Source: https://ailoot.ai/models/th/microsoft-mai-transcribe-1-5/
Canonical: https://ailoot.ai/models/th/microsoft-mai-transcribe-1-5/
Language: th

# Microsoft AI: MAI-Transcribe 1.5

[Markdown](https://ailoot.ai/models/th/microsoft-mai-transcribe-1-5/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/th/microsoft-mai-transcribe-1-5/facts.json)

## [Microsoft AI: MAI-Transcribe 1.5](https://ailoot.ai/models/th/microsoft-mai-transcribe-1-5/)

Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 แปลงเสียงพูดบันทึกเป็นข้อความใน 43 ภาษา พร้อมระบุภาษาอัตโนมัติและเน้นสำเนียงกับเสียงรบกวน การ์ดอธิบายการให้น้ำหนักคำสำคัญตามโดเมนสำหรับชื่อและศัพท์เฉพาะ ใช้บทถอดเป็นฐานสำหรับโน้ตหรือคำบรรยายที่ตรวจแล้ว

- [**Ailoot Ultra · การถอดเสียง** `POST /v1/audio/transcriptions` `microsoft/mai-transcribe-1.5`](https://ailoot.ai/models/th/microsoft-mai-transcribe-1-5/#method-0)

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 เป็นโมเดลแปลงเสียงพูดเป็นข้อความสำหรับเสียงบันทึก การ์ดเฉพาะอธิบายการรู้จำใน 43 ภาษา ระบุภาษาอัตโนมัติ และความทนทานต่อสำเนียง ภาษาถิ่น รูปแบบพูด และสภาพเสียงรบกวน รุ่นนี้เพิ่มสิบแปดภาษาจากชุด 25 ภาษาของ MAI-Transcribe 1 ผลมีประโยชน์คือข้อความคำพูดจากบรรยาย สัมภาษณ์ สายโทร หรือโน้ตเสียง พร้อมตรวจเทียบเสียงก่อนขั้นแก้ไขหรือวิเคราะห์ภายหลัง

เตรียมเสียงครบที่ฟังรู้เรื่องในรูปแบบที่ผู้ผลิตระบุ ได้แก่ WAV, MP3 หรือ FLAC เก็บไฟล์ต้นฉบับและการแบ่งส่วนเพื่อเทียบบทถอดกับเสียง สำหรับบรรยาย เก็บวลีรอบคำเทคนิคแทนตัดเฉพาะคำยาก สำหรับโน้ตเสียง รักษาการแก้คำที่เปลี่ยนชื่อ เวลา หรือตัวเลข คำพูดรอบข้างให้บริบทในการรู้จำ และการฟังตรวจช่วยชี้จุดที่ผลต้องแก้

การระบุภาษาอัตโนมัติทำให้ประมวลผลเสียงได้โดยไม่ต้องเลือกภาษาล่วงหน้า ชุด 43 ภาษารวมอังกฤษ ฝรั่งเศส เยอรมัน อิตาลี สเปน ฮินดี จีน ญี่ปุ่น เกาหลี อาหรับ อินโดนีเซีย รัสเซีย ไทย และเวียดนาม ภาษาที่เพิ่มรวมบัลแกเรีย คาตาลัน กรีก ยูเครน และภาษาเอเชียใต้หลายภาษา ตรวจว่าภาษาที่ต้องการอยู่ในชุดรุ่นนี้ แทนนำการครอบคลุมกว้างกว่าของ MAI-Transcribe 2 มาใช้ สำหรับคลังหลายภาษา เก็บภาษาของเสียงไว้กับข้อความที่ตรวจแล้วเพื่อให้การแก้ปลายทางตามเนื้อหาที่พูดจริง

การ์ดรุ่น 1.5 อธิบายการให้น้ำหนักคำสำคัญหรือเอนทิตีสูงสุด 200 คำ และข้อมูลเผยแพร่อธิบายจุดประสงค์ว่าให้ชื่อ ตัวย่อ และศัพท์เฉพาะที่น่าจะใช้เป็นบริบท ผู้ผลิตระบุคำใบ้ตามบริบท ไม่ใช่บังคับคำที่ส่งลงผลอย่างไม่พิจารณา เตรียมศัพท์เกี่ยวข้อง เช่น ชื่อโครงการ เครื่องมือเทคนิค หรือการสะกดชื่อบุคคลที่กล่าวในเสียง ใช้ศัพท์เป็นบริบทเสียงจริงและตรวจคำรู้จำกับคำพูด

สำหรับบทเรียนวิศวกรรมที่บันทึก เตรียมชื่อเครื่องมือที่พูดถึงและการสะกดตัวย่อโครงการตรงตัว เขียนในรายการศัพท์ตรงประเด็นและเก็บรายการคู่กับเสียงและบทถอด ตรวจจุดที่ปรากฏกับช่วงพูด แทนถือการมีคำในรายการเป็นหลักฐานว่าตรงกัน ชื่อเสียงคล้ายยังอาจต้องตรวจ ผลควรรักษาคำที่พูดจริง รวมการแก้หรือการขยายเงื่อนไขที่เปลี่ยนความหมาย

ผู้ผลิตเน้นประสิทธิภาพกับเสียงโลกจริง รวมเสียงพื้นหลังและสภาพไมโครโฟนหลากหลาย การตรวจใช้งานจริงอาจเน้นช่วงพูดพร้อมกัน เสียงเบา หรือคำที่เสียงอื่นบังบางส่วน ผูกความไม่แน่ใจกับช่วงเสียงที่ตรง แทนเติมจากสมมติฐานเกี่ยวกับหัวข้อ ประโยคที่ดูสมเหตุผลยังอาจมีชื่อเฉพาะหรือตัวเลขผิด สำหรับบทถอดสายโทร ชิ้นงานมีประโยชน์คือบันทึกคำพูดที่ตรวจแล้วเพื่อให้วิเคราะห์ต่อ ไม่ใช่บันทึกเจตนาผู้โทรที่เดา

การ์ดรุ่น 1.5 เฉพาะระบุขนาดไฟล์สูงสุด 300 MB และสองชั่วโมง อ้างอิง REST ถอดเสียงแบบซิงโครนัสที่เชื่อมระบุอินพุตให้บริการเข้มกว่า คือเล็กกว่า 250 MB และสั้นกว่าสองชั่วโมง นี่เป็นขีดจำกัดการ์ดกับอินเทอร์เฟซที่ระบุแยก เตรียมไฟล์ภายในงบอินเทอร์เฟซที่ตั้งใจและจัดเนื้อหายาวตามขอบเขตการบันทึกที่มีความหมาย ขนาดไฟล์เกี่ยวกับเสียงเข้ารหัส ส่วนระยะเวลาเกี่ยวกับความยาวเสียงพูด ทั้งสองไม่ได้กำหนดหน้าต่างบริบทโมเดลข้อความ

ตัวอย่างผลในคำอธิบายเป็น JSON ที่มีระยะเวลาบันทึกและข้อความรู้จำรวม ข้อความอาจเป็นบทถอดเข้าถึงได้ บทสำหรับคำบรรยาย หรืออินพุตให้สรุปและค้นภายหลัง การจัดกลุ่มคำบรรยายและจัดแนวกับเสียงเป็นการเตรียมแยกเมื่อผลไม่มีเวลาเพียงพอ สำหรับบันทึกสัมภาษณ์ การระบุว่าบรรทัดเป็นของผู้ร่วมคนใดต้องมีบันทึกตรวจแล้วว่าใครพูดแยกต่างหาก รักษาถ้อยคำรู้จำและเสียงเป็นฐานชิ้นงานต่อไป

ขอบเขตรุ่นสำคัญต่อวางแผนผล การ์ด 1.5 ระบุชัดว่าไม่รองรับการแยกผู้พูด และตารางเทียบเวอร์ชันผู้ผลิตให้เวลาระดับคำกับตัวควบคุม clean/verbatim เป็นของ MAI-Transcribe 2 โมเดลสตรีมโดยตรงก็เป็นรุ่นแยก รุ่น 1.5 นี้จึงเน้นข้อความรู้จำจากเสียงบันทึกกับบริบทโดเมนตามเอกสาร โดยไม่นำคุณสมบัติผู้พูด เวลา หรืออินพุตสดของรุ่นอื่นมาเป็นส่วนผล ตรวจชื่อ ตัวเลข ศัพท์เทคนิค และคำพูดไม่ชัดก่อนเตรียมข้อความอ้าง แทร็กคำบรรยาย หรือเอกสารต่อยอด

**Ailoot Ultra · การถอดเสียง** `POST /v1/audio/transcriptions` `microsoft/mai-transcribe-1.5`

[`microsoft/mai-transcribe-1.5`](https://ailoot.ai/models/th/#m=microsoft%2Fmai-transcribe-1.5&route=Ultra&caller=microsoft%2Fmai-transcribe-1.5&fmt=transcriptions)

Microsoft AI /`microsoft/mai-transcribe-1.5`

### เริ่มต้น

Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 แปลงเสียงพูดบันทึกเป็นข้อความใน 43 ภาษา พร้อมระบุภาษาอัตโนมัติและเน้นสำเนียงกับเสียงรบกวน การ์ดอธิบายการให้น้ำหนักคำสำคัญตามโดเมนสำหรับชื่อและศัพท์เฉพาะ ใช้บทถอดเป็นฐานสำหรับโน้ตหรือคำบรรยายที่ตรวจแล้ว

อินพุตที่รองรับ

เสียง

ผลลัพธ์

ข้อความ

### ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

**Ailoot Ultra · การถอดเสียง** `POST /v1/audio/transcriptions`

ขาเข้า

`audio`

ขาออก

`text`

| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ฟิลด์`model` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด microsoft/mai-transcribe-1.5 | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`input_audio` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`language` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`temperature` | ประเภท`number` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 0 สูงสุด: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`response_format` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด json, verbose\_json | ค่าเริ่มต้นjson |
| ฟิลด์`timestamp_granularities` | ประเภท`array` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`provider` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด

| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
| --- | --- |
| พารามิเตอร์`content_type` | ข้อกำหนดapplication/json |
| พารามิเตอร์`required` | ข้อกำหนดmodel, input\_audio |
| พารามิเตอร์`material_types` | ข้อกำหนดaudio |
| พารามิเตอร์`material_conditions` | ข้อกำหนดอ่านไฟล์ WAV จริงและเข้ารหัสไบต์จริงสำหรับ input\_audio แบบ JSON ที่ประกาศไว้ ข้อกำหนดที่รองรับเฉพาะ JSON นี้ไม่ได้ระบุเส้นทาง multipart |

วงจรการทำงาน: `synchronous_result_then_owned_library`

`GET /v1/media/tasks/{task_id}` · ค่า task\_id ที่ส่งกลับมาจริง หรือระเบียนในคลังสื่อ

`GET /v1/media/assets/{asset_id}/content`

`GET /v1/media/assets`

`GET /v1/media/assets/{asset_id}`

### ราคา

##### วิธีคำนวณค่าบริการสุดท้าย

อัตราที่แสดงใช้ประมาณการค่าใช้จ่ายก่อนการสร้างผลลัพธ์ ยอดเรียกเก็บสุดท้ายคำนวณจากค่าใช้จ่ายที่บันทึกไว้สำหรับการสร้างผลลัพธ์ครั้งเดิม ระยะเวลาของผลลัพธ์ที่วัดได้และปริมาณที่คาดการณ์ไว้ไม่ใช่ปริมาณสุดท้ายที่ใช้คิดค่าบริการ

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว

ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว

โหมดยืดหยุ่น

ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมด flex

ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

ไม่ได้ระบุ เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

#### อัตราประมาณการเพื่อเปรียบเทียบ

#### ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | ปริมาณคาดการณ์ | หน่วยคิดค่าบริการ | ค่าบริการ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| การตั้งค่าอัตราค่าบริการโทเคนพื้นฐาน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | ปริมาณคาดการณ์— | หน่วยคิดค่าบริการ— | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **—** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **—** / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าชั่วโมงเสียงขาเข้า | ตารางอัตราค่าบริการ— | ปริมาณคาดการณ์— | หน่วยคิดค่าบริการต่อชั่วโมงของเสียงอินพุต | ค่าบริการ ขาเข้า · ชั่วโมงเสียงขาเข้า · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **$0.72** ต่อชั่วโมงของเสียงอินพุต |
| การตั้งค่าต้นทุนการสร้างโดยประมาณ | ตารางอัตราค่าบริการ— | ปริมาณคาดการณ์ค่าประมาณสำหรับการสร้างหนึ่งครั้ง | หน่วยคิดค่าบริการ— | ค่าบริการ ขาออก · ค่าใช้จ่ายในการสร้างโดยประมาณ · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **$0.0002** ประมาณการก่อนสร้าง ค่าประมาณนี้ไม่ใช่ค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมหรืออัตราคงที่สำหรับการสร้างผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์แล้ว |

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย [วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →](https://ailoot.ai/docs/th/billing/reserve/)

### ตัวอย่างคำขอ

#### Ailoot Ultra · การถอดเสียง

curl · เนื้อหาคำขอแบบเนทีฟที่ตรงตามต้นฉบับและผลลัพธ์ที่ครบถ้วน

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
import base64
audio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()
if not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')
if len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')
request={'model': 'microsoft/mai-transcribe-1.5', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}
request['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')
Path('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin
# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.
# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.
```

### รับและบันทึกผลลัพธ์

#### Ailoot Ultra · การถอดเสียง

- `GET /v1/media/tasks/{task_id}`
- `GET /v1/media/assets/{asset_id}/content`
- `GET /v1/media/assets`
- `GET /v1/media/assets/{asset_id}`

การอ่านเนื้อหาแบบอื่น

อ่านไฟล์สื่อที่มีอยู่และเป็นของคุณ

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
```

##### เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บการตอบกลับและส่วนหัวให้ครบถ้วน เก็บผลลัพธ์จริงทุกรายการ ตัวระบุที่ส่งกลับมาแต่เดิม และฟิลด์ข้อมูลการใช้งานทั้งหมด กู้คืนการดำเนินการเดิมโดยไม่ส่งคำขอสร้างซ้ำ

##### เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

เก็บ X-Client-Request-ID ที่ส่งกลับมาไว้เพื่อกระทบยอด อ่านเฉพาะค่า task\_id/asset\_id ที่ส่งกลับมาจริง หรืออ่านจากคลังสื่อที่เป็นของตนเอง ห้ามสร้าง URL ของงานจาก ID การดำเนินการ และห้ามส่งคำขอสร้างซ้ำเด็ดขาด

ฟิลด์การตอบกลับ

| ฟิลด์ | ประเภท |
| --- | --- |
| ฟิลด์`text` | ประเภท |
| ฟิลด์`usage` | ประเภท |
| ฟิลด์`segments[]` | ประเภท |
| ฟิลด์`words[]` | ประเภท |
| ฟิลด์`speaker fields` | ประเภท |
| ฟิลด์`timestamps` | ประเภท |

### ชื่ออื่น

#### ชื่ออื่นของโมเดล

**Ailoot Ultra** [`microsoft/mai-transcribe-1.5`](https://ailoot.ai/models/th/#m=microsoft%2Fmai-transcribe-1.5&route=Ultra&caller=microsoft%2Fmai-transcribe-1.5&fmt=transcriptions)

#### ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

#### ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

[`microsoft/mai-transcribe-1.5`](https://ailoot.ai/models/th/#m=microsoft%2Fmai-transcribe-1.5&route=Ultra&caller=microsoft%2Fmai-transcribe-1.5&fmt=transcriptions)

FAQ · Microsoft AI: MAI-Transcribe 1.5

มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

`POST /v1/audio/transcriptions` · `microsoft/mai-transcribe-1.5`: `audio` → `text`

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

`POST /v1/audio/transcriptions` · `microsoft/mai-transcribe-1.5`: `model`, `input_audio`, `language`, `temperature`, `response_format`, `timestamp_granularities`, `provider`

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

`POST /v1/audio/transcriptions` · `microsoft/mai-transcribe-1.5`: `temperature.minimum`: `0`; `temperature.maximum`: `1`

เชื่อม Ailoot กับ Claude Code, OpenCode, Hermes หรือแอปของคุณ

## บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.

## ซื้อโทเคนพร้อมส่วนลด

ส่วนลดสมาชิกสำหรับงานประจำ โค้ดโปรโมชั่นลดซื้อโทเคนสูงสุด 50%

สมาชิก

เลือกแพ็กเกจมีส่วนลดสำหรับคำขอประจำ

โค้ดลดสูงสุด 50%

ใส่โค้ดขณะซื้อ ราคาคำนวณใหม่ตามโปรโมชั่นที่ใช้

รายจ่ายในประวัติ

เก็บโมเดล โทเคน และยอดสำหรับทุกคำขอ

[เลือกสมาชิก](https://ailoot.ai/docs/th/billing/subscriptions/) · [ดูราคาโมเดล](https://ailoot.ai/models/th/)

## เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย

SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์

แอปเชิงพาณิชย์

ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ

ใบอนุญาตรีเซลเลอร์

ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร

เอกสารบนเว็บไซต์

อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้

[ขอใบอนุญาตขายต่อ](mailto:support@ailoot.ai) · [ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=th)

## Ailoot · บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท





Ailoot อาศัยประสบการณ์การดำเนินงานที่สั่งสม ฐานลูกค้าขนาดใหญ่ บริการที่เสถียร และการติดตาม KPI อย่างต่อเนื่อง





บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.





Ailoot นำประสบการณ์การดำเนินงานนี้มาใช้เพื่อให้เข้าถึงฟังก์ชัน AI ผ่าน API ในผลิตภัณฑ์ของลูกค้า เอเจนต์ แอปพลิเคชัน และระบบอัตโนมัติ