## DATASET SUARA DAN TEKS BERBAHASA INDONESIA PADA REKAMAN PODCAST DAN TALK SHOW
Martin Novela 1) , T. Basaruddin 2)
1 Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia email: martin.novela81@ui.ac.id
2 Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia email: chan@cs.ui.ac.id

## Abstract
One of the success factors of a learning model in machine learning or deep learning is the dataset used. This paper presents voice datasets from recorded podcasts and talk shows along with their Indonesian transcriptions. This dataset is presented because there is no publicly accessible dataset in Indonesian to be used for modeling Text-to-Speech or Audio Speech Recognition models. The dataset consists of 3270 records that are processed to obtain transcription in the form of text or sentences in Indonesian. Several  stages  were  carried  out  such  as  preprocessing,  translation  stage,  first  validation  stage,  and second validation stage. The dataset is created in a format that follows the format of LJSpeech dataset to facilitate dataset processing when used in a model as an input. This dataset is expected to improve the quality of modeling for Text-to-Speech processing such as in the Tacotron2 model or in Audio Speech Recognition processing for Indonesian.
Keywords: Dataset, Indonesian, Text-to-Speech , Audio Speech Recognition .

## Abstrak
Salah satu faktor keberhasilan suatu model pembelajaran dalam machine learning atau deep learning adalah dataset yang digunakan. Pada tulisan ini menyajikan dataset suara dari rekaman podcast dan talk show beserta transkripsi berbahasa Indonesia. Dataset ini disajikan karena belum adanya ketersediaan dataset berbahasa  Indonesia  yang  dapat  diakses  secara  publik  untuk  digunakan  pada  pembelajaran model Text-to-Speech ataupun Audio  Speech  Recognition . Dataset terdiri  dari  3270  rekaman  yang diproses  untuk  mendapatkan  transkripsi  berupa  teks  atau  kalimat  berbahasa  Indonesia.  Dalam pembuatan dataset ini dilakukan beberapa tahapan seperti pra-pemrosesan, tahapan translasi, tahapan validasi pertama dan tahapan validasi kedua. Dataset dibuat dengan format yang mengikuti format dari dataset LJSpeech untuk memudahkan pemrosesan dataset ketika digunakan dalam suatu model sebagai input. Dataset ini diharapkan dapat membantu meningkatkan kualitas pembelajaran untuk pemrosesan Text-to-Speech seperti  pada  model  Tacotron2  ataupun  pada  pemrosesan Audio  Speech  Recognition untuk Bahasa Indonesia.
Keywords : Dataset, Bahasa Indonesia , Text-to-Speech , Audio Speech Recognition .

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  semakin  pesat  dalam membantu kegiatan manusia. Banyak teknologi dikembangkan untuk mempermudah penyelesaian  masalah  yang  ditemukan  dalam kehidupan sehari-hari yang semakin kompleks. Hal ini mendorong peneliti untuk mengembangkan  teknologi  yang  menyerupai kecerdasan  manusia  dengan  meniru  cara  kerja otak  manusia.  Salah  satu  metode  yang digunakan  dalam  meniru  cara  kerja  otak manusia  saat  ini  adalah deep  learning yang
merupakan  suatu  algoritma  pengembangan lebih  lanjut  dari machine  learning . Deep learning adalah  bagian  dari  kecerdasan  buatan yang  dikembangkan  dari neural  network multiple  layer untuk  melakukan  tugas  dengan tepat  seperti  pengenalan  objek,  pengenalan suara,  penerjemahan  bahasa,  perubahan  teks menjadi suara, dan sebagainya [1].
Untuk mendukung metode deep learning dalam menghasilkan  suatu  tugas  dengan  tepat,  maka dibutuhkan dataset sebagai acuan pembelajaran dari  model  yang  akan  dibuat  terhadap
keputusan yang akan diambil. Dataset merupakan  bagian  yang  sangat  penting  dalam pembuatan  suatu  model deep  learning [2]. Tanpa adanya dataset , tentu saja pembelajaran tidak bisa dilakukan. Di samping itu, data yang digunakan  juga  harus  mewakili  secara  umum terhadap semesta dari data yang ada agar tingkat hasil pembelajaran dapat menghasilkan keputusan yang lebih tepat.
Salah satu pembelajaran yang banyak digunakan  saat  ini  yaitu  model deep  learning yang  membantu  translasi  teks  menjadi  suara ataupun  suara  menjadi  teks.  Kedua  model tersebut saat ini sedang menjadi penelitian yang populer  di  kalangan  peneliti.  Pada  pembuatan model deep  learning ,  dalam  memproses  teks menjadi  suara  ataupun  suara  menjadi  teks, dibutuhkan  suatu dataset yang  secara  spesifik dapat  mewakili  suatu  bahasa  tertentu.  Hal tersebut  dikarenakan  setiap  bahasa  memiliki karakteristik  masing-masing  yang  menjadi  ciri khasnya.  Oleh  karena  itu,  untuk  membuat model  dengan  spesifik  suatu  bahasa,  maka harus  digunakan  juga dataset secara  spesifik menggunakan  bahasa  tersebut.  Saat  ini  salah satu dataset yang  sudah  memiliki  banyak sumber  untuk  dilakukan  penelitian  adalah dataset berbahasa  Inggris. Hasil  dari  pelatihan terhadap  model  dengan dataset berbahasa Inggris juga sudah terbukti memiliki hasil yang baik.    Salah  satu dataset Bahasa  Inggris  yaitu LJSpeech  yang  merupakan dataset yang digunakan  oleh  model  Tacotron2  dalam memproses  teks  menjadi  suara  sintesis  [3]. Dataset tersebut  terbukti  mendukung  model Tacotron2  menjadi state-of-the-art saat  ini dalam  pemrosesan  teks  menjadi  suara  dalam Bahasa Inggris [4].
Pada  kenyataannya,  model  Tacotron2  tersebut tidak bisa langsung diaplikasikan ke bahasa lain untuk  memproses  teks  menjadi  suara  karena perbedaan  karakteristik  bahasa  yang  dimiliki. Maka  dari  itu,  dibutuhkan dataset baru  yang lebih  spesifik  untuk  bahasa  yang  diinginkan dalam  melakukan  pelatihan  pada  model deep learning .  Salah  satu  contoh  spesifik  yaitu dataset dengan  Bahasa  Indonesia.    Saat  ini belum  tersedia  secara  publik dataset yang berupa suara dan teks dalam Bahasa Indonesia. Oleh karena itu, pada tulisan ini akan dijelaskan tahapan pembentukan dataset yang merupakan hasil rekaman podcast dan talk show berbahasa Indonesia  beserta  transkripsi  rekaman  suara
tersebut.  Dengan  tersedianya dataset tersebut, diharapkan  dapat  digunakan  untuk  melakukan pelatihan  terhadap  model deep  learning yang lebih  spesifik  untuk  Bahasa  Indonesia. Kemudian  model  yang  telah  dilatih  tersebut akan  digunakan  oleh  model  Tacotron2  untuk melakukan pemrosesan teks menjadi suara yang memiliki  kualitas  konversi  yang  lebih  baik untuk Bahasa Indonesia.

## DATASET  SUARA  DAN  TEKS  BAHASA INDONESIA
Dataset merupakan  merupakan  kumpulan  dari suatu  data  yang  menggambarkan  suatu  topik tertentu.  Tulisan ini membahas dataset secara spesifik  yaitu dataset suara  dan  teks  dalam Bahasa  Indonesia.  Pembuatan dataset ini ditujukan  karena  kurangnya  sumber  untuk mendapatkan dataset secara  spesifik  yang publik  dalam  Bahasa  Indonesia.  Dalam pembuatannya, dataset ini  diharapkan  dapat membantu  pembuatan  model deep  learning dengan  Bahasa  Indonesia  yang  diperuntukkan sebagai  model  yang  memproses  teks  menjadi suara ataupun teks menjadi suara. Hal tersebut mengacu pada kondisi yang mana setiap bahasa memiliki  keunikan  dan  perbedaan  masing- masing, sehingga dataset ini dibutuhkan dalam pembentukan suatu model deep learning untuk memproses teks menjadi suara.
Bahasa  merupakan  ekspresi  dari  pikiran  dan perasaan  manusia  yang  menggunakan  suara dalam  penyampaiannya  [5].    Setiap  negara memiliki perbedaan bahasa dengan karakteristiknya  masing-masing.    Tidak  hanya antar  negara  yang  memiliki  perbedaan  bahasa, bahkan  di  dalam  satu  negara  itu  sendiri,  di setiap  daerah  terkadang  memiliki  karakteristik masing-masing. Di Indonesia, dengan keberagaman  bahasa  yang  berbeda-beda  di setiap pulau ataupun daerahnya seperti Bahasa Jawa,  Bahasa  Sunda,  Bahasa  Batak,  Bahasa Madura,  dan  lain-lain.  Namun  keberagaman tersebut  dipersatukan  dengan  bahasa  nasional yaitu  Bahasa  Indonesia  itu  sendiri  [5].  Maka dari  itu,  untuk  membuat  model deep  learning dalam  pemrosesan  teks  menjadi  suara  yang mewakili  bahasa  dari  negara  Indonesia, digunakan  langsung  bahasa  nasional  dari Indonesia yaitu Bahasa Indonesia.
2.1. Properti Data
Dataset ini  diambil  dari  rekaman podcast dan talk  show berbahasa  Indonesia. Dataset
rekaman  suara  dari podcast dan talk  show dipilih  karena  beberapa  pertimbangan  seperti akses untuk mendapatkan  rekaman  suara  yang mudah karena rekaman tersebut dapat di akses secara publik, kemudian isi dari rekaman suara yang  terdapat  pada podcast dan  talk  show merupakan  pembicaraan  natural  yang  terarah. Alasan lainnya pemilihan rekaman dari podcast dan talk show adalah dikarenakan podcast dan talk  show saat  ini  merupakan platform yang populer  dan  banyak  didengarkan,  sehingga setiap  pembahasan  dapat  diikuti  dengan  baik oleh pendengar.
Data rekaman  terdiri  dari  3270  rekaman,  yang mana terdapat  2116  rekaman  dari podcast dan 1154 rekaman dari talk show . Panjang rekaman dikelompokkan  menjadi  2,  yaitu  rekaman dengan durasi  0-3  detik  serta  rekaman  dengan durasi  waktu  3-6  detik.  Jumlah  durasi  dari rekaman adalah selama 3 jam 14 menit. Dataset ini  merupakan dataset dengan  pembicaraan berdasarkan  kondisi  yang  sesungguhnya. Kondisi  yang  dimaksud  merupakan  hasil  dari komunikasi  antara  pembicara  dengan  suatu topik  pembahasan  spesifik  yang  menghasilkan pembicaraan untuk saling bertukar pikiran atau pendapat  secara  langsung.  Pembicaraan  pada rekaman tersebut  berjalan  secara  natural  tanpa membuat  suatu  skenario  tertentu  untuk dibicarakan.
2.2. Prosedur Pembuatan
Dalam  prosedur  pembuatan  transkrip dataset dari  rekaman  suara podcast dan talk  show dilakukan  beberapa  tahapan.  Tahapan  tersebut seperti  pra-pemrosesan,  pembuatan  transkrip dari  mendengarkan  rekaman  suara  secara langsung,  validasi  pertama  terhadap  hasil transkrip,  validasi  kedua  sebagai  pemeriksaan terakhir.  Urutan  dari  tahapan-tahapan  tersebut dapat dilihat pada Gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Diagram Proses Pembuatan Dataset

## 2.2.1. Pra-pemrosesan
Hal pertama yang dilakukan dalam pembuatan dataset suara  dan  transkrip  suara  untuk kebutuhan  pelatihan  terhadap  model  yang memproses teks menjadi  suara  dengan  Bahasa Indonesia adalah pra-pemrosesan. Pra- pemrosesan  yang  dilakukan  adalah  dengan mengeliminasi  beberapa  rekaman  yang  dinilai kurang jelas atau tidak menggambarkan dataset yang diinginkan. Salah satu pertimbangan yang diambil  sebagai  alasan  terhadap  dilakukannya tahap  pra-pemrosesan  yaitu  jikalau  rekaman tersebut  tetap  diikutsertakan  maka  akan membuat  tingkat  kebenaran  dari dataset berkurang  atau  bahkan  dapat  menghasilkan penilaian yang salah.  Berikut beberapa kriteria yang  di  eliminasi  sebelum  proses  pembuatan transkrip dari setiap rekaman suara:
1. Rekaman  Suara  yang  Mengandung Bahasa Inggris
Kategori  ini  dipilih  karena  fokus  untuk dataset yang  akan  dibuat  adalah dataset dengan Bahasa Indonesia. Maka dari itu, jika terdapat rekaman suara dan transkrip suara yang mengandung kalimat atau kata berbahasa  Inggris,  akan  membuat  data menjadi tidak spesifik dan membuat data menjadi bias. Contoh dari kasus tersebut seperti  kalimat  " why  people  doing  that ", " work betul-betul",  atau  " you  must assume that you are sick ".
2. Rekaman yang Mengandung Suara Tidak Jelas
Kategori  ini  dipilih  karena  dalam memproses  rekaman  suara  menjadi transkripsi  suara  tentu  akan  ditemukan beberapa  kata  yang  tidak  terdengar dengan  jelas  ataupun  suara  yang  sangat kecil  dari  rekaman  tersebut  sehingga peneliti tidak bisa mendeskripsikan suara tersebut  menjadi  suatu  transkrip  dari suara yang didengarkan.
3. Rekaman  Suara  yang  Mengandung  Kata yang Sulit untuk Dituliskan Transkripnya
Kategori  ini  dipilih  karena  dalam  suatu rekaman terdapat non-word yang disebutkan, dimana kata tersebut terdengar  hanya  satu  huruf  namun memiliki durasi penyebutan yang kadang panjang  dan  kadang  pendek.  Selain karena  sulit  dituliskan,  alasan  yang  juga menjadikan kategori ini dapat mengeliminasi  suatu  rekaman  adalah karena kesulitan dalam memproses suara
tersebut  menjadi  transkrip.   Hal  tersebut akan  membuat dataset menjadi  tidak konsisten  untuk  dijadikan  acuan  dalam pelatihan.  Contoh  kasus  yang  termasuk dalam  kategori  ini  seperti  penyebutan "eeeeee  eeeee",  "aaa  aaaaaa",  atau  "taa teteeetapi".
Dari  ketiga  kategori  di  atas,  jika  ditemukan suatu  rekaman  mengandung  kategori  tersebut maka rekaman tidak akan diikutsertakan untuk menjadi dataset .  Dari tahapan pra-pemrosesan ini  menghasilkan  eliminasi  data,  dimana  pada sebelum pra-pemrosesan terdapat 3270 rekaman  dan  setelah  pra-pemrosesan  terdapat 2560  rekaman  yang  tersisa  untuk  diproses. Selain dari kategori-kategori tersebut, sebelum membuat  transkrip  dari  rekaman  yang  ada, dibuat  beberapa  aturan  yang  mengacu  dari aturan-aturan  yang  ada  pada  data  LJSpeech untuk  proses  translasi  suara  menjadi  transkrip dari  suara  tersebut  [6].  Seperti  penyebutan angka  yang  direpresentasikan  dalam  bentuk kata  dari  angka  tersebut,  misalnya  angka  19 akan dituliskan  menjadi  "sembilan  belas". Hal tersebut akan mempermudah proses penghilangan karakter-karakter khusus (ASCII) sehingga  dapat  dihasilkan  data  yang  lebih bersih.  Kemudian  dalam  penulisan  transkrip tidak  terdapat  tulisan  yang  disingkat,  seperti "yg", atau "dg", dan lain-lain. Semua hasil dari translasi  dituliskan  langsung  sesuai  dengan suara yang didengar pada rekaman.
2.2.2. Proses Translasi Suara Menjadi Transkrip
Untuk  membuat  transkrip  dari  rekaman  suara dilakukan beberapa tahapan untuk memastikan proses  translasi  memiliki  tingkat  kebenaran yang  baik.  Berikut  tahapan-tahapan  yang dilakukan dalam proses translasi rekaman suara menjadi suatu transkrip:
1. Tahapan Translasi Tahapan  pertama  ini  memproses input berdasarkan  pemilihan  data  setelah melalui  pra-pemrosesan.  Sehingga  data yang masuk sudah bersih dari parameter- parameter yang telah diterapkan.
Tahapan ini dilakukan dengan mendengarkan  rekaman  secara  seksama untuk  kemudian  langsung  menuliskan hasil  dari  suara  yang  didengar  menjadi transkripsi yang sesuai.
2. Tahapan Validasi Pertama Tahapan  validasi  pertama  ini  sebagai filter utama  dari  hasil  transkripsi.
Tahapan  ini  dikerjakan  oleh  orang  yang berbeda  dari  orang  yang  melakukan translasi  sebelumnya.  Pada  tahapan  ini dilakukan  pemeriksaan  dengan  cara mendengarkan  ulang  setiap  rekaman suara  dan  menuliskan  transkrip  yang baru.  Hasil  tersebut  akan  dibandingkan dengan  hasil  dari  transkrip  pada    proses translasi  di  tahapan  pertama.  Untuk menyatakan  valid  atau  tidaknya  suatu transkrip  dapat  diperoleh  berdasarkan hasil  perbandingan  yang  dilakukan.  Jika transkrip pada proses translasi di tahapan pertama  sama  dengan  transkrip  yang dihasilkan  pada  tahapan  validasi  ini, maka  transkrip  yang  dibuat  dapat disimpulkan sebagai suatu transkrip yang valid. Namun apabila terdapat perbedaan dari  perbandingan  hasil  transkrip,  maka rekaman  suara  akan  diputar  ulang  untuk memastikan  kembali  transkrip  yang paling  benar.  Hasil  pemeriksaan  ulang tersebut  akan  dijadikan  acuan  untuk memperbaiki hasil transkrip yang sebelumnya agar menjadi transkrip yang valid.
3. Tahapan Validasi Kedua Pada tahapan ini dilakukan validasi akhir oleh penulis untuk memastikan kebenaran  hasil  transkrip  dari  proses sebelumnya.  Validasi  yang  dimaksud dilakukan dengan cara memeriksa penulisan  dari  hasil  transkrip.  Beberapa kategori  yang  digunakan  seperti  melihat apakah  terdapat  huruf  yang  tertinggal dalam  penulisan  suatu  kata, atau  apakah ada  huruf  yang  tertukar  posisinya  dalam penulisan  suatu  kata,  serta  apakah terdapat  suatu  kata  yang  secara  KBBI merupakan  kata  yang  salah.  Jika  pada suatu  transkrip  tidak  ditemukan  kategori pemeriksaan  yang  dimaksud,  maka transkrip  tersebut  dapat  disebut  sebagai transkrip  yang  valid.  Namun  jika  pada suatu  transkrip  ditemukan  kategori  yang dimaksud, maka rekaman dari suara akan diputar kembali, kemudian transkrip akan diperbaiki penulisannya untuk memastikan  kebenaran  hasil  transkrip menjadi lebih valid dari sisi penulisan.
Tahapan  tersebut  dilakukan  untuk  membuat hasil  dari dataset memiliki  tingkat  kebenaran yang  baik  agar  dapat  dijadikan  acuan  yang benar dalam proses pelatihan model pada deep
learning dalam  memproses teks menjadi  suara pada Bahasa Indonesia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset pada tulisan ini terdiri dari dua domain yang  berbeda  yaitu  domain  suara  dan  domain teks  dalam  bentuk  transkripsi  dari  rekaman suara.  Penulisan  transkrip  dilakukan  dengan mengikuti  format  dari dataset LJSpeech, dimana pada setiap hasil transkrip diikutsertakan  suatu  kata  kunci  sebagai penunjuk  kepada  alamat  dari  rekaman  yang sesuai.  Hal  tersebut  akan  lebih  memudahkan pemrosesan dataset untuk dijadikan input pada suatu  pembelajaran.  Hasil  transkrip  yang dimaksud ditulis dalam dua bagian yaitu bagian alamat dari file rekaman suara ( path ) dan bagian teks  dari  transkrip  itu  sendiri.  Kedua  bagian tersebut dipisahkan oleh karakter “|”. Maka dari itu,  dalam  pemrosesan  untuk  pelatihan  suatu model  yang  menggunakan dataset ini  harus mempertimbangkan format dari hasil transkrip yang  ada.  Berikut  beberapa  contoh  dari  hasil transkripsi:
1. pc/0/netral/train/fix0 - pc_2.312.wav|berpindah dari satu ke yang lainnya
2. pc/0/netral/train/fix0- pc_3_f.27.wav|itu tadi pola hidup bersih dan sehat
3. ts/0/marah/train/fix0-
ts_1_f.159.wav|komisi pemberantasan korupsi
Dari contoh  diatas  dapat  dilihat  bahwa  seperti pada contoh pertama yaitu bagian “pc/0/netral/train/fix0 -pc_2.312.wav” mewakili alamat dari file rekaman yang dipilih. Kemudian  pada  bagian  setelah  karakter    “|” yaitu  “berpindah  dari  satu  ke  yang  lainnya” Merupakan  hasil  transkrip  dari  rekaman  suara pada  alamat file yang  ditunjuk.  Kemudian  hal lain  yang  dilakukan  adalah  mengubah  format audio  rekaman dataset dari stereo menjadi monostereo sesuai dengan format dari LJSpeech menggunakan library sox [7]. Selain dapat digunakan untuk pemrosesan oleh model Tacotron2 yang spesifik untuk pemrosesan teks menjadi suara, dataset ini juga dapat digunakan untuk  pelatihan  model-model  pemrosesan  lain seperti  pemrosesan  suara  menjadi  teks.  Hal tersebut dikarenakan format data yang disusun dalam dataset ini  cukup  umum  dan  dapat dimodifikasi  sesuai  dengan  kebutuhan  model-
model  lain  yang  ingin  dilatih  menggunakan dataset ini. Dataset dapat  diakses  pada  link berikut bit.ly/dataSuaraDanTeks. Dalam penggunaan dataset untuk  dijadikan  sebagai input , dapat dilakukan dengan mengunduh data dan  menyesuaikan  ulang  alamat  dari  data rekaman  pada  transkrip  agar  bisa  diakses oleh kode  yang  akan  memproses input tersebut. Setiap  rekaman  disimpan  dalam  format  WAV dan transkrip disimpan pada dokumen teks.
Dataset teks dan suara berbahasa Indonesia dari rekaman podcast dan talk  show ini  telah digunakan untuk pelatihan pembentukan model Tacotron2 dalam memproses suara pada Bahasa
Indonesia [8]. Pelatihan dilakukan menggunakan  arsitektur  Tacotron2  yang  sama dan sesuai dengan penelitian sebelumnya [4,9]. Hal  yang  berbeda  hanya  terdapat  pada dataset yang  digunakan.  Dalam  pembentukan  model Tacotron2 berdasarkan dataset Bahasa Indonesia,  dibutuhkan  durasi  waktu  3  jam  41 menit  30  detik.  Setelah  model  terbentuk, dilakukan evaluasi menggunakan metode Mean Opinion  Score (MOS)  terhadap  suara  yang dihasilkan.  Evaluasi  dengan  MOS  dipilih karena  belum  adanya ground  truth dalam menguji  atau  memberikan  penilaian  terhadap suatu  suara  yang  mana  yang  paling  baik  [10]. Evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan kuesioner yang melibatkan 25 responden. Dari evaluasi tersebut diperoleh nilai rata-rata MOS sebesar  4.01.  Dengan  nilai  MOS  tersebut, menunjukkan  bahwa suara  yang  dibentuk  oleh model Tacotron2 berdasarkan pelatihan menggunakan dataset teks dan suara berbahasa Indonesia  dari rekaman podcast dan talk  show cukup  signifikan.  Hal  tersebut  membuktikan bahwa dataset yang dibentuk dapat digunakan pada  pemrosesan  teks  menjadi  suara  dan menghasilkan kualitas suara yang baik.

## SIMPULAN DAN SARAN
Pada tulisan ini dipublikasikan dataset teks dan suara  berbahasa  Indonesia  berupa  rekaman suara  beserta  transkrip  dari  suara  tersebut. Dataset rekaman  diperoleh  dari podcast dan talk  show yang  kemudian  dibuatkan  transkrip dari rekaman suara tersebut. Terdapat beberapa tahapan  dalam  proses  pembuatan  transkrip, seperti tahapan pra-pemrosesan, tahapan translasi,  dan  dua  tahapan  validasi  untuk memastikan  tingkat  kebenaran  dari  transkrip lebih  baik.  Setelah dataset berhasil  dibentuk,
dataset diuji  dengan  cara  digunakan  pada pelatihan untuk pembentukan model Tacotron2 dalam  pemrosesan  teks  menjadi  suara  pada Bahasa  Indonesia.  Dari  pelatihan  tersebut menghasilkan  kualitas  suara  yang  cukup  baik dengan  nilai  MOS  sebesar  4.01.  Dengan  nilai MOS tersebut dapat disimpulkan bahwa dataset yang dibentuk cukup signifikan, karena berhasil memproses  teks  menjadi  suara  pada  Bahasa Indonesia  dengan  kualitas  yang  baik  pada model Tacotron2.
Dalam  proses  yang  dilakukan  untuk  membuat transkrip dari rekaman suara, penulis menemukan beberapa kesulitan seperti pelafalan dari suatu kata yang kurang jelas serta terdapat  kata  yang  disebutkan  dengan  terbata- bata.  Selain  itu,  juga  terdapat  keberagaman pembicara  seperti  ada  pembicara  pria  dan wanita  kemudian  pembicara  dari  berbagai daerah yang  berbeda  sehingga  membuat aksen dari  suatu  kata  berubah-ubah.  Kemudian  juga terdapat  beberapa  rekaman  yang  mengandung kata  Bahasa  Inggris  sehingga  membuat rekaman tersebut harus dieliminasi dari dataset . Pada  awalnya  data  suara  memiliki  durasi selama 3 jam  14  menit  dan  memiliki  rekaman sejumlah  3270  rekaman.  Karena  adanya tahapan pra-pemrosesan, maka beberapa rekaman  juga  dihilangkan  dari dataset yang menyebabkan berkurangnya jumlah dari rekaman yang terdapat dalam dataset .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Goodfellow,  I.,  Bengio,  Y.  and  Courville, A., 2016. Deep learning . MIT press.
[2] Ferdiana,  R.,  Jatmiko,  F.,  Purwanti,  D.D., Ayu, A.S.T. and Dicka, W.F., 2019. Dataset Indonesia  untuk  Analisis  Sentimen.  Jurnal Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi (JNTETI), 8(4), pp.334-339
[3] Kuligowska,  K,  Kisielewicz,  P.  and Wlodarz,  A.  (2018)  Speech  synthesis systems:  disadvantages  and  limitations,
International  Journal  of  Engineering  & Technology, [S.l.], v. 7, n. 2.28, p. 234–239.
[4] Shen, J., Pang, R., Weiss, R.J., Schuster, M., Jaitly,  N.,  Yang,  Z.,  Chen,  Z.,  Zhang,  Y., Wang,  Y.,  Skerrv-Ryan,  R.  and  Saurous, R.A.,  2018,  April. Natural  tts  synthesis  by conditioning  wavenet  on  mel  spectrogram predictions .  In  2018  IEEE  International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (ICASSP)  (pp.  4779-4783). IEEE.
[5] Cahyaningtyas,  E.  and  Arifianto,  D.,  2017, December. Development of under-resourced Bahasa  Indonesia  speech  corpus .  In  2017
Asia-Pacific Signal and Information
Processing Association Annual Summit and Conference  (APSIPA  ASC)  (pp.  1097- 1101). IEEE=
[6] Keith Ito and Linda Johnson. The lj speech dataset.https://keithito.com/LJ-Speech- Dataset/, 2017
[7] Bagwell,  C.  (2015)  SoX.  Available  at: http://sox.sourceforge.net/sox.html (Accessed: 14 July 2021).
[8] Novela,  M.  (2021).  Pemrosesan  Teks menjadi Suara menggunakan Model
Tacotron2  berdasarkan Dataset Rekaman dari Podcast dan Talk  Show Berbahasa
Indonesia. Tesis. Program Magister
Universitas Indonesia. Depok
[9] Oord,  A.  V.  D.,  Dieleman,  S.,  Zen,  H., Simonyan, K., Vinyals, O., Graves, A., ... & Kavukcuoglu,  K.  (2016).  Wavenet:  A generative  model  for  raw  audio.  arXiv preprint arXiv:1609.03499.
[10] Haryanto, H., & Sumpeno, S. (2018). A Realistic  Visual  Speech  Synthesis  for
Indonesian  Using  a  Combination  of Morphing Viseme and Syllable Concatenation Approach to Support Pronunciation Learning . International Journal  of  Emerging  Technologies  in Learning, 13(8).