প্রাক্তন টুইটার ইঞ্জিনিয়ারদের দ্বারা গড়ে ওঠা এআই ভিত্তিক নিউজ অ্যাপ Particle, সম্প্রতি অ্যান্ড্রয়েড সংস্করণ প্রকাশের সঙ্গে সঙ্গে “Podcast Clips” নামের নতুন ফিচার চালু করেছে। এই ফিচারটি বিভিন্ন পডকাস্ট থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক ও আকর্ষণীয় অংশগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত করে, সেগুলোকে সংশ্লিষ্ট সংবাদ স্টোরির সঙ্গে ফিডে যুক্ত করে দেখায়।
ফিচারটি বিশাল পডকাস্ট লাইব্রেরি স্ক্যান করে, বিষয়বস্তুর সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ সেকশনগুলো চিহ্নিত করে এবং সেগুলোকে সংক্ষিপ্ত অডিও ক্লিপ হিসেবে উপস্থাপন করে। ব্যবহারকারী এখন দীর্ঘ পডকাস্ট শোনার বদলে মাত্র কয়েক সেকেন্ডের ক্লিপে মূল মন্তব্য শুনতে পারেন, যা সংবাদ পড়ার সময়ই প্লে করা যায়। এছাড়া, ক্লিপের টেক্সট ট্রান্সক্রিপ্টও দেখা যায়, যেখানে কথিত শব্দগুলো হাইলাইট করা থাকে।
Particle এর সিইও সারা বেকপুর, যিনি টুইটারে সিনিয়র ডিরেক্টর হিসেবে কাজ করেছেন, উল্লেখ করেছেন যে এখন কোনো সংবাদ গল্পের সঙ্গে যদি পডকাস্টে তা আলোচনা করা হয়, তবে সেই পডকাস্টের প্রাসঙ্গিক অংশগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে ফিডে যুক্ত হয়। ফলে পাঠকরা সংবাদ পড়ার পাশাপাশি সংশ্লিষ্ট মন্তব্য ও বিশ্লেষণও একসাথে পেতে পারেন।
এই আপডেটটি সংবাদ পরিবেশে চলমান পরিবর্তনের প্রতিফলন। সাম্প্রতিক বছরগুলোতে পডকাস্টকে সংবাদ গ্রহণের একটি গুরুত্বপূর্ণ মাধ্যম হিসেবে গ্রহণের হার বাড়ছে, এবং শ्रोतারা এটিকে নির্ভরযোগ্য সূত্র হিসেবে বিবেচনা করছে। বিশেষ করে গুরুত্বপূর্ণ ঘোষণা ও ব্রেকিং নিউজের জন্য পডকাস্টকে নতুন গন্তব্য হিসেবে ব্যবহার করা হচ্ছে।
প্রযুক্তি সেক্টরের সিইওদের মধ্যে পডকাস্টের জনপ্রিয়তা বিশেষভাবে বাড়ছে। ২০২৪ সালে ব্লুমবার্গের রিপোর্টে উল্লেখ করা হয়েছে যে বহু টেক লিডার এখন প্রচলিত মিডিয়ার বদলে পডকাস্ট হোস্টদের সঙ্গে কথা বলে তাদের বার্তা পৌঁছে দিচ্ছেন। এই প্রবণতা পডকাস্টকে সংবাদ সংগ্রহের অপরিহার্য অংশে পরিণত করেছে, যা Particle এর নতুন ফিচারকে আরও প্রাসঙ্গিক করে তুলেছে।
Particle পডকাস্টের বিষয়বস্তুকে সংবাদ গল্পের সঙ্গে যুক্ত করতে এমবেডিং মডেল ব্যবহার করে। এই মডেলগুলো একই কোম্পানিগুলো সরবরাহ করে যারা বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) প্রদান করে, তবে সেগুলো জেনারেটিভ এআই নয়। মডেলগুলো অডিও সেগমেন্টকে ভেক্টর আকারে রূপান্তর করে, যা সংখ্যাত্মকভাবে সংবাদ টেক্সটের সঙ্গে তুলনা করা যায়।
ভেক্টর এমবেডিং প্রযুক্তি ব্যবহার করে সিস্টেমটি পডকাস্টের নির্দিষ্ট অংশকে সংবাদ শিরোনাম বা বিষয়ের সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ কিনা তা নির্ণয় করে। এই পদ্ধতি দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে প্রাসঙ্গিক ক্লিপ চিহ্নিত করতে সক্ষম, ফলে ব্যবহারকারীকে অপ্রয়োজনীয় অংশে সময় ব্যয় করতে হয় না।
ব্যবহারকারীর দৃষ্টিকোণ থেকে এই ফিচারটি সময় সাশ্রয় এবং তথ্যের বহুমাত্রিক উপস্থাপনা নিশ্চিত করে। অডিও ক্লিপের সঙ্গে টেক্সট ট্রান্সক্রিপ্টের সমন্বয় পাঠকদের শোনার পাশাপাশি পড়ার সুযোগ দেয়, যা তথ্যের বোঝাপড়া বাড়ায়। এছাড়া, সংবাদে সরাসরি পডকাস্টের মন্তব্য যুক্ত হওয়ায় বিষয়ের বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ একসাথে দেখা যায়।
দীর্ঘমেয়াদে Particle এর এই পদ্ধতি সংবাদ গ্রহণের ধরণে পরিবর্তন আনতে পারে। অডিও স্নিপেটের মাধ্যমে দ্রুত মূল তথ্য পাওয়া, টেক্সটের সঙ্গে সমন্বয় করা এবং এআই দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রাসঙ্গিকতা নির্ধারণ করা, সবই ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করবে। ভবিষ্যতে আরও বেশি মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম এ ধরনের মাল্টিমিডিয়া কিউরেশন গ্রহণ করতে পারে।
সারসংক্ষেপে, Particle এর “Podcast Clips” ফিচার পডকাস্টকে সংবাদ পরিবেশের সঙ্গে সংযুক্ত করার নতুন দিগন্ত উন্মোচন করেছে। এআই চালিত এমবেডিং মডেল এবং ভেক্টর বিশ্লেষণের মাধ্যমে অডিও ও টেক্সটের সমন্বয় ঘটিয়ে ব্যবহারকারীকে সংক্ষিপ্ত, প্রাসঙ্গিক এবং বহুমাত্রিক তথ্য সরবরাহ করা হচ্ছে। এই উদ্যোগটি প্রযুক্তি ও মিডিয়া সংমিশ্রণের একটি গুরুত্বপূর্ণ উদাহরণ, যা সংবাদ উপভোগের পদ্ধতিকে আরও গতিশীল ও কার্যকর করে তুলবে।
