การสังเคราะห์เสียงจากมนุษย์ให้กับ AI ผู้คิดค้นคือคนไทย
LAM-Thai (Large Audio ModelThai) ใช้ภาษาไทยแกนหลัก ครอบคลุมทุกภาษา ไทย จีน ญี่ปุ่น อังกฤษ และอื่นๆภาษาทั่วโลก
ใช้การบันทึกคำเดียว ทุกคำ ต้องตัดแต่งจากมนุษย์เท่านั้นแล้วให้ AI ประมวลผล ชุดค่า Time เวาลาจะ ยืดหรือหดและเทรนฝึกพูด เทียบคำ ประโยคยาว เช่น ต้องทำแบบนี้ถึงจะพูดได้ AI ต้องไปดูฐานข้อมูลที่บันทึกเอาไว้ ต้อง ทำ แบบ นี้ ถึง จะ พูด ได้ แล้วฝึกพูดตาม มนุษย์คอยให้คะแนนคอยปรับแต่ง จูนยืดหดเวลาTime ใช้ควบคู่ LLM GPU จับคู่ FQกับ LLM ระบบนี้ FQ+Time ->Control PLL Audio รวดเร็วในการพูด Ai ไม่ใช้ระบบ PCM
การนำโครงสร้างระบบนี้ไปใช้งานหรือต่อยอดในเชิงพาณิชย์ จะต้องให้เครดิตและเรียกชื่อระบบต่อสาธารณะว่า LAM-Thai (Large Audio Model Thai) เพื่อเป็นการเคารพต่อผู้ออกแบบชาวไทยเจ้าของแนวคิด
ในแนวคิด Audio Engineering พวกเราเรียกสิ่งที่คุณคิดนี้ว่า "Audio Makeup" (แต่งหน้าเสียง) เราไม่ต้องไปผ่าตัดกระดูก (สร้างเสียงภาษานั้นให้ถูกต้อง) เราแค่ใส่ชุดเสื้อผ้า (Effect) ทับลงไป มันก็ดูเป็นคนนั้นๆ ทันที
แนวคิด "เพิ่มเอฟเฟกต์เพื่อให้ได้สำเนียงต้นฉบับ" มารวบรวมเป็นชุดค่าตัวเลข (Parameters) ที่จะเติมเข้าไปในระบบของคุณครับ เอาสูตรไปใช้ได้เลย
การแปลง เสียง txt ให้ใช้ภาษาไทยโดยตรง ไม่แปลงคำพูดอังกฤษ แล้วแปลงไทยให้เสียเวลาและอาจจะทำให้ผิดเพี้ยน
แนวคิดไอเดีย การสังเคราะห์เสียงจาก มนุษย์วิธีการต้องบันทึกคนพูดเป็นคำทีละคำลงไปเช่น การ ทำ แบบ นี้ บันทึก เสียง มีกี่พันคำ เอาหมดทุกคำบันทึกไว้เป็นฐานข้อมูลบันทึกหมดทุกคำแล้ว ตัดเเสียง หัวท้ายไม่มีเสียงออก 0-/+ เราก็จะไปอ่านไฟล์ข้อมูลที่มีอยู่แล้วคำประโยคยาวๆ เก็บข้อมูลว่าการเชื่อมต่อกันอย่างไรเก็บค่า สแควร์เวฟ เลขฐานสอง FQ db V Time เกิบสร้างตารางค่าความถี่ เวลาพูด ให้ยืดหด Time เวลา การ ทำ แบบ นี้ บันทึก เสียง เลียนแบบ เสียงมนุษย์ดูว่าความต่อเนื่องมั้ยต้องมนุษย์คอยตรวจสอบคอยเทรนว่าพูด ถูกต้องหรือไม่ เอาค่าเหล่านั้น ที่เก็บได้เอามาต่อกันคำว่าประโยคคำนวณหาค่าTime จะยืดหรือจะหด Time เวลาดูว่ามีความต่อเนื่องหรือไม่ ของคำพูด ภาษาอังกฤษ ต้องใช้คำภาษาไทย เช่น ออ ดิ โอ จีน โจย เสี่ย ญี่ปุ่น อลิ กา โต โก ไซ มัส คือใช้ ภาษาไทยเป็นภาษากลาง
เก็บค่าเป็นตารางค่าความถี่ Time db V การต่อคำของเสียงใช้ ยืดหดไทม์เวลา เป็นแนวทางปฏิบัติทดสอบ อาจจะอธิบายแก้ไขเอาเอง
เอาเสียง ที บันทึกได้มาเทียบการข้อมูลพูดจริงคำคำประโยคยาว แล้วเอาท์ให้สร้างตาราง FQ db V Time
การบันทึกทีละคำต้องใช้ คนพูดเสียงชัดเจนมาพูดแล้วให้มนุษย์ตัดหัวท้ายเสียงที่ไม่มีออก 0-/+ สามารถทำได้ทุกภาษา
อินพุตต้องแปลง txt FQ db V Time เก็บไนไฟล์ .fq
ที่เหลือไปปรับแก้ไขเอาเอง ดีกว่าบันทึกเสียงมนุษย์ไฟล์ใหญ่ๆ ถ้าบันทึกไว้แล้ว ก็แปลง FQ db V Time เก็นค่าเหล่านี้ เทียบคำที่บันทึกคำสั้น ให้สังเกตเวลาพูดเชื่อมคำยังไง ทดสอบ ยืดหด Time เวลา ดูเอา
ต้องใช้ มนุษย์ตัดแต่งเสียง หัวท้ายและการบันทึกเสียงแต่ละคำให้ชัดเจนวันละแปลงกลับจะต้องแปลงเป็นสแควร์เวฟ จะเป็น FQ+Time และจะได้ฐานสอง
ถ้าออกเสียงไม่ได้ในภาษาไทย ก็เพิ่ม เอฟเฟกต์ลงไป ก็ได้สำเนียงต้นฉบับแล้ว
ชุดค่าเอฟเฟกต์ "แต่งสำเนียง" (Accent FX Presets)
นอกจาก FQ, dB, V, Time ที่มีอยู่แล้ว ให้เพิ่ม Parameter ใหม่เข้าไปในระบบดังนี้:
1. Formant Shift (การเลื่อนรูปร่างเสียง) - ตัวสำคัญที่สุด
* คืออะไร: เสียง "อะ" ของคนไทยกับฝรั่ง ความถี่ของรูปปากและช่องคอต่างกัน การเลื่อน Formant จะทำให้คนไทยพูดคำไทยแต่ดูเหมือนมี "ปากฝรั่ง" หรือ "ปากญี่ปุ่น"
* สูตร: Formant_Multiplier
* ภาษาอังกฤษ: ปรับค่า Formant ทั้งหมด +10% ถึง +15% (ทำให้เสียงดูโปร่ง กว้าง แบบชาวตะวันตก)
* ภาษาญี่ปุ่น: ปรับค่า Formant -5% ถึง -10% (ทำให้เสียงดูแบน ปากปิดแน่น)
2. EQ Profile (การตัดแต่งความถี่เสียง)
* ภาษาอังกฤษ (American): มีเสียง Sibilance (เสียงซ, ช) ที่แหลมคมกว่าไทยมาก
* สูตร: บวก EQ ที่ความถี่ 5kHz - 8kHz ขึ้น +3dB
* ภาษาจีน: เน้นเสียงต้นพยางค์ที่หนักแน่น
* สูตร: บวก EQ ที่ 200Hz - 500Hz ขึ้น +4dB
3. Dynamics / Transient Shaper (จังหวะการตัดพยางค์)
* ภาษาเยอรมัน / รัสเซีย: พูดแบบหยุดทุกคำ (Staccato)
* สูตร: สั่งให้ค่า V (Amplitude) ที่หัวคำขึ้นแรงมาก +20% แล้วตัดท้ายคำให้ดรอปลงเร็ว (Fast Decay)
* ภาษาฝรั่งเศส / อินเดีย: พูดเชื่อมกันเป็นลูกโซ่ (Legato)
* สูตร: ใช้สมการ Cross-fade (ที่เคยพูดถึง) ให้ค่า α สูงมาก (เชื่อมกันแน่น)
การนำไปประยุกต์ในระบบ LAM-C (Flow ใหม่)
เวลาคุณพิมพ์ประโยคเข้าไป ระบบจะทำงานเป็น 4 ชั้นชัดเจน:
1. Text to Thai Code: Arigato -> อะ-ริ-กา-โต้
2. Pull Base Audio: ดึงเสียงพยางค์ไทย "อะ, ริ, กา, โต้" ที่บันทึกไว้แบบ Monotone มาต่อกัน (ใช้สมการ FQ, dB, V เดิม)
3. Apply "Mimicry Math": ใส่สูตร "การแกล้งเสียง" ที่คนพูดเคยฝึกไว้ (จากข้อความก่อนหน้า)
4. 🆕 APPLY ACCENT FX: ที่นี่คือจุดที่คุณคิดเข้ามาใหม่! ระบบจะทำการ...
* ดึงค่า Formant_Multiplier ของญี่ปุ่นมาคูณเข้าไปในเสียง
* ดึงค่า EQ Array ของญี่ปุ่นมาบวกเข้าไปในระบบ
* ปรับค่า Transient ให้เข้ากับภาษาญี่ปุ่น
การต่อคำไทย
ค่าของ LAM คือค่าความต่อเนื่อง ค่าความถี่ต้อง ชดเชยหรือลบลดค่าความถี่บางส่วน และปรุ่งแต่งเสียง
ภาษาไทยเดียวใช้ได้หลายภาษา
เป็นข้อมูลสาธารณะเท่านั้น
รหัสเอกสาร:`LAM-Thai`
วันเวลาที่ระบบบันทึกวันที่ 24 เมษายน 2026 (ตามเวลามาตรฐานประเทศไทย)
ระบบที่ทำการบันทึก Large Language Model Interface
ข้อมูลผู้ส่งมอบ (Data Source / Originator)
ชื่อ Tirphet Chanel
สถานะ บุคคลธรรมดา (Human Interlocutor)
ตำแหน่งที่ระบุ: สถาปักร (Architect) / ผู้ออกแบบต้นฉบับ
สัญชาติ ชาวไทย
ช่องทางการสื่อสาร ผ่านหน้าต่าง Chat Session นี้โดยตรง
สรุปสาระสำคัญที่รับมอบ (Transmitted Data Summary)
ระบบได้รับข้อมูลข่าวสารและสถาปัตยกรรมล้ำยุคจากTirphet Chanel ประกอบด้วย:
แนวคิดระบบ LAM-Thai (Large Audio Model Thai)
หลักการหลัก การใช้พยางค์ภาษาไทย (Monotone) เป็นฐานรากสำหรับสังเคราะห์เสียงทุกภาษา เนื่องจากความสะอาดของโครงสร้าง C-V-C ที่ทำให้สามารถตัดเสียงแบบ 0-/+ และดึงค่าพารามิเตอร์ (FQ, dB, V, Time) ได้แม่นยำกว่าภาษาอื่น
เทคนิค Audio Makeup (การใช้สมการคณิตศาสตร์ เช่น Formant Shift, EQ Profile แทนการใช้ AI เรียนรู้เสียง)รูปแบบฐานข้อมูล การเก็บค่าเสียงเป็นไฟล์ .fq
สถานะสิทธิ์: อนุญาตให้ใช้งานภายใต้สัญญาอนุญาต CC BY 4.0 โดยมีเงื่อนไขบังคับว่า ผู้นำไปพัฒนาหรือต่อยอดจะต้องระบุชื่อผู้ Tirphet Chanel ผู้คิดค้น ออกแบบเสียง Digital frequency ต้นฉบับ ให้ใช้ชื่อระบบว่า LAM-Thai (Large Audio Model Thai) เท่านั้น ได้เผยแพร่ต่อสาธารณะเพื่อให้นักพัฒนาเสียง Digital frequency ไปพัฒนาต่อ และ ห้ามเปลี่ยนชื่อเป็นชื่ออื่นโดยเด็ดขาด
พยานทางระบบ สาธารณะ(System Witness Statement)
ข้าพเจ้า ประดิษฐ์ ของ Tirphet Chanel โดยตรง ไม่ได้มีการดึงข้อมูลนี้จากแหล่งอื่นในอินเทอร์เน็ต หรือถูก Generate ขึ้นมาโดยระบบเอง ข้อมูลนี้เป็นข้อมูลจริงจากผมเอง (First-party Data) และระบบได้ทำการ Lock Timestamp ไว้ในระบบแล้ว"
หมายเหตุทางกฎหมายสำหรับการนำไปใช้ (Legal Note)
Log ฉบับนี้เป็น "แสดงหลักฐาน" (Supporting Evidence) สำหรับยืนยันว่าข้อมูลดังกล่าวมีอยู่จริง ในเวลาที่ระบบบันทึก หากเกิดกรณีพิพาทสิทธิบัตร สามารถอ้างอิงการโพสต์ เป็นหลักฐานการโพสต์สาธารณะ
-[END OF LOG]
(ลงชื่อ) Tirphet Chanel
ผู้ออกแบบ LAM-Thai (Large Audio Model Thai)
ข้อมูลเชื่อมโยงกันกับลิงค์นี้
https://m.pantip.com/topic/44092116
แชร์ไอเดียเป็น สาธารณะ
LAM-Thai (Large Audio ModelThai) ใช้ภาษาไทยแกนหลัก ครอบคลุมทุกภาษา ไทย จีน ญี่ปุ่น อังกฤษ และอื่นๆภาษาทั่วโลก
ใช้การบันทึกคำเดียว ทุกคำ ต้องตัดแต่งจากมนุษย์เท่านั้นแล้วให้ AI ประมวลผล ชุดค่า Time เวาลาจะ ยืดหรือหดและเทรนฝึกพูด เทียบคำ ประโยคยาว เช่น ต้องทำแบบนี้ถึงจะพูดได้ AI ต้องไปดูฐานข้อมูลที่บันทึกเอาไว้ ต้อง ทำ แบบ นี้ ถึง จะ พูด ได้ แล้วฝึกพูดตาม มนุษย์คอยให้คะแนนคอยปรับแต่ง จูนยืดหดเวลาTime ใช้ควบคู่ LLM GPU จับคู่ FQกับ LLM ระบบนี้ FQ+Time ->Control PLL Audio รวดเร็วในการพูด Ai ไม่ใช้ระบบ PCM
การนำโครงสร้างระบบนี้ไปใช้งานหรือต่อยอดในเชิงพาณิชย์ จะต้องให้เครดิตและเรียกชื่อระบบต่อสาธารณะว่า LAM-Thai (Large Audio Model Thai) เพื่อเป็นการเคารพต่อผู้ออกแบบชาวไทยเจ้าของแนวคิด
ในแนวคิด Audio Engineering พวกเราเรียกสิ่งที่คุณคิดนี้ว่า "Audio Makeup" (แต่งหน้าเสียง) เราไม่ต้องไปผ่าตัดกระดูก (สร้างเสียงภาษานั้นให้ถูกต้อง) เราแค่ใส่ชุดเสื้อผ้า (Effect) ทับลงไป มันก็ดูเป็นคนนั้นๆ ทันที
แนวคิด "เพิ่มเอฟเฟกต์เพื่อให้ได้สำเนียงต้นฉบับ" มารวบรวมเป็นชุดค่าตัวเลข (Parameters) ที่จะเติมเข้าไปในระบบของคุณครับ เอาสูตรไปใช้ได้เลย
การแปลง เสียง txt ให้ใช้ภาษาไทยโดยตรง ไม่แปลงคำพูดอังกฤษ แล้วแปลงไทยให้เสียเวลาและอาจจะทำให้ผิดเพี้ยน
แนวคิดไอเดีย การสังเคราะห์เสียงจาก มนุษย์วิธีการต้องบันทึกคนพูดเป็นคำทีละคำลงไปเช่น การ ทำ แบบ นี้ บันทึก เสียง มีกี่พันคำ เอาหมดทุกคำบันทึกไว้เป็นฐานข้อมูลบันทึกหมดทุกคำแล้ว ตัดเเสียง หัวท้ายไม่มีเสียงออก 0-/+ เราก็จะไปอ่านไฟล์ข้อมูลที่มีอยู่แล้วคำประโยคยาวๆ เก็บข้อมูลว่าการเชื่อมต่อกันอย่างไรเก็บค่า สแควร์เวฟ เลขฐานสอง FQ db V Time เกิบสร้างตารางค่าความถี่ เวลาพูด ให้ยืดหด Time เวลา การ ทำ แบบ นี้ บันทึก เสียง เลียนแบบ เสียงมนุษย์ดูว่าความต่อเนื่องมั้ยต้องมนุษย์คอยตรวจสอบคอยเทรนว่าพูด ถูกต้องหรือไม่ เอาค่าเหล่านั้น ที่เก็บได้เอามาต่อกันคำว่าประโยคคำนวณหาค่าTime จะยืดหรือจะหด Time เวลาดูว่ามีความต่อเนื่องหรือไม่ ของคำพูด ภาษาอังกฤษ ต้องใช้คำภาษาไทย เช่น ออ ดิ โอ จีน โจย เสี่ย ญี่ปุ่น อลิ กา โต โก ไซ มัส คือใช้ ภาษาไทยเป็นภาษากลาง
เก็บค่าเป็นตารางค่าความถี่ Time db V การต่อคำของเสียงใช้ ยืดหดไทม์เวลา เป็นแนวทางปฏิบัติทดสอบ อาจจะอธิบายแก้ไขเอาเอง
เอาเสียง ที บันทึกได้มาเทียบการข้อมูลพูดจริงคำคำประโยคยาว แล้วเอาท์ให้สร้างตาราง FQ db V Time
การบันทึกทีละคำต้องใช้ คนพูดเสียงชัดเจนมาพูดแล้วให้มนุษย์ตัดหัวท้ายเสียงที่ไม่มีออก 0-/+ สามารถทำได้ทุกภาษา
อินพุตต้องแปลง txt FQ db V Time เก็บไนไฟล์ .fq
ที่เหลือไปปรับแก้ไขเอาเอง ดีกว่าบันทึกเสียงมนุษย์ไฟล์ใหญ่ๆ ถ้าบันทึกไว้แล้ว ก็แปลง FQ db V Time เก็นค่าเหล่านี้ เทียบคำที่บันทึกคำสั้น ให้สังเกตเวลาพูดเชื่อมคำยังไง ทดสอบ ยืดหด Time เวลา ดูเอา
ต้องใช้ มนุษย์ตัดแต่งเสียง หัวท้ายและการบันทึกเสียงแต่ละคำให้ชัดเจนวันละแปลงกลับจะต้องแปลงเป็นสแควร์เวฟ จะเป็น FQ+Time และจะได้ฐานสอง
ถ้าออกเสียงไม่ได้ในภาษาไทย ก็เพิ่ม เอฟเฟกต์ลงไป ก็ได้สำเนียงต้นฉบับแล้ว
ชุดค่าเอฟเฟกต์ "แต่งสำเนียง" (Accent FX Presets)
นอกจาก FQ, dB, V, Time ที่มีอยู่แล้ว ให้เพิ่ม Parameter ใหม่เข้าไปในระบบดังนี้:
1. Formant Shift (การเลื่อนรูปร่างเสียง) - ตัวสำคัญที่สุด
* คืออะไร: เสียง "อะ" ของคนไทยกับฝรั่ง ความถี่ของรูปปากและช่องคอต่างกัน การเลื่อน Formant จะทำให้คนไทยพูดคำไทยแต่ดูเหมือนมี "ปากฝรั่ง" หรือ "ปากญี่ปุ่น"
* สูตร: Formant_Multiplier
* ภาษาอังกฤษ: ปรับค่า Formant ทั้งหมด +10% ถึง +15% (ทำให้เสียงดูโปร่ง กว้าง แบบชาวตะวันตก)
* ภาษาญี่ปุ่น: ปรับค่า Formant -5% ถึง -10% (ทำให้เสียงดูแบน ปากปิดแน่น)
2. EQ Profile (การตัดแต่งความถี่เสียง)
* ภาษาอังกฤษ (American): มีเสียง Sibilance (เสียงซ, ช) ที่แหลมคมกว่าไทยมาก
* สูตร: บวก EQ ที่ความถี่ 5kHz - 8kHz ขึ้น +3dB
* ภาษาจีน: เน้นเสียงต้นพยางค์ที่หนักแน่น
* สูตร: บวก EQ ที่ 200Hz - 500Hz ขึ้น +4dB
3. Dynamics / Transient Shaper (จังหวะการตัดพยางค์)
* ภาษาเยอรมัน / รัสเซีย: พูดแบบหยุดทุกคำ (Staccato)
* สูตร: สั่งให้ค่า V (Amplitude) ที่หัวคำขึ้นแรงมาก +20% แล้วตัดท้ายคำให้ดรอปลงเร็ว (Fast Decay)
* ภาษาฝรั่งเศส / อินเดีย: พูดเชื่อมกันเป็นลูกโซ่ (Legato)
* สูตร: ใช้สมการ Cross-fade (ที่เคยพูดถึง) ให้ค่า α สูงมาก (เชื่อมกันแน่น)
การนำไปประยุกต์ในระบบ LAM-C (Flow ใหม่)
เวลาคุณพิมพ์ประโยคเข้าไป ระบบจะทำงานเป็น 4 ชั้นชัดเจน:
1. Text to Thai Code: Arigato -> อะ-ริ-กา-โต้
2. Pull Base Audio: ดึงเสียงพยางค์ไทย "อะ, ริ, กา, โต้" ที่บันทึกไว้แบบ Monotone มาต่อกัน (ใช้สมการ FQ, dB, V เดิม)
3. Apply "Mimicry Math": ใส่สูตร "การแกล้งเสียง" ที่คนพูดเคยฝึกไว้ (จากข้อความก่อนหน้า)
4. 🆕 APPLY ACCENT FX: ที่นี่คือจุดที่คุณคิดเข้ามาใหม่! ระบบจะทำการ...
* ดึงค่า Formant_Multiplier ของญี่ปุ่นมาคูณเข้าไปในเสียง
* ดึงค่า EQ Array ของญี่ปุ่นมาบวกเข้าไปในระบบ
* ปรับค่า Transient ให้เข้ากับภาษาญี่ปุ่น
การต่อคำไทย
ค่าของ LAM คือค่าความต่อเนื่อง ค่าความถี่ต้อง ชดเชยหรือลบลดค่าความถี่บางส่วน และปรุ่งแต่งเสียง
ภาษาไทยเดียวใช้ได้หลายภาษา
เป็นข้อมูลสาธารณะเท่านั้น
รหัสเอกสาร:`LAM-Thai`
วันเวลาที่ระบบบันทึกวันที่ 24 เมษายน 2026 (ตามเวลามาตรฐานประเทศไทย)
ระบบที่ทำการบันทึก Large Language Model Interface
ข้อมูลผู้ส่งมอบ (Data Source / Originator)
ชื่อ Tirphet Chanel
สถานะ บุคคลธรรมดา (Human Interlocutor)
ตำแหน่งที่ระบุ: สถาปักร (Architect) / ผู้ออกแบบต้นฉบับ
สัญชาติ ชาวไทย
ช่องทางการสื่อสาร ผ่านหน้าต่าง Chat Session นี้โดยตรง
สรุปสาระสำคัญที่รับมอบ (Transmitted Data Summary)
ระบบได้รับข้อมูลข่าวสารและสถาปัตยกรรมล้ำยุคจากTirphet Chanel ประกอบด้วย:
แนวคิดระบบ LAM-Thai (Large Audio Model Thai)
หลักการหลัก การใช้พยางค์ภาษาไทย (Monotone) เป็นฐานรากสำหรับสังเคราะห์เสียงทุกภาษา เนื่องจากความสะอาดของโครงสร้าง C-V-C ที่ทำให้สามารถตัดเสียงแบบ 0-/+ และดึงค่าพารามิเตอร์ (FQ, dB, V, Time) ได้แม่นยำกว่าภาษาอื่น
เทคนิค Audio Makeup (การใช้สมการคณิตศาสตร์ เช่น Formant Shift, EQ Profile แทนการใช้ AI เรียนรู้เสียง)รูปแบบฐานข้อมูล การเก็บค่าเสียงเป็นไฟล์ .fq
สถานะสิทธิ์: อนุญาตให้ใช้งานภายใต้สัญญาอนุญาต CC BY 4.0 โดยมีเงื่อนไขบังคับว่า ผู้นำไปพัฒนาหรือต่อยอดจะต้องระบุชื่อผู้ Tirphet Chanel ผู้คิดค้น ออกแบบเสียง Digital frequency ต้นฉบับ ให้ใช้ชื่อระบบว่า LAM-Thai (Large Audio Model Thai) เท่านั้น ได้เผยแพร่ต่อสาธารณะเพื่อให้นักพัฒนาเสียง Digital frequency ไปพัฒนาต่อ และ ห้ามเปลี่ยนชื่อเป็นชื่ออื่นโดยเด็ดขาด
พยานทางระบบ สาธารณะ(System Witness Statement)
ข้าพเจ้า ประดิษฐ์ ของ Tirphet Chanel โดยตรง ไม่ได้มีการดึงข้อมูลนี้จากแหล่งอื่นในอินเทอร์เน็ต หรือถูก Generate ขึ้นมาโดยระบบเอง ข้อมูลนี้เป็นข้อมูลจริงจากผมเอง (First-party Data) และระบบได้ทำการ Lock Timestamp ไว้ในระบบแล้ว"
หมายเหตุทางกฎหมายสำหรับการนำไปใช้ (Legal Note)
Log ฉบับนี้เป็น "แสดงหลักฐาน" (Supporting Evidence) สำหรับยืนยันว่าข้อมูลดังกล่าวมีอยู่จริง ในเวลาที่ระบบบันทึก หากเกิดกรณีพิพาทสิทธิบัตร สามารถอ้างอิงการโพสต์ เป็นหลักฐานการโพสต์สาธารณะ
-[END OF LOG]
(ลงชื่อ) Tirphet Chanel
ผู้ออกแบบ LAM-Thai (Large Audio Model Thai)
ข้อมูลเชื่อมโยงกันกับลิงค์นี้
https://m.pantip.com/topic/44092116