Di masa di mana teknologi akan selalu hadir memudahkan aktivitas manusia, speech recognition merupakan salah satu yang telah ditemukan.
Teknologi speech recognition yang didorong oleh kemajuan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, memainkan peran penting dalam memungkinkan transformasi ini.
Artikel ini menawarkan eksplorasi speech recognition yang komprehensif, menggali prinsip-prinsip yang mendasarinya, kemajuan teknologi, aplikasi dunia nyata, dan arah masa depan.
Apa Itu Speech Recognition?
Suara manusia memungkinkan orang mengekspresikan pikiran, emosi, dan idenya melalui suara.
Ucapan memisahkan antara manusia dari teknologi komputasi, namun keduanya sama-sama mengandalkan kata-kata untuk mengubah ide menjadi pemahaman bersama.
Di masa lalu, manusia berinteraksi dengan komputer dan aplikasi hanya melalui keyboard, pengontrol, dan konsol, yang mana semuanya adalah perangkat keras. Namun saat ini, perangkat lunak speech recognition menjembatani kesenjangan yang memisahkan ucapan dan teks.
Mengutip Tech Target, teknologi speech recognition adalah proses menyalin bahasa lisan menjadi teks. Dalam prosesnya, teknologi ini melibatkan analisis sinyal audio yang berisi ucapan manusia dan mengubahnya menjadi teks tertulis menggunakan algoritma dan model pembelajaran mesin.
Sistem speech recognition dilatih pada kumpulan data besar sampel ucapan beranotasi untuk mempelajari pola akustik dan linguistik bahasa lisan.
Dasar-Dasar Speech Recognition
Sistem speech recognition biasanya terdiri dari beberapa komponen utama, termasuk:
1. Model Akustik
Model akustik menganalisis sinyal audio untuk menentukan kemungkinan terjadinya berbagai bunyi ujaran atau fonem pada titik waktu yang berbeda.
Teknologi ini menggunakan teknik seperti model Markov tersembunyi (HMM) atau jaringan saraf dalam (DNN) untuk memodelkan hubungan antara fitur akustik dan unit fonetik.
2. Model Bahasa
Model bahasa menangkap struktur sintaksis dan semantik bahasa lisan, memungkinkan sistem memprediksi urutan kata yang paling mungkin berdasarkan audio masukan. Ini menggabungkan pengetahuan kosa kata, tata bahasa, dan konteks untuk meningkatkan akurasi transkripsi.
3. Dekoder
Dekoder menggabungkan keluaran model akustik dan bahasa untuk menghasilkan transkripsi akhir audio masukan. Ini menggunakan algoritma seperti pemrograman dinamis atau pencarian berkas untuk menemukan urutan kata yang paling mungkin mengingat fitur akustik dan probabilitas model bahasa.
Cara Kerja Speech Recognition
Teknologi speech recognition menangkap suara manusia dengan perangkat fisik seperti penerima atau mikrofon. Perangkat keras kemudian akan merubah rekaman getaran suara menjadi sinyal listrik secara digital.
Kemudian, perangkat lunak mencoba mengidentifikasi bunyi dan fonem dari sinyal dan mencocokkan bunyi tersebut dengan teks yang sesuai.
Tergantung pada aplikasinya, teks ini ditampilkan di layar atau memicu perintah. Misalnya, seperti saat pengguna meminta smart speaker untuk memutar lagu tertentu dan lagu tersebut diputar.
Kebisingan di latar belakang, aksen, bahasa gaul, dan percakapan silang dapat mengganggu pengenalan ucapan, namun kemajuan dalam kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin akan menyaring anomali ini untuk meningkatkan presisi dan kinerja.
Berkat algoritma pembelajaran mesin yang baru dan sedang berkembang, speech recognition menawarkan kemampuan tingkat lanjut. Berikut ini penjelasannya, dikutip dari Twilio:
- Pemrosesan bahasa alami adalah cabang ilmu komputer yang menggunakan AI untuk meniru cara manusia terlibat dan memahami interaksi ucapan dan berbasis teks.
- Hidden Markov Models (HMM) adalah model statistik yang menetapkan label teks ke unit ucapan—seperti kata, suku kata, dan kalimat—secara berurutan. Label dipetakan ke masukan yang diberikan untuk menentukan label atau urutan teks yang benar.
- N-gram adalah model bahasa yang menetapkan probabilitas pada kalimat atau frasa untuk meningkatkan akurasi pengenalan ucapan. Ini berisi rangkaian kata dan menggunakan rangkaian kata yang sama sebelumnya untuk memahami atau memprediksi kata dan frasa baru. Perhitungan ini meningkatkan prediksi sistem penyelesaian kalimat otomatis, hasil pemeriksaan ejaan, dan bahkan pemeriksaan tata bahasa.
- Neural networks terdiri dari lapisan simpul yang bersama-sama meniru kemampuan pembelajaran dan pengambilan keputusan otak manusia. Node berisi masukan, bobot, ambang batas, dan nilai keluaran. Output yang melebihi ambang batas akan mengaktifkan node terkait dan meneruskan data ke lapisan berikutnya. Ini berarti mengingat kata-kata sebelumnya untuk terus meningkatkan akurasi pengenalan.
- Klasifikasi temporal koneksionis adalah algoritma jaringan saraf yang menggunakan probabilitas untuk memetakan label transkrip teks ke audio yang masuk. Ini membantu melatih jaringan saraf untuk memahami ucapan dan membangun jaringan node.
Contoh Speech Recognition di Kehidupan Nyata
Teknologi speech recognition dapat ditemukan di berbagai aspek kehidupan kita sehari-hari, meningkatkan pengalaman pengguna dan meningkatkan efisiensi. Beberapa contoh paling umum, dilansir dari StudySmarter:
- Asisten virtual: Perangkat seperti Amazon Echo, Google Home, dan Siri Apple menggunakan pengenalan suara untuk memecahkan kode perintah pengguna dan melakukan tindakan seperti pencarian web, mengatur waktu, atau memutar musik.
- Aplikasi seluler: Banyak aplikasi seluler, seperti WhatsApp dan Facebook Messenger, menggunakan pengenalan suara untuk konversi suara ke teks, memungkinkan pengguna mengirim pesan teks atau mencari informasi menggunakan perintah suara.
- Layanan pelanggan: Pengenalan ucapan semakin banyak digunakan di pusat panggilan untuk menyederhanakan dukungan pelanggan. Sistem Interactive Voice Response (IVR) menggunakan pengenalan suara untuk lebih memahami pertanyaan pelanggan dan mengarahkan mereka ke departemen yang tepat.
- Layanan transkripsi: Perangkat lunak transkripsi otomatis mengandalkan teknologi pengenalan suara untuk mentranskripsikan file audio dan video menjadi teks. Hal ini menghemat waktu dan mengurangi biaya bagi bisnis dan profesional yang perlu mengubah kata-kata lisan menjadi dokumen tertulis.
- Alat bantu aksesibilitas: Bagi penyandang disabilitas mobilitas atau bicara, teknologi pengenalan suara digunakan di berbagai perangkat bantu untuk membantu komunikasi, akses komputer, dan pengendalian perangkat rumah pintar.
- Sistem otomotif: Sistem pengenalan suara di dalam mobil memberikan interaksi yang lebih aman dan handsfree dengan sistem navigasi dan hiburan, memungkinkan pengemudi untuk tetap memperhatikan jalan dan perhatiannya tidak terbagi.
- Aplikasi pembelajaran bahasa: Pengenalan ucapan digunakan dalam aplikasi pembelajaran bahasa seperti Duolingo, di mana pengguna dapat berlatih berbicara dan pengucapan melalui interaksi dengan tutor berbasis komputer.
Kesimpulannya, teknologi speech recognition mewakili kemajuan transformatif dalam interaksi manusia-komputer, memungkinkan komunikasi alami dan intuitif antara manusia dan mesin.
Dengan memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pemrosesan sinyal, sistem speech recognition telah mencapai kemajuan luar biasa dalam memahami dan menyalin bahasa lisan secara akurat dan efisien.
Seiring dengan perkembangan dan kematangan teknologi, teknologi ini menjanjikan akan merevolusi beragam industri dan aplikasi, mulai dari asisten virtual dan layanan pelanggan hingga layanan kesehatan dan aksesibilitas.
Mulai Investasi Aset Kripto di Ajaib Kripto!
Siap memulai perjalanan investasi crypto kamu? Yuk, langsung saja mulai bersama Ajaib Kripto! Cek harga crypto hari ini, dan Jual Beli Bitcoin, Ethereum, Binance Coin, serta koin lainnya akan jadi lebih mudah, aman, dan tepercaya bersama Ajaib Kripto, aplikasi crypto yang sudah terdaftar dan berizin dari Bappebti.
Yuk, download Ajaib Kripto sekarang!
