【创科广场】Datality Lab设AI演讲训练系统 借助AWS技术自动分析表现

在现今社会，出色的沟通及演说技能无论在职场、学校或其他场合均非常重要，亦是成功人士的必备因素之一。要掌握或提升有关技能，不少人士会参加小组或1对1训练课程。本港初创Datality Lab最近推出使用人工智能（AI）及机器学习（ML）技术的演讲分析及评分系统Moodie.ai，冀为商界及教育界提供有系统的演讲训练。

一个具感染力或说服力的演讲除了内容吸引外，讲者的声綫、面部表情、肢体动作同样重要。用户透过Moodie.ai录制个人演讲短片，系统借助Amazon Web Services（AWS）多项AI及ML产品，自动分析用户在上述范畴的演讲表现，并提供详尽的评分报告及建议。

Datality Lab创办人及董事总经理梁泰然表示，系统研发初期，以分析面部表情为主，收集市场意见后，加入肢体动作、声綫及说明内容范畴，并使用决策科学运算模型，透过AI及ML技术提供全面、自动化丶快速及客观分析，开发成本逾百万元。

从70个观察点分析

建立AI及ML模型过程复杂，他续说如自行建立需投放大量资源、时间及人力物力，AWS具备相关产品以供即时运用，因而可快速地起动Moodie.ai系统。

在Amazon Rekognition、Amazon Transcribe及Amazon Comprehend AI解决方案的协助下，该演讲训练系统从多达70个观察点，包括面部表情、头部、膊头、前臂、手掌、手指、脚部的移动等，进行170个演算法，评估演讲者表现并提供评语。系统可在20分钟内，分析一条5分钟的演讲短片并提供全面的评级报告给用户。

他指出，教育界使用Moodie.ai系统时，同一日内可能有数以百计学生进行数以千计次演讲练习，系统需加大处理能力，以应付突如其来的流量。Moodie.ai利用AWS Lambda、AWS Auto Scaling等AWS运算服务，自动扩充或缩减分析演讲时需要的容量，监控服务流量，同时在流量发生变化之前，自动拓展运算能力。系统现时可在120秒内提升流量至处理300名綫上用户同时登入平台及上传演讲短片，并作出分析。

系统亦运用AWS Cloudfront，以低延迟和高速传输的方式把大量演讲片段的分析报告及教学影片呈现在用户的使用界面。

Moodie.ai能够模拟真人评分能力，根据演讲者的自信心、流????度、可信性、能量值等计分，给予评语及改善建议，这是由于Datality Lab在设计评分准则前，与不同导师进行问卷调查，了解他们用甚么准则、准则各自的重要性比重等去评价演讲者表现。

系统现时提供4个预设练习场景，包括访问（interviews）、传媒（media）、公开演讲（public speech）及会议室（board room）。Datality Lab可为客户度身订造专属的场景及评审标准，约1日内可完成新场景设计。

模拟真人评分

Datality Lab在今年2至4月与香港城市大学商学院合作测试Moodie.ai，50名参与学生进行了数次演讲练习，共录制了逾350段练习短片。经过反覆练习，学生的整体演说技巧有所提升。系统在4月正式推出市面，现时已获本地大学及大型保险公司采用，分别用作训练学生的演讲技巧及代理人的销售技巧。

用户首次使用系统需先进行面部表情校对，而每次登入也要做面部识别，以确保练习所获得分数来自同一人。练习完成后可重播短片，然后把短片上载，系统在AWS云端分析，约10分钟便可完成，并以电邮通知用户在系统内浏览成绩。

使用Moodie.ai，在硬件上只需一部电脑及摄录镜头，Datality Lab所收取的费用有3部分，分别是按用户数目计算的月费、平台定制费（customization）及管理费。

平台现时只适用于英语练习，今年底前会加入广东话及普通话。此外亦会提供Android及iOS手机程式版本，以及后台管理系统，届时客户可在后台管理系统自行设计练习场景及专属的分数校对，从而将新场景设计所需时间缩短半天。