Salah satu teknologi yang termasuk dalam penerapan praktis dari ciri biometrik adalah suara. Disadari atau tidak, setiap orang memiliki ciri suara yang berbeda. Mulai dari karakternya, warnanya, cara berbicara, intonasi, hingga bahkan pemilihan kata. Ciri biometrik suara ini digunakan oleh banyak perusahaan untuk dapat mengidentifikasi user yang dimiliki, bahkan untuk otentikasi. Jelas, AI voice recognition menjadi teknologi yang diandalkan untuk urusan ini.
Penerapan voice recognition sendiri sebenarnya sudah cukup luas dan dirasakan manfaatnya untuk banyak orang. Teknologi ini mengacu pada sebuah perangkat dan sistem yang dapat menerima, menginterpretasikan, dan melaksanakan perintah suara.
Tapi apakah hanya itu saja kemampuan teknologi ini? Dalam beberapa waktu yang akan datang, bagaimana kira-kira perkembangan dari AI voice recognition secara praktis di industri?
Baca Juga: 4 Cara Mendeteksi Upaya Face Spoofing Attacks
Mengenali Suara Seseorang
AI voice recognition perangkat pengenalan suara yang dibantu oleh kecerdasan buatan dalam operasionalnya. Hal ini memungkinkan pencocokan detail dan akurat pada perintah suara yang dimasukkan, dengan data suara yang tersimpan di database.
Secara sederhana, perintah dan kecocokan suara ini akan dianalisis. Jika suara dinilai serupa dengan apa yang tersimpan di database, maka sistem dapat mengenali user-nya, dan melaksanakan perintah tersebut. Demikian pula sebaliknya.
Kehadiran AI dalam teknologi ini sebenarnya ditujukan untuk melakukan peningkatan performa, sebab voice recognition konvensional harus menghadapi tantangan perbedaan aksen, bahasa yang beragam, dan dialek yang dimiliki meski dengan bahasa yang sama.
AI memerlukan data dalam jumlah besar untuk dapat mengenali setiap jenis suara dan variabel yang ada terkait dengan perintah suara. Namun idealnya selama data-data ini dapat diberikan pada AI dan membuatnya ‘belajar’, maka tantangan tersebut dapat teratasi dalam waktu singkat.
AI Voice Recognition di Masa Depan
Seperti yang disebutkan sebelumnya, diperlukan banyak sekali data yang harus disajikan pada sistem untuk dapat dipelajari. Dengan data yang lengkap, maka pengenalan suara dapat dilakukan dengan akurat, meski tetap terdapat tantangan bias yang muncul karena variabel alami seperti ras, gender, dan usia. Tidak jarang seseorang memiliki jenis suara yang unik dan berbanding terbalik dengan penampilannya bukan?
Di dalam pengembangan teknologi ini kemudian dikenal dua prinsip sederhana, yang disebutkan dalam Rosetta Stone’s philosophy of language learning. Kedua prinsip tersebut adalah:
Cara belajar sebagai seorang anak anak-anak, yakni mendalami bahasa tersebut secara total, yang menjadi cara terbaik dalam belajar bahasa
Teknologi interaktif yang solid untuk menirukan dan mengaktifkan proses belajar tersebut
Dua prinsip ini yang digunakan dalam peningkatan teknologi AI voice recognition. Nantinya penerapan teknologi yang lebih advanced akan dilakukan pada berbagai perangkat, sehingga tantangan bias dapat benar-benar dihilangkan.
Proses ini berjalan dengan dua cara, pertama dengan mengumpulkan data mengenai cara orang berbicara, dan proses alami dalam mencerna dan mengelompokkan bahasa.
Upaya Peningkatan Direktori Data Terus Dilakukan
Dalam pengembangan AI voice recognition, peneliti juga terus memanfaatkan kemampuan machine learning agar dapat memberikan progres yang baik. Tujuan utamanya jelas meningkatkan kualitas teknologi ini, sehingga dapat memudahkan kebutuhan manusia.
Beberapa variabel yang terus diupayakan penambahan datanya adalah kombinasi antara gender, usia, bahasa, dialek, aksen, dan data non-native speakers yang sering kali menghasilkan output ucapan yang benar-benar unik.
Pengembangan atas direktori yang diberikan pada AI sendiri dilakukan dengan metode yang benar-benar terukur, seperti yang dijelaskan dalam setiap poin berikut.
1. Menentukan Kebutuhan
Proses akan dimulai dari membedah data apa yang diperlukan dalam pengembangan teknologi ini. Variabel yang disebutkan sebelumnya dapat menjadi data utama yang ingin diperoleh dari metode pengumpulan data ini.
2. Perencanaan Pengumpulan
Perencanaan dilakukan dalam membuat desain metode pengumpulan data yang diperlukan. Hal ini dapat berlangsung sepanjang waktu, dalam rangka memenuhi data-data terbaru terkait jenis suara yang dimiliki manusia. Peneliti kemudian menggunakan metode input dengan voice artist atau dapat pula mengambil data sampel secara acak.
3. Menyusun Instruksi
Setelah ditemukan metode yang ingin dilakukan peneliti akan menyusun instruksi yang akan menjadi panduan dalam entri data. Ditulis dengan jelas dan rinci sehingga mudah dipahami, instruksi ini memegang peranan penting untuk memperoleh data yang dibutuhkan.
4. Rekrutmen ‘Data’
Dengan tugas dan instruksi yang sudah siap, langkah selanjutnya adalah mencari orang-orang atau subjek yang akan turut serta dalam pengumpulan data suara ini. Dipilih dengan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya sehingga diperoleh spektrum data yang benar-benar luas dan menjadi tambahan pada direktori utama.
5. Pengambilan Data
Pengambilan data dimulai dengan metode yang telah ditentukan. Subjek dan partisipan kemudian memasukkan entri data suara yang telah diinstruksikan sebelumnya, guna memenuhi tujuan dari pengumpulan data ini.
6. Pengecekan Kualitas Entri
Setelah data diperoleh, data tidak langsung diproses. Sebelumnya data akan dinilai berdasarkan kategori yang telah ditentukan terlebih dahulu. Mulai dari kejernihan audio, kualitas pengucapan, kejelasan intonasi dan artikulasi, dan berbagai variabel lainnya. Jika dirasa sudah memenuhi kriteria yang dibutuhkan, data kemudian diproses dan masuk tahap transkripsi.
7. Proses Data dan Transkripsi
Proses ini dilakukan untuk memperoleh data secara jelas, terlebih pada data yang didapatkan tanpa adanya script yang digunakan ketika entri. Semua suara yang ada di dalam file harus dapat diidentifikasi dan dipisahkan satu dengan yang lain, sehingga apa yang nantinya dimasukkan ke dalam sistem benar-benar suara manusia yang diperlukan.
8. Memasukkan Data dalam Direktori
Setelah semua selesai, akan didapatkan data matang yang dapat dimasukkan ke dalam direktori sistem. Data ini akan masuk untuk dipelajari oleh AI voice recognition, dan menghasilkan kemampuan baru untuk pengenalan suara dari AI yang ada.
Baca Juga: Masa Depan Biometrics Technology dalam Industri
Seiring berjalannya waktu, teknologi AI voice recognition dipastikan akan semakin canggih dan terus memberikan kemudahan. Pada akhirnya nanti, keberadaan AI akan sangat membantu manusia dalam setiap kegiatannya, tidak terbatas pada bisnis belaka. Tentu jika Anda tidak ingin ketinggalan tren dalam optimasi teknologi AI, Anda juga wajib menyematkan teknologi ini di dalam bisnis. Pada tahap verifikasi identitas, Anda dapat menggunakan produk yang disediakan Verihubs, yang telah diperkuat dengan AI. Efektif, akurat, dan efisien, setiap produk Verihubs didesain sedemikian rupa untuk dapat terus beradaptasi dengan perkembangan era. Hubungi layanan pelanggan kami sekarang, dan dapatkan informasi lengkap terkait setiap produk yang ada di dalamnya!
