## PEMANFAATAN TEKNOLOGI TEXT-TO-SPEECH SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN PADA LABORATORIUM BAHASA INGGRIS
Kukuh Yudhistiro, S.Kom.,M.Kom Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Malang kukuh.yudhistiro@unmer.ac.id
Abstract : English learning laboratory is a very important facility to support the effectiveness and efficiency of  the  learning  process  teaching  English  in  schools  or  other  institutions  pedidikan.  Presence  technology speech synthesizer (synthesizer speech), which is also known by the term system Text-To-Speech (TTS), can perform  the  conversion  of  the  text  produced  computer  in  the  form  of  pronunciation  (audio),  where  the pronunciation is generated adjustable speed, intonation ( prosody), and the audio output format to be stored in the form of an audio file. This makes  saving and keefesienan in the use  of tools and without the use of instructional media were quickly worn media such as CDs and devices.
Keywords : text-to-speech, speech synthesizer, laboratorium Bahasa Inggris

## Pendahuluan
Laboratorium Bahasa Inggris
merupakan  fasilitas  yang  sangat  penting untuk menunjang keefektifan dan keefisienan  proses  belajar  mengajar  mata pelajaran  Bahasa  Inggris  di  sekolah  atau lembaga  pedidikan  lain.  Laboratorium  ini dilengkapi  fasilitas  dan  perangkat  yang memudahkan  proses  mengajar  bagi  guru dan  belajar  bagi  murid.  Sebagai  contoh, laboratorium  Bahasa  Inggris  saat  ini memungkinkan seorang guru untuk mengajar  listening  dan  reading  dengan memutar  materi  conversation  atau  materi pembelajaran  lain  yang    berbentuk  kaset, CD,  dan  VCD  melalui  sebuah  CD  player, komputer  atau  tape  recorder  yang  akan didengarkan  oleh  murid  melalui  headset yang sudah dipasang di setiap bangku.

## Alamat Korespondensi
Kukuh Yudhistiro Email: kukuh.yudhistiro@gmail.com
Pesatnya  perkembangan  materi  dan metode pembelajaran Bahasa Inggris, sekolah  diperhadapkan  dengan  kebutuhan untuk  memperlengkapi  bahan  pengajaran seperti  CD  atau  kaset  pelajaran  Bahasa Inggris  yang  harganya  relatif  mahal  dan berisiko  mengalami  kerusakan  seiring waktu  pemakaian.  Masalah  penting  lain yang  terjadi  adalah  guru  kurang  fleksibel dalam membuat sendiri materi pembelajaran  dalam  laboratorium  karena keterbatasan sumber dana untuk mengoleksi CD/kaset dan hanya bergantung pada  bahan  yang  ada  pada  CD/kaset  yang sudah tersedia di pasaran saja. Dalam hal ini guru  tidak  maksimal  dalam  memberikan materi  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan tahap perkembangan siswa.
Kehadiran  teknologi speech  synthesizer (pensintesa  ucapan),    yang  dikenal  pula dengan  istilah  sistem Text-To-Speech (TTS), dapat  melakukan  konversi  dari  teks  yang dihasilkan    komputer  ke  dalam  bentuk pengucapan  (audio),  dimana  pengucapan yang  dihasilkan  dapat  diatur  kecepatannya, intonasi  (prosodi),  serta  format  audio outputnya  untuk  disimpan  dalam  bentuk
file  audio.  Teknologi  TTS  diharapkan semakin  mengefektifkan  proses  belajar  dan mengajar serta melengkapi media pembelajaran mata pelajaran Bahasa Inggris khususnya pada laboratorium Bahasa Inggris di sekolah.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut maka  permasalahan  dalam  penelitian  dapat dirumuskan sebagai berikut:
1.  Bagaimana  membuat  sistem  belajar dan  mengajar  yang  efektif  dan  efisien  pada laboratorium Bahasa Inggris sekolah?
2.  Bagaimana cara menciptakan media pengajaran Bahasa Inggris pada laboratorium Bahasa Inggris dengan program  aplikasi    (software  pensintesa suara) berbasis teknologi Text-To-Speech ?

## Manfaat
Berikut  ini  adalah  manfaat-manfaat yang  akan  didapat  dari  penelitian  software pensintesa ucapan pada laboratorium Bahasa Inggris:
1.  Bagi guru dan sekolah a.  Pada  saat  mengajar  di  laboratorium Bahasa Inggris, guru dapat menggunakan  program  aplikasi  media pembelajaran yang dapat mengkonversi input  berupa  tulisan  berbahasa  Inggris pada  komputer  ke  dalam  bentuk  suara atau pengucapan secara otomatis. Sistem  seperti  ini  akan  membuat mengajar lebih efektif dan efisien.
b.  Guru  dapat  memasukkan  tulisan  atau artikel berbahasa Inggris yang disesuaikan dengan metode
mengajarnya  atau  kebutuhan  siswa  ke dalam software untuk diucapkan secara otomatis oleh komputer.
c.  Guru  dapat  mengatur  kecepatan  (rate) pengucapan  teks  dan  menghentikan (pause)  proses  pengucapan  dimana  saja pada  suatu  kalimat,  sehingga  akan sangat menolong bagi siswa yang masih
kesulitan  dalam  hal  listening  maupun speaking untuk belajar secara perlahan. d.  Guru dapat menyimpan hasil pengucapan  teks  tersebut  ke  dalam format  audio,  sehingga  dapat  disimpan dalam  sebuah  compact  disc  atau  media penyimpanan lain untuk diputar kembali dan bersifat portable.
e.  Dengan  adanya  program  pensintesa suara  ini,  guru  tidak  lagi  kesulitan mencari  materi  pengajaran,  tidak  lagi hanya bergantung pada CD/kaset pembelajaran  Bahasa  Inggris  yang  ada, sehingga  guru  dapat  mencari  materi berupa  teks  atau  membuat  materi sendiri.
f.  Dapat  menghemat  pengeluaran  untuk pembelian CD/kaset pembelajaran Bahasa Inggris yang relatif mahal.
g.  Karena  sistem  pembelajaran  ini  tidak memakai  hardware  pemutar  piringan CD  atau  kaset,  maka  hal  ini  sangat efisien  dalam  mengurangi  resiko  aus atau kerusakan pada perangkat- perangkat keras tersebut.
2.  Bagi siswa:
a.  Siswa terlatih dalam hal listening karena suara yang dihasilkan speech synthesizer  ini  merupakan  rekaman ribuan  diphone  dari  orang  berbahasa Inggris  murni  yang  terdapat  dalam sebuah database diphone.
b.  Siswa  sendiri  dapat  membuat  latihan listening sendiri sesuai kebutuhannya.

## Hasil dan Pembahasan
Teknologi Text-to-speech dapat mengkonversi  sejumlah  kalimat  dalam bentuk  teks  berbahasa  tertentu  menjadi sebuah  pengucapan  dalam  bahasa  yang sama. Text-to-speech berbahasa Inggris akan mengkonversi  teks  berbahasa  Inggris  ke dalam  pengucapan  berbahasa  Inggris  pula.
Text-To-Speech pada dasarnya
berfungsi sebagai mesin yang mengkonversi teks ke dalam PCM (Pulse Code
Modulation) audio digital. Unsur-unsur dari sistem Text-to-speech adalah: 1.  Text normalization
2.  Homograph disambiguation
3.  Word pronounciation
4.  Prosody
5.  Concatenate wave segments
Berikut  adalah  penjelasan  tiap  unsur dari sistem text-to-speech :
1. Text Normalization
Komponen  ini  mengkonversi  sejumlah masukan  (input)  berupa  teks  ke  dalam sebuah rangkaian pengucapan kata. Sederhananya,  normalisasi  teks  bekerja mengkonversi  suatu  kalimat  seperti  "John rode  home."  ke  sebuah  rangkaian  kata-kata "John",  "rode",  "home".  Proses  normalisasi akan  lebih  rumit  pada  kalimat  "John  rode home at 23.5 mph", dimana “23.5 mph” akan dikonversi menjadi “twenty three point five miles per hour”. Pada saat inilah kita dapat mengetahui  bagaimana  normalisasi  teks bekerja.
Pertama,  normalisasi  teks  mengisolasi kata-kata  yang  ada  dalam  sebuah  teks. Proses ini cukup sederhana, yaitu menganalisa    urutan  karakter  alfabet, dengan  mengecek  adanya  karakter  atau simbol  seperti  apostrophe  dan  tanda penghubung  pada  teks.  Normalisasi  teks mencari  karakter  bertipe  angka,  waktu, tanggal,  dan  simbol-simbol  yang  lain, kemudian  dianalisa  dan  dikonversi  ke dalam  bentuk  kata  atau  kalimat.  Sebagai contoh:  “$54.32”  akan  dikonversi  menjadi “fifty  four  dollars  and  thirty  two  cents”. Penkonversian  tersebut  sangat  bergantung pada bahasa yang dipakai.
Berikutnya  adalah  pengkoversian  teks yang  berupa  singkatan  atau  abbreviation. Contohnya  adalah  ”in”  yang  merupakan singkatan dari “inches”, “cm” singkatan dari
“centimeter”  dan    “St.”  singkatan  dari “street” dan “saint”. Komponen normalisasi teks  akan  menggunakan  sebuah  database singkatan  (database  of  abbreviations)  dan mencari  kepanjangan  dari  singkatan  yang dianalisa.  Normalisasi  teks  juga  berlaku pada bentuk teks pada alamat internet. Pada teks  alamat  internet  www.microsoft.com selalu diucapkan “w w w dot microsoft dot com”.
Untuk  tanda  baca,  normalisasi  teks dapat  mendeteksi  apakah  tanda  baca tersebut menyebabkan sebuah kalimat boleh diucapkan  atau  berhenti.    Sebagai  contoh tanda  baca  titik  (“.”).  Pada  setiap  akhir kalimat,  tanda  baca  titik  tidak  akan diucapkan,  namun  pada  alamat  internet tanda baca titik selalu diucapkan “dot”.
Tahapan-tahapan  utama  konversi  dari teks  menjadi  ucapan  dapat  dinyatakan dengan  diagram  seperti  terlihat  pada gambar berikut

## Urutan proses konversi dari teks ke ucapan
(Pelton, 1992)
Tahap    berikutnya    adalah    melakukan konversi    dari    teks    yang    sudah    secara
lengkap  merepresentasikan  kalimat  yang ingin  diucapkan  menjadi  kode-kode  fonem. Konversi  teks  menjadi  fonem  biasanya dilakukan dengan dua cara. Sebagian proses konversi  dapat  dilakukan  dengan  aturan konversi  yang  sederhana  dan  berlaku umum  untuk  berbagai  kondisi.  Sebagian proses lainnya bersifat kondisional, tergantung  dari  huruf-huruf  atau  fonem- fonem    tetangganya,    bahkan    terdapat bentuk-bentuk  translasi  yang  tidak  dapat ditemukan keteraturannya.
Konversi yang teratur dapat diimplementasikan  dengan  tabel  konversi yang    berisi  pasangan  antara  urutan  huruf dan  urutan  fonem,  bahkan  mungkin  hanya berisi  satu  huruf  dan    satu    fonem.    Aturan yang lebih sulit biasanya diimplementasikan    dengan    tabel  konversi yang akan diterapkan jika kondisi rangkaian huruf tetangga kiri dan kanannya terpenuhi. Contoh  bentuk  aturan  konversi  huruf  ke fonem  yang  memenuhi  teknik  tersebut adalah sebagai berikut.
Left-context [ letter-set ] right-context = phoneme string
Huruf  tertentu  yang  ditunjuk  dalam  posisi [letter-set]  akan  dikonversikan  menjadi suatu  fonem  dalam  “phoneme  string”  jika left-context dan right context terpenuhi.
Bahasa  Inggris  termasuk  bahasa  yang mempunyai keteraturan yang rendah untuk proses  konversi  teks  ke  fonem.  Suatu  TTS bahasa  Inggris biasanya dilengkapi dengan suatu basis  data  yang  berisi  ribuan  kata serta  konversi  padanan  urutan  fonemnya. Bahasa  Indonesia  termasuk  bahasa  yang jelas  aturan  konversinya.  Sebagian  besar kata  dalam  Bahasa    Indonesia    dapat dikonversikan    menjadi    fonem    dengan
aturan    yang    jelas    dan  sederhana, walaupun        tetap      ada      kondisi-kondisi yang  tidak      dapat      ditemukan keteraturannya.  Sebagai  contoh,  simbol huruf  e  dapat  diucapkan  sebagai  e  pepet atau  e  taling,  artinya  harus  dikonversikan menjadi  fonem yang berbeda untuk kondisi yang  berbeda.  Dalam  blok  diagram  di  atas, kondisi  yang  masih  dapat  ditangani  oleh aturan  diimplementasikan  dengan  blok Letter  to  Phoneme  Conversion.  Konversi yang  tidak  teratur  ditangani  oleh  bagian Exception Dictionary Lookup.
Hasil  dari  tahap  tersebut  adalah  rangkaian fonem yang merepresentasikan bunyi kalimat  yang  ingin  diucapkan.  Bagian prosodi  generator    akan  melengkapi  setiap unit  fonem  yang  dihasilkan  dengan  data durasi pengucapannya serta pitch-nya. Data durasi  serta  pitch  diperoleh  berdasarkan kombinasi  antara  tabel  atau  database  serta model  prosodi.  Secara  simbolik,    hasil    dari bagian  ini  sudah   menghasilkan  informasi yang    cukup    untuk  menghasilkan  ucapan yang diinginkan.
Satu  tahap  berikutnya  yang  masih  sering dilakukan  adalah  Phonetic  Analysis.  Tahap ini dapat dikatakan sebagai tahap penyempurnaan, yaitu melakukan perbaikan  di  tingkat  bunyi.  Sebagai  contoh, dalam  bahasa  Indonesia,  fonem  /k/  dalam kata  bapak  tidak  pernah  diucapkan  secara tegas,  atau  adanya  sisipan  fonem  /y/  dalam pengucapan  kata  alamiah  antara  fonem  /i/ dan /a/.

## 2.  Homograph disambiguation
Dalam bahasa Inggris maupun bahasa yang lain,  terdapat  ratusan  kata  yang  memiliki persamaan tulisan, tetapi berbeda pengucapan.
Suatu  contoh  dalam  bahasa  Inggris  adalah "read",  dimana  “read”  dapat  dilafalkan sebagai  "reed"  atau  "red"  tergantung  pada arti  yang  dimaksud.  Homograph  adalah kata  yang  memiliki  persamaan  teks  tetapi berlainan  arti  dan  pengucapan  satu  sama lain.  Homograph  dapat  terjadi  pada  kata- kata, angka dan singkatan. "Ft." mempunyai pengucapan  berbeda  pada  "Ft.  Wayne"  dan "100  ft".  Demikian  juga  dengan  digit  angka "1997",  yang  diucapkan  “nineteen  ninety seven"  jika  menyatakan  tahun,  atau  "one thousand  nine  hundreds  and  ninety  seven" jika  menyatakan  banyaknya  orang  atau obyek.
Text-to-speech  memiliki  bermacam-macam teknik  untuk  mengatasi  kata-kata  yang ambigu  tersebut.  Agar  pengucapannya sesuai  dengan  isi  dan  maksud  dari    teks, dilakukan dengan cara mengecek hubungan antar kata dalam kalimat tersebut atau yang disebut  konteks.  Pada  saat  konteks  kalimat sudah  diketahui,  cukup  mudah  untuk memperkirakan pengucapan yang benar.
Cara  yang  yang  paling  mudah  untuk menghasilkan  pengucapan  yang  benar adalah dengan melihat ke bagian akhir dari kalimat atau dengan melihat pada leksikon.
3.  Word Pronounciation Modul  pronounciation  (pengucapan  kata) menerima  teks,  dan  mengeluarkannya dalam bentuk urutan fonem. Mirip saat kita melihat kamus. Untuk menghasilkan pengucapan kata-kata, pertama-tama sistem text-to-speech mencari dalam sebuah lexicon (kamus pengucapan kata). Jika kata tersebut tidak ada dalam leksikon, maka sistem akan menggantinya  dengan  pengucapan  yang sesuai dengan alfabet yang ada atau disebut dengan  istilah  letter-to-sound.  Leksikon
menyimpan  kata  dan  pengucapannya, seperti kata:
Sebuah algoritma digunakan untuk membagi sebuah kata dan menggambarkannya  sebagai  huruf  yang menghasilkan  suara.  Kita  dapat  secara  jelas mengetahui  bahwa  “h”  pada  “hello” menghasilkan fonem “h”, “e” menghasilkan fonem  “eh”,  huruf  “l”  yang  pertama menghasilkan    fonem  “l”,  huruf  “l”  yang kedua tidak menghasilkan fonem, dan huruf “o”  menghasilkan  fonem  “oe”.  Tentu  saja pda  kata  yang  lain  juga  menghasilkan fonem  yang  berbeda  juga,  seperti  “e”  pada “he” menghasilkan fonem “ee”.
4.  Prosody Tanpa prosodi suara yang dihasilkan seperti suara  robot,  dan  prosodi  yang  buruk  akan membuat  suara  menjadi  seperti  suara seorang yang sedang mabuk.
Untuk  mendapatkan  ucapan  yang  lebih alami,  ucapan  yang  dihasilkan  harus memiliki intonasi (prosody). Secara kuantisasi,  prosodi  adalah  perubahan  nilai pitch  (frekuensi dasar)  selama  pengucapan kalimat    dilakukan    atau    pitch    sebagai fungsi  waktu.  Pada prakteknya,   informasi pembentuk      prosodi      berupa      data-data pitch   serta   durasi pengucapannya  untuk setiap    fonem    yang    dibangkitkan.    Nilai- nilai    yang    dihasilkan  diperoleh  dari  suatu model  prosodi.  Prosodi  bersifat  sangat spesifik  untuk  setiap  bahasa,  sehingga model yang diperlukan untuk membangkitkan  data-data  prosodi  menjadi sangat  spesifik  juga  untuk  suatu  bahasa. Beberapa  model  umum  prosodi  pernah dikembangkan,  tetapi  agar  digunakan  pada suatu  bahasa    masih  perlu  banyak penyesuaian  yang  harus  dilakukan.  Berikut adalah  teknik  bagaimana  menghasilkan
prosodi:  sistem  mengidentifikasi  awal  dan akhir  dari  sebuah  kalimat.  Dalam  Bahasa Inggris,  pitch  selalu  menurun  di  akhir kalimat  peryataan  dan  menaik  pada  akhir kalimat  tanya.  Besarnya  volume  dan kecepatan  pengucapan  meninggi  pada  saat awal  pengucapan  dan  menurun  pada  kata terakhir ketika pengucapan sudah berhenti.
5. Concatenate wave segments
Bentuk  pensintesa  digital  yang  berkembang pada  awalnya  adalah  pensintesa  yang dikenal  dengan  istilah  formant  synthesizer, bekerja dengan cara mensimulasikan komponen-komponen frekuensi utama pembentuk  ucapan  yang  disebut  formant. Salah  satu  pensintesa  ucapan  jenis  ini  yang populer  dan  banyak  digunakan  pada berbagai  aplikasi  adalah  cascade-parallel formant  synthesizer  yang  pertama  kali diusulkan  oleh  Dennis  Klatt  pada  tahun 1990.  Synthesizer  tersebut  merupakan pengembangan  dari  generasi  sebelumnya yang  juga  dirancang  oleh  Klatt  pada  tahun 1980.  Pensintesa  formant  tidak  dapat menghasilkan suara dengan tingkat kealamian yang tinggi, sehingga
perkembangan  text-to-speech  mengarah pada pencarian alternatif untuk menggunakan  pendekatan  yang  dapat menghasilkan  ucapan  yang  lebih  alami. Seiring  dengan  kecepatan  prosesor  serta media penyimpanan komputer yang semakin tinggi, pendekatan tersebut mengarah  pada  sistem  yang  melakukan penggabungan segmen-segmen ucapan yang  direkam  sebelumnya.  Berdasarkan berbagai  pertimbangan  teknis  dan  kualitas yang  ingin  dicapai,  bentuk  segmen  yang dianggap  paling  optimum  dan  banyak digunakan  adalah  diphone  atau  dua  fonem yang  berurutan.  Pendekatan  dengan  cara penyusunan  ucapan  dari  diphone  ini disebut  diphone  concatenation.  Tantangan
teknis utama pada teknik diphone concatenation  adalah  mencari  algoritma untuk  menggabungkan  diphone  dengan diphone  lainnya,  serta  algoritma  untuk memanipulasi  diphone,  khususnya  untuk mengubah durasi serta pitch diphone.
Concatenation  diphone  dilakukan  dengan merekam  diphone  dari  suara  asli  dari manusia  untuk  disimpan  dalam  sebuah database  diphone.  Dalam  bentuk  yang sederhana,  sistem  akan  menerima  fonem untuk  diucapkan,  mengambil  audio  digital dari  sebuah  database  diphone,  mengatur pitch, waktu, dan volume, serta mengirimnya ke sound card.

## Design Program
Program  aplikasi  tersebut  dapat  digunakan pada komputer dengan spesifikasi:
- PC: Microsoft Windows 98, NT4.0, 2000, ME, XP
- Pentium II 200 Mhz atau di atasnya
- 64 MB RAM – minimal 128 untuk XP
- Ruang 100 MB Harddisk
- Mouse dan keyboard
- Output speaker
Berikut  adalah  tampilan  dari  aplikasi  text- to-speech yang penulis buat:
User  dapat  memasukkan  inputan  teks berbahasa  Inggris  baik  berbentuk  kata maupun  paragraph  pada  kotak  teks  yang disediakan  (hijau).  Untuk  memulai  proses sintesa  kalimat  user  dapat  menekan  tombol
Start  dan  setiap  kalimat  yang  sedang dieja/dibunyikan  akan  diblok.  Pensintesa juga  mengenali  dan  membunyikan  teks berupa numeric maupun alamat website.
Disamping  itu  baik  guru  maupun  murid selain  dapat  mensintesa  secara  langsung dari  aplikasi,  mereka  dapat  menyimpan hasil  sintesa  tersebut  ke  bentuk  audio, sehingga  dapat  diperdengarkan  kembali dimanapun dan kapanpun dibutuhkan lagi.

## Simpulan
1.  Siswa terlatih dalam hal listening karena
suara yang
dihasilkan speech synthesizer  ini  merupakan  rekaman ribuan  diphone  dari  orang  berbahasa Inggris  murni  yang  terdapat  dalam sebuah database diphone.
2.  Siswa  sendiri  dapat  membuat  latihan listening sendiri sesuai kebutuhannya.
3.  Guru lab dapat membuat dan memodifikasi materi menurut
kebutuhan.

## Daftar Rujukan
[1]  Dutoit, Thierry.1997. “An Introduction to Text-to-Speech Synthesis”, Dordrecht:
Kluwer Academic Publisher.
[2]  http://www.microsoft.com____________
[3]  Parsons, Thomas W.1986. “Voice and
Speech Processing”, New York: McGraw-Hill. [4]  Pelton, Gordon E.1993. “Voice Processing”, New York: McGraw-Hill.
[5]  Thayer,  Rob.1998.  “Visual  Basic  6 Unleashed”, Indiana: Sams.