كيف تسجّلون ملفّات صوتية على «ويندوز 10»؟

برامج مجانية توفر نتائج جيدة

كيف تسجّلون ملفّات صوتية على «ويندوز 10»؟
TT

كيف تسجّلون ملفّات صوتية على «ويندوز 10»؟

كيف تسجّلون ملفّات صوتية على «ويندوز 10»؟

البداية سهلة جداً. يتيح لكم برنامج «ويندوز 10» صناعة التسجيلات الصوتية بسهولة، إذ كلّ ما تحتاجون إليه هو ميكروفون وبرنامج لالتقاط المُدخَل الصوتي.
لا داعي لإنفاق المال على برنامج تسجيل صوتي. صحيح أنّ البرامج الجيّدة والمكلفة كثيرة، ولكن يمكنكم الحصول على ما تريدونه من خلال العروض المجّانية، خصوصاً إذا كانت خططكم التوليفية بسيطة.

- برامج التسجيل
يختلف مستوى المزايا من برنامج تسجيل صوتي إلى آخر، لهذا السبب، قدّمت مجلة «بي سي وولد» لمحة عن برنامجين يلبّيان المتطلّبات الأساسية والمتطوّرة على حدّ سواء، سواء كنتم تريدون صناعة تسجيلات بسيطة غير معقّدة، أو تبحثون عن تحكّم أكبر بالمدخلات والتوليف، وكلاهما دون كلفة.
> «فويس ريكوردر» Voice Recorder:
يأتي برنامج التسجيل الصوتي سهل الاستخدام هذا في برنامج «ويندوز 10»، أي يمكنكم استخدامه على الفور. في البداية، انقروا على مفتاح ويندوز (أو انقروا على الجهة اليمنى من الفأرة على زرّ «البداية»)، ثمّ اطبعوا كلمة «صوت» voice أو «مسجّل» recorder للحصول على نتيجة «مسجّل صوتي» في البحث، واضغطوا على «دخول».
يبدأ التسجيل بمجرّد الضغط على رمز الميكروفون الأزرق الظاهر في الجهة اليسرى من النّافذة. بعدها تتغيّر الشّاشة وتظهر عليها أزرار مختلفة لوقف التسجيل، والاستراحة، وتحديد لحظات معيّنة في التسجيل، بالإضافة إلى عدّاد يُظهر لكم المدّة. عند الانتهاء، انقروا على زرّ التوقّف الأزرق في وسط الشّاشة.
في النّافذة الأساسية، سترون لائحة بالمقاطع المسجّلة. يمكنكم أيضاً انتقاء ملفّات للتشغيل والقصّ وإعادة التسمية. إذا واجهتم متاعب في التسجيل بواسطة ميكروفون جهازكم، أو الميكروفون الذي اخترتموه، اتجهوا إلى إعدادات الصوت الخاصّة بـ«ويندوز 10» (انقروا على مفتاح ويندوز، ثمّ اطبعوا كلمة «إعدادات الصوت» sound settings في الخانة). تحت عنوان «مُدخل»، تأكّدوا من أنّ الميكروفون الذي تستخدمونه ضُبط على وضع التشغيل.
يمكنكم الحصول على الملفّات المسجّلة في «فويس ريكوردر» أو «مسجّل الصوت» مباشرةً بصيغة «إم ب 4» التي يمكنكم تشغيلها في أحدث الأجهزة وبواسطة التطبيقات المتوفرة عليها.
> «أوداسيتي» Audacity:
قد لا يثير «أوداسيتي» إعجابكم في البداية، ولكنّ المزايا المتطوّرة لهذا البرنامج المعروف والمجّاني تكمن في مجموعة إعداداته.
للتسجيل، شغّلوا برنامج «أوداسيتي» بعد تنزيله وانقروا على الزرّ الأحمر. بعدها، ستظهر أهمّ ضوابط التحكّم بوضوح أمامكم في النّافذة الأساسية، وسيصبح بإمكانكم تشغيل، وتعطيل، وإيقاف التسجيل مؤقّتاً، بالإضافة إلى تحويل الميكروفون الذي تستخدمونه بسهولة من جهاز مُدخل للتسجيل، إلى جهاز مُخرج للاستماع. تجدون في البرنامج أيضاً أدوات للتعديل في النّافذة نفسها.
تكمن فائدة «أوداسيتي» الكبرى في قدرته على التعامل مع إعدادات تسجيل أكثر تعقيداً، كتعدّد النغمات و-أو تعدّد أجهزة الإدخال، بالإضافة إلى المزيد من التعديلات والتوليفات الدقيقة. (مثال: زيادة مستويات المدخل لأنّ مخرج الميكروفون لا يتمتّع بالقوّة الكافية). قد يتطلّب منكم تعلّم استخدام المدخلات والمخرجات في «أوداسيتي» بعض الوقت، ولكنّ هذا الجهد الذي ستستثمرونه سيسهّل عليكم الحصول على أفضل التسجيلات.
يمكنكم أيضاً تصدير المقاطع مهما كان نوع صيغة الملفّ الذي تنتمي إليه، الأمر الذي يعد مكسباً لأبسط المستخدمين. ولكن احذروا من أنّ «أوداسيتي»، وعلى عكس «فويس ريكوردر»، لا يحفظ التسجيلات فوراً كملفات صوتية قابلة للاستماع، بل يحفظها كمشروع ملف ويجبركم على تحويلها عبر إعداد «ملف>تصدير» إلى صيغة صوتية كـ«إم بي 3» أو «واف» على أجهزة أو برامج أخرى لتتمكّنوا من تشغيل الملف والاستماع إليه.
لمزيد من المعلومات التفصيلية حول مزايا «أوداسيتي» الوفيرة، تحقّقوا من موقع «أوداسيتي برايمر».

- نصائح للتسجيل
للحصول على نوعية أفضل من التسجيلات، اتّبعوا النصائح التالية دوماً:
> سجّلوا المادّة الصوتية التي تريدونها في بقعة خالية من ضجيج الخلفية والصدى. قد تبدو لكم هذه الفكرة غريبة بعض الشيء، ولكن التسجيل في خزانة مليئة بالملابس سيعطيكم نتائج رائعة.
> ابقوا قريبين من الميكروفون، لأنّ الابتعاد كثيراً عنه قد يؤدّي إلى فراغ في صوت التسجيل.
> تلعب الأجهزة والأدوات دوراً مهماً في نوعية الصوت، لهذا السبب، إذا كنتم تملكون بعض المال الإضافي، يمكنكم الاستعانة بميكروفون USB متطوّر للحصول على صوتٍ أكثر وضوحاً وصفاءً.


مقالات ذات صلة

انقطاع كامل للإنترنت في شمال غزة

المشرق العربي أطفال انفصلوا عن شقيقهم بعد فراره من شمال غزة ينظرون إلى صورته على هاتف جوال (رويترز)

انقطاع كامل للإنترنت في شمال غزة

أعلنت شركة الاتصالات الفلسطينية (بالتل)، اليوم (السبت)، عن انقطاع كامل لخدمات الإنترنت في محافظة شمال قطاع غزة، بسبب «عدوان الاحتلال المتواصل».

«الشرق الأوسط» (غزة)
يوميات الشرق حبُّ براد بيت سهَّل الوقوع في الفخ (رويترز)

«براد بيت زائف» يحتال بـ325 ألف يورو على امرأتين «مكتئبتين»

أوقفت الشرطة الإسبانية 5 أشخاص لاستحصالهم على 325 ألف يورو من امرأتين «ضعيفتين ومكتئبتين»... إليكم التفاصيل.

«الشرق الأوسط» (مدريد)
أوروبا سانيا أميتي المسؤولة في حزب الخضر الليبرالي (أ.ب)

مسؤولة محلية سويسرية تعتذر بعد إطلاق النار على ملصق ديني

قدمت عضوة في مجلس مدينة سويسرية اعتذارها، وطلبت الحماية من الشرطة بعد أن أطلقت النار على ملصق يُظهِر لوحة تعود إلى القرن الرابع عشر لمريم العذراء والسيد المسيح.

«الشرق الأوسط» (زيوريخ)
شؤون إقليمية كنعاني خلال مؤتمر صحافي في طهران (الخارجية الإيرانية)

إيران ترد على «مزاعم» اختراقها الانتخابات الأميركية

رفضت طهران ما وصفتها بـ«المزاعم المتكررة» بشأن التدخل في الانتخابات الأميركية، في حين دعت واشنطن شركات تكنولوجيا مساعدة الإيرانيين في التهرب من رقابة الإنترنت.

يوميات الشرق الملياردير الأميركي بيل غيتس (رويترز)

بيل غيتس يقرّ بأن لا حل لمشكلة المعلومات المضلِّلة

يقول غيتس لشبكة «سي إن بي سي» إن «المعلومات المضللة هي المشكلة التي تم تسليمها إلى الجيل الأصغر سناً».

«الشرق الأوسط» (واشنطن)

دراسة جديدة: نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية تفتقر لفهم حقيقي للعالم

بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)
بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)
TT

دراسة جديدة: نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية تفتقر لفهم حقيقي للعالم

بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)
بحسب الدراسة أظهرت نماذج الذكاء الاصطناعي أنها لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم (أدوبي)

أظهرت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مثل النماذج التي يقوم عليها نموذج «GPT-4»، قدرات مذهلة في توليد النصوص، سواء أكان ذلك في كتابة الشعر، أو تأليف المقالات، حتى تقديم حلول برمجية. تُدرَّب هذه النماذج، المعتمدة على بنى معمارية متقدمة تُعرف باسم «المحوّلات» (Transformers)، على توقع تسلسل الكلمات، ما يمكّنها من الاستجابة للمطالبات بطرق تحاكي فهماً يشبه البشري. ومع ذلك، تشير أبحاث حديثة إلى أن هذه النماذج، على الرغم من قدراتها المثيرة للإعجاب، قد لا تتعلم بالفعل الحقائق الكامنة عن العالم.

خريطة لمدينة نيويورك الأميركية (أدوبي)

التنقل في مدينة نيويورك دون خريطة

في دراسة حديثة قادها آشِش رامباتشان، أستاذ مساعد في الاقتصاد وباحث في مختبر نظم المعلومات واتخاذ القرار بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (LIDS)، قام الباحثون باختبار مدى قدرة نموذج لغوي مبني على «المحوّلات» على التنقل في مدينة نيويورك. وبينما أظهر النموذج دقة عالية في تقديم توجيهات دقيقة خطوة فخطوة عبر شبكة شوارع المدينة، تراجع أداؤه بشكل كبير عندما تمت إضافة عراقيل مثل إغلاق بعض الشوارع والتحويلات.

وعندما حلّل الباحثون أنماط التنقل التي أنتجها النموذج، اكتشفوا أن «خرائط» مدينة نيويورك التي كوّنها النموذج كانت تحتوي على مسارات غير واقعية، مثل شوارع غير موجودة وروابط غير دقيقة بين تقاطعات متباعدة. هذا الاكتشاف أثار تساؤلات حول حدود هذه النماذج، خاصة في البيئات التي تتطلب دقة كبيرة.

التداعيات في العالم الحقيقي

تنطوي هذه القيود على تداعيات هامة. فعلى الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي تبدو قادرة على التعامل مع مهام معقدة، فإن أداءها قد يتراجع بشكل كبير عندما تتغير المتغيرات البيئية، ولو بشكل بسيط. على سبيل المثال، قد يتمكن النموذج من التنقل في خريطة ثابتة لمدينة نيويورك، لكنه يتعثر عند مواجهة تحديات غير متوقعة، مثل إغلاق الشوارع. ويحذر فريق البحث من أن استخدام هذه النماذج في تطبيقات حقيقية قد يؤدي إلى فشل غير متوقع إذا واجهت سيناريوهات خارجة عن بيانات التدريب.

لعبة «أوثيللو» هي لعبة ألواح استراتيجية يشارك فيها لاعبان يلعبان على لوح مقسم إلى 8 × 8 مربعات غير مختلفة اللون (أدوبي)

مقاييس لتقييم الفهم

لمزيد من التعمق في مدى قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على تكوين «نماذج للعالم»، أي تمثيلات داخلية للقواعد والهيكليات، طوّر الفريق مقياسين جديدين للتقييم، هما «تمييز التسلسل» و«ضغط التسلسل».

يقيس «تمييز التسلسل» قدرة النموذج على التمييز بين سيناريوهات مختلفة، مثل تمييز موضعين مختلفين على لوحة لعبة «أوثيللو». ويقيّم المقياس ما إذا كان النموذج يفهم أن مدخلات مختلفة تحمل دلالات مختلفة.

أما مقياس «ضغط التسلسل» فيقيّم قدرة النموذج على إدراك الحالات المتطابقة، مثل وضعين متطابقين على لوحة لعبة «أوثيللو»، ويفهم أن خطوات التحرك التالية من كل وضع يجب أن تكون متشابهة.

قام الفريق باختبار هذه المقاييس على فئة معينة من المسائل تشمل تسلسلاً محدداً من الحالات والقواعد، مثل التنقل في شبكة شوارع أو لعب «أوثيللو». من خلال هذه التقييمات، سعى الباحثون لفهم ما إذا كانت النماذج قد طوّرت بالفعل نماذج منطقية للعالم.

العشوائية قد تؤدي إلى فهم أعمق

كشف البحث عن نتيجة غير متوقعة، حيث أظهرت النماذج التي دربت على تسلسلات عشوائية قدرة أكبر على بناء نماذج داخلية دقيقة مقارنة بتلك التي دربت على بيانات منظمة. على سبيل المثال، في لعبة «أوثيللو»، كانت النماذج المدربة على حركات عشوائية قادرة على التعرف على جميع الحركات الممكنة، حتى الحركات غير المثلى التي لا يلجأ إليها اللاعبون المحترفون.

وأوضح كيون فافا، الباحث الرئيسي وأستاذ زائر في جامعة هارفارد، أنه «من الناحية النظرية، عندما يتم تدريب النموذج على حركات عشوائية، فإنه يرى مجموعة كاملة من الاحتمالات، بما في ذلك الخيارات غير المحتملة». ويبدو أن هذا التعرض الواسع «يساعد النموذج في تكوين نموذج أكثر دقة للعالم، وإن لم يلتزم بالأسلوب الأمثل».

ورغم هذه النتائج، لم يستطع أي من النماذج تكوين نموذج منطقي متكامل للعالم في مهمة التنقل. وعندما أضاف الباحثون تحويلات إلى خريطة نيويورك، فشلت جميع النماذج في التكيف. وأشار فافا إلى أن «التراجع في الأداء كان مفاجئاً؛ إغلاق واحد في المائة فقط من الشوارع تسبب في انخفاض الدقة بشكل حاد، من أداء شبه مثالي إلى 67 بالمائة فقط».

تراجع أداء نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير عندما تتغير المتغيرات البيئية ولو بشكل بسيط (أدوبي)

بناء نماذج للعالم موثوقة

تسلط نتائج هذه الدراسة الضوء على تحدٍ كبير، يتمثل في أنه عندما تبدو المحوّلات قادرة على أداء مهام معينة، فإنها قد تفتقر إلى الفهم الأساسي للقواعد. وشدّد رامباتشان على ضرورة الحذر، قائلاً: «غالباً ما يفترض الناس أنه بما أن هذه النماذج تحقق نتائج رائعة، فلا بد أنها طوّرت فهماً جوهرياً للعالم. لكن دراستنا تشير إلى أننا بحاجة إلى النظر في هذا الافتراض بعناية وعدم الاعتماد على الحدس فقط».

ويخطط الباحثون لتوسيع دراستهم لتشمل تحديات أكثر تعقيداً حيث قد تكون القواعد غير معروفة كلياً أو متغيرة. وباستخدام مقاييسهم التقييمية على هذه المجالات، يأملون في فهم حدود نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل وتوجيه تطويرها في المستقبل.

تداعيات أوسع وأهداف مستقبلية

تتجاوز تداعيات هذا البحث فهم العالم الافتراضي، وتمس التطبيقات العملية. إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي غير قادرة على تكوين نماذج داخلية دقيقة للعالم، فإن ذلك يثير تساؤلات حول استخدامها في مجالات تتطلب منطقاً دقيقاً، مثل القيادة الذاتية، والأبحاث العلمية، والتخطيط اللوجستي. ويقول الباحثون إن الحاجة ملحة لإعادة التفكير في كيفية تدريب هذه النماذج وتقييمها لتكون أكثر تكيفاً وموثوقية.

هذا البحث مدعوم من قبل عدة مؤسسات، بما في ذلك مبادرة علوم البيانات في جامعة هارفارد، ومؤسسة العلوم الوطنية، ومؤسسة ماك آرثر. سيتم عرض الدراسة في مؤتمر نظم معالجة المعلومات العصبية، حيث سيواصل الباحثون مناقشة تعقيدات نماذج الذكاء الاصطناعي واستكشاف مسارات جديدة لتطويرها.