กันไม่ให้ระบบจับวัตถุอื่น (เช่น มือถือ) หรือมือของคนที่ยืนข้าง ๆ มาเป็นท่ามือ · มือที่ถูกตัดทิ้งจะขึ้นโครงสีแดงจางในภาพ
ปิด = เก็บทุกคำตอนเอามือลง และไม่แสดงตัวเลขความมั่นใจ · เปิด = ข้ามคำที่ต่ำกว่าเกณฑ์ · ยังไม่เคยเลื่อนเอง = 0.50 บนตัวหลัก, 0.30 บน Local gRPC (บันทึกบอกเกณฑ์ที่ใช้จริงทุกครั้งที่เปิดกล้อง)
Prod = KSC3 ตัวเดียวกับ Web Admin ปิดคำทีละคำตอนเอามือลง · Local = recognizer บนเครื่องนี้ที่เปิด dwell-commit ทำท่าต่อกันได้ไม่ต้องเอามือลง — gRPC1 คำเข้ากล่องทันทีที่ปิด · gRPC2 เก็บคำไว้ก่อน พอเอามือลงคำทั้งหมดเข้ากล่องแล้วแปลให้เอง · gRPC3 (เฉพาะผู้ทดสอบ เปิดหน้าด้วย ?preview=1) แสดงคำแปล ชั่วคราวระหว่างทำท่า เอามือลงค้าง 2 วิ หรือกดจบประโยค · สลับได้ระหว่างเปิดกล้อง
เปิดกล้อง → ใส่ลำดับคำ + ชื่อ → เริ่ม → ทำท่าต่อเนื่องด้วยความเร็วปกติ (recognizer ที่เลือกอยู่ทำงานตามปกติ) → หยุด ·
ไฟล์ไปอยู่ collected_takes/_sentences/ เอาไป replay ผ่าน recognizer ด้วยค่าอื่นได้ (scripts/dwell_replay.py --sentence-files)
Top 3
- —
- คลิก “เปิดกล้อง” เพื่อเริ่มใช้งาน
- ทำท่ามือในกรอบวิดีโอเพื่อบันทึกและจำแนกท่าทาง
- ระบบจะแสดงคำศัพท์สะสมในส่วน “รวมคำภาษามือ” แบบเรียลไทม์
- คลิกปุ่ม “แปลประโยค” เพื่อแปลงคำสะสมเป็นประโยคที่ถูกต้อง
- คลิกปุ่ม “เล่นเสียง” เพื่อฟังเสียงอ่านภาษาไทย