได้ โดยอิงตามกฎไวยากรณ์และความน่าจะเป็นทางสถิติ แบบจำลอง N-gram ถูกใช้กันโดยทั่วไป
4. การถอดรหัส (Decoding): อัลกอริทึมไวเทอร์บีถูกใช้เพื่อค้นหาลำดับของหน่วยเสียง (และดังนั้นจึงเป็นคำ) ที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดเมื่อพิจารณาจากคุณลักษณะทางเสียงและแบบจำลองเสียงและภาษา

ตัวอย่าง: การสร้างระบบรู้จำเสียงพูดสำหรับภาษาจีนกลาง

ภาษาจีนกลางนำเสนอความท้าทายที่ไม่เหมือนใครสำหรับการรู้จำเสียงพูดเนื่องจากลักษณะของวรรณยุกต์ พยางค์เดียวกันที่พูดด้วยวรรณยุกต์ต่างกันอาจมีความหมายแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ระบบที่ใช้ HMM สำหรับภาษาจีนกลางจะต้อง:

• แบบจำลองเสียง (Acoustic Model): สร้างแบบจำลองสำหรับแต่ละหน่วยเสียง *และ* แต่ละวรรณยุกต์ ซึ่งหมายถึงการมี HMMs แยกกันสำหรับ /ma1/, /ma2/, /ma3/, /ma4/ (โดยตัวเลขแทนวรรณยุกต์หลักสี่เสียงของภาษาจีนกลาง)
• การสกัดคุณลักษณะ (Feature Extraction): สกัดคุณลักษณะที่ไวต่อการเปลี่ยนแปลงของระดับเสียง (pitch) เนื่องจากระดับเสียงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการแยกแยะวรรณยุกต์
• แบบจำลองภาษา (Language Model): รวมโครงสร้างไวยากรณ์ของภาษาจีนกลาง ซึ่งอาจแตกต่างจากภาษาเช่นภาษาอังกฤษ

การรู้จำภาษาจีนกลางให้ประสบความสำเร็จต้องอาศัยการสร้างแบบจำลองเสียงอย่างระมัดระวังที่สามารถจับความแตกต่างของวรรณยุกต์ได้ ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับการฝึกโครงสร้าง HMM ที่ซับซ้อนมากขึ้นหรือใช้คุณลักษณะเฉพาะสำหรับวรรณยุกต์

ข้อดีและข้อเสียของ HMMs

ข้อดี:

• ทฤษฎีที่เป็นที่ยอมรับ: HMMs มีรากฐานทางคณิตศาสตร์ที่มั่นคงและได้รับการศึกษาและใช้งานอย่างกว้างขวางมานานหลายทศวรรษ
• อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ: อัลกอริทึม Forward, Viterbi และ Baum-Welch มีประสิทธิภาพและเป็นที่เข้าใจกันดี
• ประสิทธิภาพที่ดี: HMMs สามารถให้ประสิทธิภาพที่ดีในการรู้จำเสียงพูด โดยเฉพาะเมื่อใช้ร่วมกับเทคนิคอื่นๆ เช่น DNNs
• นำไปใช้ได้ค่อนข้างง่าย: เมื่อเทียบกับแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อนกว่า HMMs นั้นค่อนข้างตรงไปตรงมาในการนำไปใช้
• ความสามารถในการขยายขนาด (Scalability): HMMs สามารถขยายขนาดเพื่อรองรับคลังคำศัพท์ขนาดใหญ่และแบบจำลองเสียงที่ซับซ้อนได้

ข้อเสีย:

• ข้อสมมติของมาร์คอฟ: ข้อสมมติที่ว่าสถานะในอนาคตขึ้นอยู่กับสถานะปัจจุบันเท่านั้นเป็นเพียงการทำให้ง่ายขึ้นและอาจไม่เป็นจริงเสมอไปในเสียงพูดในโลกแห่งความเป็นจริง
• การสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นของการปล่อยผล: การเลือกการแจกแจงที่เหมาะสมสำหรับความน่าจะเป็นของการปล่อยผล (เช่น GMM) อาจเป็นเรื่องท้าทาย
• ความไวต่อสัญญาณรบกวน: HMMs อาจไวต่อสัญญาณรบกวนและความแปรปรวนในการพูด
• วิศวกรรมคุณลักษณะ (Feature Engineering): วิศวกรรมคุณลักษณะมีความสำคัญต่อการบรรลุประสิทธิภาพที่ดีด้วย HMMs
• ยากต่อการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระยะไกล: HMMs มีความยากลำบากในการจับความสัมพันธ์ระยะไกลในสัญญาณเสียง

นอกเหนือจาก HMMs พื้นฐาน: รูปแบบต่างๆ และส่วนขยาย

มีการพัฒนารูปแบบและส่วนขยายต่างๆ ของ HMMs ขึ้นมาหลายอย่างเพื่อแก้ไขข้อจำกัดและปรับปรุงประสิทธิภาพ:

• Hidden Semi-Markov Models (HSMMs): อนุญาตให้มีสถานะที่มีระยะเวลาแปรผันได้ ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการสร้างแบบจำลองหน่วยเสียงที่มีความยาวต่างกัน
• Tied-State HMMs: แบ่งปันพารามิเตอร์ระหว่างสถานะต่างๆ เพื่อลดจำนวนพารามิเตอร์และปรับปรุงการสรุปผลโดยรวม
• Context-Dependent HMMs (Triphones): สร้างแบบจำลองหน่วยเสียงในบริบทของหน่วยเสียงรอบข้าง (เช่น /t/ ใน /cat/ แตกต่างจาก /t/ ใน /top/)
• Discriminative Training: ฝึก HMMs ให้สามารถจำแนกความแตกต่างระหว่างคำหรือหน่วยเสียงต่างๆ ได้โดยตรง แทนที่จะเพียงแค่เพิ่มความน่าจะเป็นสูงสุดของข้อมูล

การเติบโตของการเรียนรู้เชิงลึกและการรู้จำเสียงพูดแบบ End-to-End

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การเรียนรู้เชิงลึกได้ปฏิวัติวงการการรู้จำเสียงพูด Deep Neural Networks (DNNs), Convolutional Neural Networks (CNNs) และ Recurrent Neural Networks (RNNs) ได้บรรลุประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยใน ASR ระบบไฮบริด DNN-HMM ซึ่งใช้ DNNs ในการประมาณค่าความน่าจะเป็นของการปล่อยผลใน HMMs ได้รับความนิยมอย่างมาก

ล่าสุด แบบจำลองการรู้จำเสียงพูดแบบ end-to-end เช่น Connectionist Temporal Classification (CTC) และแบบจำลอง Sequence-to-Sequence พร้อม attention ได้เกิดขึ้น แบบจำลองเหล่านี้จับคู่สัญญาณเสียงกับข้อความที่สอดคล้องกันโดยตรง โดยไม่จำเป็นต้องมีการสร้างแบบจำลองระดับหน่วยเสียงอย่างชัดเจน แม้ว่า HMMs จะพบได้น้อยลงในงานวิจัยที่ล้ำสมัย แต่ก็ยังให้ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับหลักการเบื้องหลังของการรู้จำเสียงพูดและยังคงถูกนำไปใช้ในการใช้งานต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัดหรือเป็นส่วนประกอบในระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ ASR ด้วยการเรียนรู้เชิงลึกทั่วโลก:

• Google Assistant (ทั่วโลก): ใช้การเรียนรู้เชิงลึกอย่างกว้างขวางสำหรับการรู้จำเสียงพูดในหลายภาษา
• Deep Speech ของ Baidu (จีน): ระบบการรู้จำเสียงพูดแบบ end-to-end ที่เป็นผู้บุกเบิก
• Amazon Alexa (ทั่วโลก): ใช้การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการรู้จำคำสั่งเสียงและการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

แนวโน้มในอนาคตของการรู้จำเสียงพูด

สาขาการรู้จำเสียงพูดมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แนวโน้มสำคัญบางประการ ได้แก่:

• แบบจำลอง End-to-End: การพัฒนาและปรับปรุงแบบจำลอง end-to-end อย่างต่อเนื่องเพื่อความแม่นยำและประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
• การรู้จำเสียงพูดหลายภาษา: การสร้างระบบที่สามารถรู้จำเสียงพูดได้หลายภาษาพร้อมกัน
• การรู้จำเสียงพูดสำหรับภาษาที่มีทรัพยากรน้อย: การพัฒนาเทคนิคสำหรับฝึกแบบจำลองการรู้จำเสียงพูดด้วยข้อมูลจำนวนจำกัด โดยเฉพาะสำหรับภาษาที่มีทรัพยากรน้อย
• การรู้จำเสียงพูดที่ทนทาน: การปรับปรุงความทนทานของระบบการรู้จำเสียงพูดต่อสัญญาณรบกวน ความแปรปรวนของสำเนียง และรูปแบบการพูดที่แตกต่างกัน
• การระบุตัวผู้พูด (Speaker Diarization): การระบุว่าใครกำลังพูดในไฟล์บันทึกเสียง
• การแปลเสียงพูด: การแปลเสียงพูดจากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่งโดยตรง
• การบูรณาการกับรูปแบบอื่นๆ: การรวมการรู้จำเสียงพูดเข้ากับรูปแบบอื่นๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ เพื่อสร้างระบบที่ชาญฉลาดและหลากหลายมากขึ้น

บทสรุป

แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้นมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีการรู้จำเสียงพูด แม้ว่าแนวทางการเรียนรู้เชิงลึกจะโดดเด่นในปัจจุบัน แต่การทำความเข้าใจ HMMs ก็เป็นรากฐานที่มั่นคงสำหรับทุกคนที่ทำงานในสาขานี้ ตั้งแต่ผู้ช่วยเสมือนจริงไปจนถึงการถอดความทางการแพทย์ การประยุกต์ใช้การรู้จำเสียงพูดนั้นกว้างขวางและยังคงเติบโตต่อไป ในขณะที่เทคโนโลยีก้าวหน้า เราสามารถคาดหวังว่าจะได้เห็นการประยุกต์ใช้การรู้จำเสียงพูดที่สร้างสรรค์และเปลี่ยนแปลงโลกมากยิ่งขึ้นในอนาคต ซึ่งจะช่วยลดช่องว่างในการสื่อสารระหว่างภาษาและวัฒนธรรมทั่วโลก

มุมมองระดับโลกเกี่ยวกับการรู้จำเสียงพูดนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญในการอำนวยความสะดวกในการสื่อสารและการเข้าถึงข้อมูลสำหรับผู้คนทั่วโลก ไม่ว่าจะเป็นการเปิดใช้งานการค้นหาด้วยเสียงในภาษาที่หลากหลาย หรือการให้การแปลแบบเรียลไทม์ข้ามพรมแดนทางวัฒนธรรม การรู้จำเสียงพูดเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้โลกเชื่อมต่อกันและครอบคลุมมากขึ้น