Voice recognition adalah proses mengubah suara menjadi data digital, di mana teknologi ini telah muncul pertama kali sekitar 50 tahun yang lalu. Kemudian menjadi sangat populer dalam beberapa tahun terakhir. Pada artikel ini, mari lihat lebih detail mengenai apa teknologi voice recognition ini dan bagaimana cara kerjanya.
Apa itu voice recognition?
Voice recognition adalah kemampuan suatu program untuk mengidentifikasi seseorang berdasarkan voiceprint mereka yang unik. Cara kerjanya adalah dengan memindai ucapan dan mencocokkan dengan sidik jari suara yang diinginkan.
Lantas, apa perbedaan voice recognition dan speech recognition? Sangat penting untuk memahami perbedaan antara kedua disiplin ini. Tujuan voice recognition adalah untuk mengidentifikasi pemilik suara, sedangkan tujuan speech recognition adalah untuk mengidentifikasi kata-kata pembicara. Dalam kasus pertama, program membutuhkan voiceprint speaker yang unik untuk perbandingan. Sementara dalam kasus kedua, program membutuhkan kamus besar untuk mengidentifikasi kata-kata pembicara.
Jenis-Jenis Voice Recognition dan Speech Recognition
Voice recognition memiliki dua kategori, yaitu:
- Text-Dependent: sistem dilatih untuk mengenali frasa sandi suara yang telah ditentukan sebelumnya oleh pembicara.
- Text Independent: tidak memerlukan kata sandi yang telah ditentukan sebelumnya. Subjek analisis adalah pidato percakapan.
Sementara itu, Automatic Speech Recognition (ASR) bisa diklasifikasikan ke dalam berbagai kategori. Pertama adalah bergantung pada pembicara atau speaker, yang dikenal dengan dua jenis, yaitu:
- Speaker Dependent: program ini dilatih untuk mengenali suara tertentu, mirip dengan voice recognition. Pembicara harus “berbicara” dengan program dan memberinya kemampuan untuk menganalisis suara. Sistem seperti itu lebih mudah diimplementasikan, dan mereka memberikan akurasi tinggi dalam pengenalan suara.
- Speaker Independent: perangkat lunak pengenal suara jenis ini memiliki penggunaan yang lebih luas. Tidak memerlukan pelatihan untuk menganalisis suara, tapi penekanannya adalah pada pengenalan kata pembicara.
Metode kategorisasi lainnya didasarkan pada cara pengguna berbicara, di mana kategori tersebut adalah:
- Discrete Speech Recognition: Aplikasi ASR telah menggunakan metode ini sejak versi awal, di mana pembicara harus mengucapkan setiap kata secara terpisah, menyisipkan jeda di antaranya. Dengan program seperti itu, maka akan lebih sulit untuk bekerja dan tidak mudah memastikan frekuensi kata-kata yang diucapkan.
- Continuous Speech Recognition: ini adalah metode ASR yang relatif baru dan membutuhkan lebih banyak upaya untuk berkembang. Kecepatan bicara pembicara mendekati normal dalam hal ini.
Di dunia AI voice recognition, ada teknologi lain yang dikenal yaitu Pemrosesan Bahasa Alami atau Natural Language Processing (NLP). Tugas dari sistem speech recognition adalah untuk memahami kata-kata, sedangkan tugas sistem NLP adalah memahami dan menjawab pembicara. Itu adalah tiruan komunikasi antara manusia dan mesin, di mana NLP dekat dengan voice recognition maupun speech recognition, tetapi didasarkan pada algoritma yang berbeda.
Baca juga: Pemanfaatan Biometric Face Recognition dalam Konteks Riil
Bagaimana Cara Kerja Voice Recognition?
Sistem voice recognition modern didasarkan pada tiga model, di antaranya adalah akustik, pengucapan, dan bahasa.
- Pemodelan akustik memungkinkan untuk membedakan antara sinyal suara dan fonem (unit suara).
- Model pengucapan menentukan bagaimana fonem bisa digabungkan untuk membuat kata-kata.
- Pemodelan bahasa adalah disiplin yang membantu membedakan antara kata dan frasa yang terdengar sama.
Setelah merekam ucapan, kebisingan akan dihapus, dan sinyal yang berguna akan disaring dari rekaman, dan catatan ini dibagi menjadi fragmen kecil. Setelah itu, setiap fragmen akan dilewatkan melalui model akustik. Fragmen-fragmen ini dibandingkan dengan fonem, model statistik yang awalnya dibangun yang menggambarkan pelafalan setiap bunyi dalam ucapan. Berdasarkan kecocokan ini, kemudian kata-kata dikumpulkan dari fonem. Efisiensi pencarian kata akan sangat bergantung pada ukuran database fonem yang telah disiapkan sebelumnya.
Tahap Perekaman Suara
Di perangkat apa pun, perekaman dilakukan menggunakan mikrofon. Jika perangkat tidak memilikinya, maka Anda perlu menghubungkan headset mikrofon atau mikrofon profesional. Untuk melakukan ini, Anda dapat menggunakan aplikasi yang sudah dipasang sebelumnya. Selain itu, ada juga berbagai aplikasi dengan fungsionalitas tingkat lanjut di mana mereka akan memberikan kesempatan untuk memilih kualitas rekaman, kecepatan bit, atau format untuk menyimpan rekaman. Beberapa didasarkan pada AI dan memungkinkan Anda untuk menghilangkan kebisingan yang tidak perlu dari rekaman.
Tahap Pendaftaran
Pendaftaran pengguna memerlukan perekaman suara pembicara dan mengekstraksi cetakan suara unik sebagai tahap pertama dari setiap perangkat lunak voice recognition. Tahap selanjutnya adalah verifikasi, di mana suara yang direkam dibandingkan dengan database suara yang berbeda untuk menemukan kecocokan terbaik atau dengan suara tertentu.
Bagaimana Sistem Voice Recognition Digunakan?
Berkat komputer pribadi dan telepon pintar serta perkembangan pesat AI, perangkat lunak voice recognition dan speech recognition telah memasuki kehidupan sehari-hari.
Teknologi voice recognition sangat berguna untuk meningkatkan produktivitas pengguna. Teknologi itu mampu menangkap ucapan manusia jauh lebih cepat daripada yang bisa diketik manual. Selain itu, Anda dapat berbicara dengan perangkat saat tangan Anda sibuk dengan pekerjaan lain, melakukan dua tindakan secara bersamaan. Teknologi ini juga sangat penting bagi penyandang disabilitas yang tidak bisa menggunakan tangan mereka.
Dalam dunia kedokteran, voice recognition terutama digunakan untuk menulis dokumentasi pasien. Kemudian di area militer, teknologi ini terutama digunakan untuk perintah dan kontrol atas mesin dan perangkat. Perintah suara jauh lebih cepat, dan dalam pertempuran ini dapat memainkan peran kunci dalam memenangkan pertempuran.
Sementara itu di dunia pendidikan, siswa dapat memeriksa pelafalan mereka sambil belajar bahasa. Tentunya ini dapat membantu untuk menghindari tata bahasa, kesalahan tanda baca.
Voice recognition juga bisa digunakan di dalam mobil sehingga dapat mengurangi risiko kecelakaan di jalan raya. Tindakan seperti memutar nomor, bekerja dengan pemutar MP3 atau radio dilakukan tanpa melepaskan tangan dari kemudi.
Baca juga: Masa Depan Biometrics Technology dalam Industri
Bisa menjadi bagian dari biometric verification, voice recognition memang sangat penting dan berguna di berbagai bidang. Verihubs menawarkan solusi untuk kebutuhan bisnis Anda dalam hal autentikasi biometrik. Dengan produk Biometric Verification yang ada, proses verifikasi menggunakan acuan biometrik akan berjalan dengan cepat, akurat, dan efisien.
Anda bisa langsung menghubungi kontak layanan pelanggan Verihubs untuk memilih produk Verihubs yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda!
