Datality Lab 運用AWS技術建立AI演講訓練系統

DatalityLab
Datality Lab運用AWS多項AI及ML產品建立AI演講訓練系統。

新科技速遞

在現今社會,出色的溝通及演説技能無論在職場、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

一個具感染力或服力的演講除了內容吸引外,講者的聲線、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,系統硏發初期,以分析面部表情為,收集市場意見後,加入肢體動作、聲線及說明內容範疇,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。

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

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,以應付令突如其來的流量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名線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

分析報告及教學影片呈現在用戶的使用界面。

Moodie.ai
Moodie.ai根據多個範疇包括演講內容、講者的聲線、面部表情、肢體動作等評分及提供意見。

模擬真人評分

Moodie.ai能夠模擬真人評分能力,根據演講者的自信心、流𣈱度、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,了解他們用什麼準則、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可為客戶身訂造專屬的場景及評審標準,約1日內可完成新埸景設計

大學及保險公司客戶

Datality Lab在今年2至4月與香港城市大學商學院合作测試Moodie.ai,50名参與學生進行了數次演講練習,共錄制了逾350個練習短片。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

香港城市大學
香港城市大學50名學生反覆練習,整體演說技巧有所提升。

收費模式

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埸景及專屬的分數校對,從而將新埸景設計所需時間縮短半天。

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