หมวดหมู่: บล็อก

มี AI ที่สามารถสร้างคำบรรยายได้หรือไม่?

In today’s era of rapidly growing video production, online education, and social media content, subtitle generation has become a crucial aspect for enhancing the viewer experience and expanding the influence of dissemination. In the past, subtitles were often generated through manual transcription and manual editing, which was time-consuming, labor-intensive, and costly. Nowadays, with the development of artificial intelligence (AI) speech recognition and natural language processing technologies, subtitle generation has entered the era of automation. So, มี AI ที่สามารถสร้างคำบรรยายได้หรือไม่? มันทำงานอย่างไร? บทความนี้จะอธิบายให้คุณฟังอย่างละเอียด.

การสร้างคำบรรยายด้วย AI หมายถึงอะไร?

คำบรรยายที่สร้างโดย AI หมายถึงกระบวนการรับรู้และแปลงเนื้อหาที่พูดในวิดีโอหรือเสียงเป็นข้อความโดยอัตโนมัติ พร้อมกับซิงโครไนซ์กับเฟรมวิดีโออย่างแม่นยำ และสร้างไฟล์คำบรรยายที่แก้ไขและส่งออกได้ (เช่น SRT, VTT เป็นต้น) หลักการสำคัญของเทคโนโลยีนี้ประกอบด้วยขั้นตอนทางเทคนิคสองขั้นตอนหลักๆ ดังต่อไปนี้:

การจดจำเสียงพูด (ASR, การจดจำเสียงพูดอัตโนมัติ):AI สามารถระบุคำและประโยคในคำพูดแต่ละคำได้โดยอัตโนมัติและแปลงเป็นเนื้อหาที่เขียนอย่างถูกต้องแม่นยำ.
การจับคู่ไทม์ไลน์ (การซิงโครไนซ์ไทม์โค้ด): The system automatically matches the text with the video frames based on the start and end times of the speech, achieving synchronization of the subtitles’ timeline.

ตาราง: การผลิตคำบรรยายแบบดั้งเดิมเทียบกับคำบรรยายอัตโนมัติด้วย AI

รายการ	วิธีการแบบดั้งเดิม	วิธีการอัตโนมัติ AI
การมีส่วนร่วมของมนุษย์	ต้องใช้ผู้ถอดเสียงมืออาชีพในการป้อนประโยคต่อประโยค	การจดจำและสร้างอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
ประสิทธิภาพเวลา	ประสิทธิภาพการผลิตต่ำ ใช้เวลานาน	สร้างอย่างรวดเร็ว เสร็จภายในไม่กี่นาที
ภาษาที่รองรับ	โดยปกติต้องใช้เครื่องถอดเสียงหลายภาษา	รองรับการรู้จำและการแปลหลายภาษา
ต้นทุนการลงทุน	ต้นทุนแรงงานสูง	ลดต้นทุน เหมาะกับการใช้งานขนาดใหญ่
ความแม่นยำ	สูงแต่ขึ้นอยู่กับความชำนาญของมนุษย์	เพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องผ่านการฝึกอบรมโมเดล AI

เมื่อเทียบกับการถอดเสียงแบบแมนนวลแบบดั้งเดิม การสร้างคำบรรยายด้วย AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและความสามารถในการเผยแพร่ได้อย่างมาก สำหรับผู้ใช้ เช่น ผู้สร้างคอนเทนต์ องค์กรสื่อ และแพลตฟอร์มการศึกษา เครื่องมือคำบรรยายด้วย AI กำลังค่อยๆ กลายเป็นโซลูชันสำคัญที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและเพิ่มการเข้าถึงเนื้อหา.

มี AI ที่สามารถสร้างคำบรรยายได้หรือไม่?

คำตอบคือ: ใช่ ตอนนี้ AI สามารถสร้างคำบรรยายได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำด้วยตัวเอง. ปัจจุบันมีแพลตฟอร์มมากมาย เช่น YouTube, ซูม และ อีซี่ซับ ได้นำเทคโนโลยีคำบรรยาย AI มาใช้อย่างแพร่หลาย ช่วยลดภาระงานในการถอดเสียงด้วยมือได้อย่างมาก และทำให้การผลิตคำบรรยายรวดเร็วและแพร่หลายมากขึ้น.

แกนหลักของการสร้างคำบรรยายอัตโนมัติด้วย AI อาศัยเทคโนโลยีต่อไปนี้:

ก. การจดจำเสียงพูด (ASR, การจดจำเสียงพูดอัตโนมัติ)

การรู้จำเสียงพูด (ASR) เป็นขั้นตอนแรกที่สำคัญที่สุดในกระบวนการสร้างคำบรรยาย หน้าที่ของ ASR คือการถอดเสียงมนุษย์ในเสียงให้เป็นข้อความที่อ่านได้โดยอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเป็นเนื้อหาวิดีโอที่เป็นคำพูด บทสนทนา หรือการสัมภาษณ์ ASR สามารถแปลงเสียงเป็นข้อความได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นการวางรากฐานสำหรับการสร้าง การแก้ไข และการแปลคำบรรยายในลำดับต่อไป.

1. หลักการทางเทคนิคหลักของการรู้จำเสียงพูด (ASR)

1.1 การสร้างแบบจำลองอะคูสติก

เมื่อมนุษย์พูด เสียงจะถูกแปลงเป็นสัญญาณคลื่นเสียงอย่างต่อเนื่อง ระบบ ASR จะแบ่งสัญญาณนี้ออกเป็นช่วงเวลาสั้นๆ (เช่น แต่ละเฟรมใช้เวลา 10 มิลลิวินาที) และใช้เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (เช่น DNN, CNN หรือ Transformer) เพื่อวิเคราะห์แต่ละเฟรมและระบุหน่วยพื้นฐานของเสียงพูดที่สอดคล้องกัน ซึ่งเป็น หน่วยเสียง. โมเดลอะคูสติกสามารถจดจำสำเนียง ความเร็วในการพูดของผู้พูดที่แตกต่างกัน และคุณลักษณะการพูดในเสียงรบกวนพื้นหลังต่างๆ ได้โดยผ่านการฝึกอบรมบนข้อมูลการพูดที่มีป้ายกำกับจำนวนมาก.

1.2 การสร้างแบบจำลองภาษา

การจดจำเสียงพูดไม่เพียงแต่เป็นการระบุเสียงแต่ละเสียงเท่านั้น แต่ยังเป็นการสร้างคำและประโยคที่ถูกต้องอีกด้วย;
โมเดลภาษา (เช่น n-gram, RNN, BERT, โมเดลคล้าย GPT) ใช้เพื่อคาดการณ์ความน่าจะเป็นที่คำบางคำจะปรากฏในบริบท;

1.3 ตัวถอดรหัส

After the learning model and the language model independently generate a series of possible results, the decoder’s task is to combine them and search for the most reasonable and contextually appropriate word sequence. This process is similar to path search and probability maximization. Common algorithms include the Viterbi algorithm and the Beam Search algorithm. The final output text is the “most credible” path among all possible paths.

1.4 โมเดล End-to-End (End-to-End ASR)

ในปัจจุบัน ระบบ ASR กระแสหลัก (เช่น OpenAI Whisper) ใช้แนวทางแบบครบวงจร โดยทำการแมปคลื่นเสียงกับข้อความโดยตรง;
โครงสร้างทั่วไปได้แก่ โมเดลตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัส + กลไกการใส่ใจ, หรือ สถาปัตยกรรมหม้อแปลง;
ข้อดีคือมีขั้นตอนกลางที่ลดลง การฝึกอบรมที่ง่ายขึ้น และประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจดจำหลายภาษา.

2. ระบบ ASR หลัก

เทคโนโลยี ASR สมัยใหม่ได้รับการพัฒนาโดยใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก และถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น YouTube, Douyin และ Zoom ต่อไปนี้คือระบบ ASR หลักบางส่วน:

การแปลงคำพูดเป็นข้อความของ Google:รองรับภาษาและสำเนียงมากกว่า 100 ภาษา เหมาะสำหรับแอพพลิเคชั่นขนาดใหญ่.
วิสเปอร์ (OpenAI):โมเดลโอเพ่นซอร์สที่มีความสามารถในการจดจำและแปลภาษาหลายภาษา พร้อมประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยม.
อเมซอน ทรานสคริบ:สามารถประมวลผลเสียงแบบเรียลไทม์หรือแบบชุด เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันระดับองค์กร.

ระบบเหล่านี้ไม่เพียงแต่สามารถจดจำเสียงพูดที่ชัดเจนเท่านั้น แต่ยังจัดการกับความแตกต่างของสำเนียง เสียงพื้นหลัง และสถานการณ์ที่มีผู้พูดหลายคนได้อีกด้วย AI สามารถสร้างฐานข้อมูลข้อความที่แม่นยำได้อย่างรวดเร็วด้วยการจดจำเสียงพูด ช่วยประหยัดเวลาและต้นทุนในการผลิตคำบรรยายได้อย่างมาก โดยลดความจำเป็นในการถอดเสียงด้วยตนเอง.

B. การซิงโครไนซ์แกนเวลา (การจัดตำแหน่งเสียง / การจัดตำแหน่งแบบบังคับ)

Time-axis synchronization is one of the key steps in subtitle generation. Its task is to precisely align the text generated by speech recognition with the specific time positions in the audio. This ensures that the subtitles can accurately “follow the speaker” and appear on the screen at the correct moments.

In terms of technical implementation, time-axis synchronization usually relies on a method called “forced alignment”. This technology uses the already recognized text results to match with the audio waveform. Through acoustic models, it analyzes the audio content frame by frame and calculates the time position where each word or each phoneme appears in the audio.

ระบบคำบรรยาย AI ขั้นสูงบางระบบ เช่น OpenAI Whisper หรือ Kaldi พวกมันสามารถบรรลุ การจัดตำแหน่งระดับคำ, และถึงขั้นแม่นยำถึงขนาดคำพยางค์หรือตัวอักษรแต่ละตัวเลยทีเดียว.

C. การแปลอัตโนมัติ (MT, การแปลด้วยเครื่อง)

การแปลอัตโนมัติ (MT) เป็นองค์ประกอบสำคัญในระบบคำบรรยาย AI สำหรับการจัดทำคำบรรยายหลายภาษา หลังจากที่ระบบรู้จำเสียงพูด (ASR) แปลงเนื้อหาเสียงเป็นข้อความในภาษาต้นฉบับแล้ว เทคโนโลยีการแปลอัตโนมัติจะแปลงข้อความเหล่านี้เป็นภาษาเป้าหมายได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ.

ในแง่ของหลักการพื้นฐาน เทคโนโลยีการแปลด้วยเครื่องจักรสมัยใหม่นั้นอาศัยหลักการหลักๆ ดังต่อไปนี้ แบบจำลองการแปลด้วยเครื่องประสาท (NMT). Especially the deep learning model based on the Transformer architecture. During the training stage, this model inputs a large amount of bilingual or multilingual parallel corpora. Through the “encoder-decoder” (Encoder-Decoder) structure, it learns the correspondence between the source language and the target language.

D. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ)

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นโมดูลหลักของระบบสร้างคำบรรยาย AI เพื่อความเข้าใจภาษา ส่วนใหญ่จะใช้เพื่อจัดการงานต่างๆ เช่น การแบ่งส่วนประโยค การวิเคราะห์ความหมาย การปรับปรุงรูปแบบ และการปรับปรุงการอ่านของเนื้อหา หากคำบรรยายไม่ได้รับการประมวลผลภาษาอย่างถูกต้อง อาจเกิดปัญหาต่างๆ เช่น ประโยคยาวๆ แบ่งส่วนไม่ถูกต้อง ความสับสนเชิงตรรกะ หรือความยากลำบากในการอ่าน.

การแบ่งส่วนและการแบ่งกลุ่มข้อความ

คำบรรยายแตกต่างจากเนื้อหาหลัก คำบรรยายต้องปรับให้เข้ากับจังหวะการอ่านบนหน้าจอ และโดยปกติแล้วแต่ละบรรทัดต้องมีจำนวนคำและความหมายที่สมบูรณ์เหมาะสม ดังนั้น ระบบจะใช้วิธีการต่างๆ เช่น การรู้จำเครื่องหมายวรรคตอน การวิเคราะห์ชนิดของคำ และการตัดสินโครงสร้างไวยากรณ์ เพื่อแบ่งประโยคยาวๆ ให้เป็นประโยคหรือวลีสั้นๆ ที่อ่านง่ายขึ้นโดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความเป็นธรรมชาติของจังหวะคำบรรยาย.

การแยกวิเคราะห์ความหมาย

The NLP model analyzes the context to identify key words, subject-predicate structures, and referential relationships, etc., and determines the true meaning of a paragraph. This is particularly crucial for handling common expressions such as spoken language, omissions, and ambiguity. For example, in the sentence “He said yesterday that he wouldn’t come today”, the system needs to understand which specific time point the phrase “today” refers to.

การจัดรูปแบบและการทำให้ข้อความเป็นมาตรฐาน

รวมถึงการปรับมาตรฐานการใช้ตัวพิมพ์ใหญ่ การแปลงตัวเลข การระบุคำนามเฉพาะ และการกรองเครื่องหมายวรรคตอน เป็นต้น การเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้สามารถทำให้คำบรรยายดูเรียบร้อยขึ้นและแสดงออกมาอย่างมืออาชีพมากขึ้น.

ระบบ NLP สมัยใหม่มักใช้โมเดลภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้า เช่น BERT, RoBERTa, GPT เป็นต้น เป็นหลัก โมเดลเหล่านี้มีศักยภาพที่แข็งแกร่งในการทำความเข้าใจบริบทและการสร้างภาษา และสามารถปรับให้เข้ากับนิสัยการใช้ภาษาในหลายภาษาและสถานการณ์ต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติ.

แพลตฟอร์มคำบรรยาย AI บางตัวยังปรับการแสดงออกของคำบรรยายตามกลุ่มเป้าหมาย (เช่น เด็กวัยเรียน เจ้าหน้าที่ด้านเทคนิค และผู้พิการทางการได้ยิน) ซึ่งแสดงให้เห็นถึงระดับสติปัญญาทางภาษาที่สูงกว่า.

การใช้ AI ในการสร้างคำบรรยายมีประโยชน์อะไรบ้าง?

การผลิตคำบรรยายแบบดั้งเดิมจำเป็นต้องถอดเสียงแต่ละประโยคด้วยตนเอง การแบ่งประโยค การปรับไทม์ไลน์ และการตรวจสอบภาษา กระบวนการนี้ใช้เวลานานและต้องใช้แรงงานมาก ระบบคำบรรยาย AI ด้วยเทคโนโลยีการจดจำเสียง การจัดตำแหน่งอัตโนมัติ และการประมวลผลภาษา สามารถทำงานที่ปกติใช้เวลาหลายชั่วโมงให้เสร็จได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่นาที.

ระบบสามารถระบุคำศัพท์ คำนามเฉพาะ และสำนวนที่ใช้บ่อยได้โดยอัตโนมัติ ช่วยลดข้อผิดพลาดด้านการสะกดคำและไวยากรณ์ ขณะเดียวกันก็รักษาความสม่ำเสมอของการแปลคำศัพท์และการใช้คำตลอดทั้งวิดีโอ หลีกเลี่ยงปัญหาที่พบบ่อยเกี่ยวกับรูปแบบที่ไม่สอดคล้องกันหรือการใช้คำที่สับสนซึ่งมักเกิดขึ้นในคำบรรยายที่มนุษย์สร้างขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ.

ด้วยความช่วยเหลือของเทคโนโลยีการแปลด้วยเครื่อง (MT) ระบบคำบรรยาย AI สามารถ แปลภาษาต้นฉบับเป็นคำบรรยายภาษาเป้าหมายหลายภาษาโดยอัตโนมัติ และแสดงผลเวอร์ชันหลายภาษาได้เพียงคลิกเดียว แพลตฟอร์มต่างๆ เช่น YouTube, Easysub และ Descript ต่างรองรับการสร้างและจัดการคำบรรยายหลายภาษาพร้อมกัน.

The AI subtitle technology has transformed subtitle production from “manual labor” to “intelligent production”, not only saving costs and improving quality, but also breaking the barriers of language and region in communication. For teams and individuals who pursue efficient, professional and global content dissemination, การใช้ AI เพื่อสร้างคำบรรยายกลายเป็นทางเลือกที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ตามแนวโน้ม.

กรณีการใช้งาน: ใครต้องการเครื่องมือคำบรรยาย AI?

ประเภทผู้ใช้	กรณีการใช้งานที่แนะนำ	เครื่องมือคำบรรยายที่แนะนำ
ผู้สร้างวิดีโอ / ยูทูบเบอร์	วิดีโอ YouTube, vlogs, วิดีโอสั้น	Easysub, CapCut, ดีสคริปต์
ผู้สร้างเนื้อหาทางการศึกษา	หลักสูตรออนไลน์ บทบรรยายที่บันทึกไว้ วิดีโอการเรียนรู้แบบไมโคร	Easysub, Sonix, Veed.io
บริษัทข้ามชาติ / ทีมการตลาด	การโปรโมตผลิตภัณฑ์ โฆษณาหลายภาษา เนื้อหาการตลาดเฉพาะพื้นที่	อีซี่ซับ, แฮปปี้ สไครบ์, ทรินต์
บรรณาธิการข่าว/สื่อ	การออกอากาศข่าว วิดีโอสัมภาษณ์ การบรรยายสารคดี	Whisper (โอเพนซอร์ส), AegiSub + Easysub
ครู / ผู้ฝึกอบรม	การถอดเสียงบทเรียนที่บันทึกไว้ การใส่คำบรรยายวิดีโอเพื่อการศึกษา	Easysub, Otter.ai, Notta
ผู้จัดการโซเชียลมีเดีย	คำบรรยายวิดีโอแบบสั้น การปรับแต่งเนื้อหา TikTok / Douyin	CapCut, Easysub, Veed.io
ผู้ใช้ที่มีความบกพร่องทางการได้ยิน / แพลตฟอร์มการเข้าถึง	คำบรรยายหลายภาษาเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น	Easysub, Amara, YouTube คำบรรยายอัตโนมัติ

คำบรรยายที่สร้างโดย AI ถูกกฎหมายหรือไม่?

ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับ การใช้คำบรรยายอย่างถูกกฎหมายผู้ใช้ต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าเนื้อหาวิดีโอที่อัปโหลดมีลิขสิทธิ์หรือสิทธิ์การใช้งานที่ถูกต้องตามกฎหมาย ควรหลีกเลี่ยงการระบุและเผยแพร่เนื้อหาเสียงและวิดีโอที่ไม่ได้รับอนุญาต คำบรรยายเป็นเพียงเครื่องมือเสริมและเป็นของเจ้าของเนื้อหาวิดีโอต้นฉบับ.
การเคารพสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญา:เมื่อนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์เชิงพาณิชย์หรือเผยแพร่ต่อสาธารณะ ควรปฏิบัติตามกฎหมายลิขสิทธิ์ที่เกี่ยวข้องและได้รับอนุญาตที่จำเป็นเพื่อหลีกเลี่ยงการละเมิดสิทธิของผู้สร้างดั้งเดิม.
การรับประกันการปฏิบัติตามของ Easysub:
- ดำเนินการจดจำเสียงและสร้างคำบรรยายเฉพาะวิดีโอหรือไฟล์เสียงที่ผู้ใช้อัปโหลดโดยสมัครใจเท่านั้น การดำเนินการนี้ไม่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาของบุคคลที่สามและหลีกเลี่ยงการรวบรวมที่ผิดกฎหมาย.
- ใช้เทคโนโลยีการเข้ารหัสที่ปลอดภัยเพื่อปกป้องข้อมูลผู้ใช้ รับประกันความเป็นส่วนตัวของเนื้อหาและความปลอดภัยของลิขสิทธิ์.
- ระบุข้อตกลงผู้ใช้ให้ชัดเจน โดยเน้นย้ำว่าผู้ใช้จะต้องแน่ใจว่าเนื้อหาที่อัปโหลดนั้นถูกต้องตามกฎหมายและเป็นไปตามข้อกำหนด.
การเตือนความรับผิดชอบของผู้ใช้: Users should use AI subtitle tools reasonably and avoid using the generated subtitles for infringement or illegal activities to safeguard their own and the platform’s legal security.

คำบรรยาย AI เองก็เป็นเครื่องมือทางเทคนิค ความถูกต้องตามกฎหมายขึ้นอยู่กับว่าผู้ใช้ปฏิบัติตามลิขสิทธิ์ของเนื้อหาหรือไม่ Easysub ใช้วิธีการทางเทคนิคและการจัดการเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ลดความเสี่ยงด้านลิขสิทธิ์และสนับสนุนการดำเนินงานที่เป็นไปตามกฎหมาย.

Easysub: เครื่องมือ AI สำหรับการสร้างคำบรรยายอัตโนมัติ

Easysub คือ เครื่องมือสร้างคำบรรยายอัตโนมัติ ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับผู้ใช้ เช่น ผู้สร้างวิดีโอ นักการศึกษา และนักการตลาดด้านเนื้อหา ผสานรวมฟังก์ชันหลักต่างๆ เช่น การรู้จำเสียงพูด (ASR) การรองรับหลายภาษา การแปลด้วยเครื่อง (MT) และการส่งออกคำบรรยาย สามารถถอดเสียงวิดีโอเป็นข้อความโดยอัตโนมัติ และสร้างคำบรรยายแกนเวลาที่แม่นยำได้ในเวลาเดียวกัน นอกจากนี้ยังรองรับการแปลหลายภาษาและสามารถ สร้างคำบรรยาย ในหลายภาษา เช่น จีน อังกฤษ ญี่ปุ่น และเกาหลี เพียงคลิกเดียว ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลคำบรรยายได้อย่างมีนัยสำคัญ.

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านการผลิตคำบรรยาย ผู้ใช้เพียงแค่อัปโหลดไฟล์วิดีโอหรือไฟล์เสียง อินเทอร์เฟซใช้งานง่ายและเข้าใจง่าย และระบบสามารถจับคู่ภาษาและความเร็วในการพูดได้โดยอัตโนมัติ. ช่วยให้ผู้เริ่มต้นเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วและประหยัดเวลาในการแก้ไขสำหรับผู้ใช้มืออาชีพ.

นอกจากนี้ Easysub เวอร์ชันพื้นฐานยังมีช่วงทดลองใช้ฟรี ผู้ใช้สามารถสัมผัสประสบการณ์การใช้งานฟังก์ชันการสร้างคำบรรยายทั้งหมดได้โดยตรงหลังจากลงทะเบียน รวมถึงการแก้ไขข้อความและการส่งออก เหมาะสำหรับโครงการขนาดเล็กหรือการใช้งานส่วนบุคคล.

👉 คลิกที่นี่เพื่อทดลองใช้ฟรี: easyssub.com

ขอบคุณที่อ่านบล็อกนี้. อย่าลังเลที่จะติดต่อเราหากมีคำถามเพิ่มเติมหรือต้องการการปรับแต่ง!

ผู้ดูแลระบบ