【創科廣場】Datality Lab設AI演講訓練系統 借助AWS技術自動分析表現

2021年7月21日   星島日報

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在現今社會,出色的溝通及演說技能無論在職場、學校或其他場合均非常重要,亦是成功人士的必備因素之一。要掌握或提升有關技能,不少人士會參加小組或1對1訓練課程。本港初創Datality Lab最近推出使用人工智能(AI)及機器學習(ML)技術的演講分析及評分系統Moodie.ai,冀為商界及教育界提供有系統的演講訓練。

一個具感染力或說服力的演講除了內容吸引外,講者的聲綫、面部表情、肢體動作同樣重要。用戶透過Moodie.ai錄製個人演講短片,系統借助Amazon Web Services(AWS)多項AI及ML產品,自動分析用戶在上述範疇的演講表現,並提供詳盡的評分報告及建議。

Datality Lab創辦人及董事總經理梁泰然表示,系統研發初期,以分析面部表情為主,收集市場意見後,加入肢體動作、聲綫及說明內容範疇,並使用決策科學運算模型,透過AI及ML技術提供全面、自動化丶快速及客觀分析,開發成本逾百萬元。

從70個觀察點分析

建立AI及ML模型過程複雜,他續說如自行建立需投放大量資源、時間及人力物力,AWS具備相關產品以供即時運用,因而可快速地起動Moodie.ai系統。

在Amazon Rekognition、Amazon Transcribe及Amazon Comprehend AI解決方案的協助下,該演講訓練系統從多達70個觀察點,包括面部表情、頭部、膊頭、前臂、手掌、手指、腳部的移動等,進行170個演算法,評估演講者表現並提供評語。系統可在20分鐘內,分析一條5分鐘的演講短片並提供全面的評級報告給用戶。

他指出,教育界使用Moodie.ai系統時,同一日內可能有數以百計學生進行數以千計次演講練習,系統需加大處理能力,以應付突如其來的流量。Moodie.ai利用AWS Lambda、AWS Auto Scaling等AWS運算服務,自動擴充或縮減分析演講時需要的容量,監控服務流量,同時在流量發生變化之前,自動拓展運算能力。系統現時可在120秒內提升流量至處理300名綫上用戶同時登入平台及上傳演講短片,並作出分析。

系統亦運用AWS Cloudfront,以低延遲和高速傳輸的方式把大量演講片段的分析報告及教學影片呈現在用戶的使用界面。

Moodie.ai能夠模擬真人評分能力,根據演講者的自信心、流????度、可信性、能量值等計分,給予評語及改善建議,這是由於Datality Lab在設計評分準則前,與不同導師進行問卷調查,了解他們用甚麼準則、準則各自的重要性比重等去評價演講者表現。

系統現時提供4個預設練習場景,包括訪問(interviews)、傳媒(media)、公開演講(public speech)及會議室(board room)。Datality Lab可為客戶度身訂造專屬的場景及評審標準,約1日內可完成新場景設計。

模擬真人評分

Datality Lab在今年2至4月與香港城市大學商學院合作測試Moodie.ai,50名参與學生進行了數次演講練習,共錄製了逾350段練習短片。經過反覆練習,學生的整體演說技巧有所提升。系統在4月正式推出市面,現時已獲本地大學及大型保險公司採用,分別用作訓練學生的演講技巧及代理人的銷售技巧。

用戶首次使用系統需先進行面部表情校對,而每次登入也要做面部識別,以確保練習所獲得分數來自同一人。練習完成後可重播短片,然後把短片上載,系統在AWS雲端分析,約10分鐘便可完成,並以電郵通知用戶在系統內瀏覽成績。

使用Moodie.ai,在硬件上只需一部電腦及攝錄鏡頭,Datality Lab所收取的費用有3部分,分別是按用戶數目計算的月費、平台定製費(customization)及管理費。

平台現時只適用於英語練習,今年底前會加入廣東話及普通話。此外亦會提供Android及iOS手機程式版本,以及後台管理系統,屆時客戶可在後台管理系統自行設計練習場景及專屬的分數校對,從而將新場景設計所需時間縮短半天。