pengenalan ucapan atau pengenalan wicaradalam istilah bahasa inggrisnya, automatic speech recognition (asr)adalah suatu pengembangan teknik dan sistem yang memungkinkan komputer untuk menerima masukan berupa kata yang diucapkan.
teknologi ini memungkinkan suatu perangkat untuk mengenali dan memahami kata-kata yang diucapkan dengan cara digitalisasi kata dan mencocokkan sinyal digital tersebut dengan suatu pola tertentu yang tersimpan dalam suatu perangkat.
kata-kata yang diucapkan diubah bentuknya menjadi sinyal digital dengan cara mengubah gelombang suara menjadi sekumpulan angka yang kemudian disesuaikan dengan kode-kode tertentu untuk mengidentifikasikan kata-kata tersebut.
hasil dari identifikasi kata yang diucapkan dapat ditampilkan dalam bentuk tulisan atau dapat dibaca oleh perangkat teknologi sebagai sebuah komando untuk melakukan suatu pekerjaan, misalnya penekanan tombol pada telepon genggam yang dilakukan secara otomatis dengan komando suara.
alat pengenal ucapan, yang sering disebut dengan speech recognizer, membutuhkan sampel kata sebenarnya yang diucapkan dari pengguna.
sampel kata akan didigitalisasi, disimpan dalam komputer, dan kemudian digunakan sebagai basis data dalam mencocokkan kata yang diucapkan selanjutnya.
sebagian besar alat pengenal ucapan sifatnya masih tergantung kepada pembicara.
alat ini hanya dapat mengenal kata yang diucapkan dari satu atau dua orang saja dan hanya bisa mengenal kata-kata terpisah, yaitu kata-kata yang dalam penyampaiannya terdapat jeda antar kata.
hanya sebagian kecil dari peralatan yang menggunakan teknologi ini yang sifatnya tidak tergantung pada pembicara.
alat ini sudah dapat mengenal kata yang diucapkan oleh banyak orang dan juga dapat mengenal kata-kata kontinu, atau kata-kata yang dalam penyampaiannya tidak terdapat jeda antar kata.
pengenalan ucapan dalam perkembangan teknologinya merupakan bagian dari pengenalan suara (proses identifikasi seseorang berdasarkan suaranya).
pengenalan suara sendiri terbagi menjadi dua, yaitu pengenalan pembicara (identifikasi suara berdasarkan orang yang berbicara) dan pengenalan ucapan (identifikasi suara berdasarkan kata yang diucapkan).
perkembangan alat pengenal ucapan
sejak tahun 1940, perusahaan american telephone and telegraph company (at&t) sudah mulai mengembangkan suatu perangkat teknologi yang dapat mengidentifikasi kata yang diucapkan manusia.
sekitar tahun 1960-an, para peneliti dari perusahaan tersebut sudah berhasil membuat suatu perangkat yang dapat mengidentifikasi kata-kata terpisah dan pada tahun 1970-an mereka berhasil membuat perangkat yang dapat mengidentifikasi kata-kata kontinu.
alat pengenal ucapan kemudian menjadi sangat fungsional sejak tahun 1980-an dan masih dikembangkan dan terus ditingkatkan keefektifannya hingga sekarang.
jenis-jenis pengenalan ucapan
berdasarkan kemampuan dalam mengenal kata yang diucapkan, terdapat 5 jenis pengenalan kata, yaitu :
kata-kata yang terisolasi
kata-kata yang berhubungan
kata-kata yang berkelanjutan
verifikasi atau identifikasi suara
proses kerja alat pengenal ucapan
alat pengenal ucapan memiliki empat tahapan dalam prosesnya, yaitu :
tahap penerimaan masukan
tahap ekstraksimodel markov tersembunyi atau hidden markov model (hmm), yang merupakan model statistik dari sebuah sistem yang diasumsikan oleh markov sebagai suatu proses dengan parameter yang tidak diketahui.
tantangan dalam model statistik ini adalah menentukan parameter-parameter tersembunyi dari parameter yang dapat diamati.
parameter-parameter yang telah kita tentukan kemudian digunakan untuk analisis yang lebih jauh pada proses pengenalan kata yang diucapkan.
berdasarkan hmm, proses pengenalan ucapan secara umum menghasilkan keluaran yang dapat dikarakterisasikan sebagai sinyal.
sinyal dapat bersifat diskrit (karakter dalam abjad) maupun kontinu (pengukuran temperatur, alunan musik).
sinyal dapat pula bersifat stabil (nilai statistiknya tidak berubah terhadap waktu) maupun nonstabil (nilai sinyal berubah-ubah terhadap waktu).
dengan melakukan pemodelan terhadap sinyal secara benar, dapat dilakukan simulasi terhadap masukan dan pelatihan sebanyak mungkin melalui proses simulasi tersebut sehingga model dapat diterapkan dalam sistem prediksi, sistem pengenalan, maupun sistem identifikasi.
secara garis besar model sinyal dapat dikategorikan menjadi dua golongan, yaitu: model deterministik dan model statistikal.
model deterministik menggunakan nilai-nilai properti dari sebuah sinyal seperti: amplitudo, frekuensi, dan fase dari gelombang sinus.
model statistikal menggunakan nilai-nilai statistik dari sebuah sinyal seperti: proses gaussian, proses poisson, proses markov, dan proses markov tersembunyi.
suatu model hmm secara umum memiliki unsur-unsur sebagai berikut:
n, yaitu jumlah bagian dalam model.
secara umum bagian tersebut saling terhubung satu dengan yang lain, dan suatu bagian bisa mencapai semua bagian yang lain, serta sebaliknya (disebut dengan model ergodik).
namun hal tersebut tidak mutlak karena terdapat kondisi lain dimana suatu bagian hanya bisa berputar ke diri sendiri dan berpindah ke satu bagian berikutnya.
hal ini bergantung pada implementasi dari model.
m, yaitu jumlah simbol observasi secara unik pada tiap bagiannya, misalnya: karakter dalam abjad, dimana bagian diartikan sebagai huruf dalam kata.
probabilita perpindahan bagian { } = ij a a
probabilita simbol observasi pada bagian j, { } () = j bb k
inisial distribusi bagian i p p
setelah memberikan nilai n, m, a, b, dan p , maka proses ekstraksi dapat diurutkan.
berikut adalah tahapan ekstraksi pengenalan ucapan berdasarkan hmm :
tahap ekstraksi tampilan
tahap tugas pemodelan
tahap sistem pengenalan hmm
tahap ini merupakan tahap pencocokan data baru dengan data suara (pencocokan tata bahasa) pada pola.
tahap ini dimulai dengan proses konversi sinyal suara digital hasil dari proses ekstraksi ke dalam bentuk spektrum suara yang akan dianalisa dengan membandingkannya dengan pola suara pada basis data.
sebelumnya, data suara masukan dipilah-pilah dan diproses satu per satu berdasarkan urutannya.
pemilihan ini dilakukan agar proses analisis dapat dilakukan secara paralel.
proses yang pertama kali dilakukan ialah memproses gelombang kontinu spektrum suara ke dalam bentuk diskrit.
langkah berikutnya ialah proses kalkulasi yang dibagi menjadi dua bagian :
transformasi gelombang diskrit menjadi data yang terurut
berbentuk masukan berukuran n yang menjadi objek yang akan dibagi pada proses konversi dengan cara pembagian rincian waktu
menghitung frekuensi pada tiap elemen data yang terurut
selanjutnya tiap elemen dari data yang terurut tersebut dikonversi ke dalam bentuk bilangan biner.
data biner tersebut nantinya akan dibandingkan dengan pola data suara dan kemudian diterjemahkan sebagai keluaran yang dapat berbentuk tulisan ataupun perintah pada perangkat.
tahap validasi identitas pengguna
aplikasi alat pengenal ucapan
perintah suara (komando suara) adalah suatu program pada komputer yang melakukan perintah berdasarkan perintah suara dari pengguna.
contohnya pada aplikasi microsoft voice yang berbasis bahasa inggris.
ketika pengguna mengatakan mulai kalkulator dengan intonasi dan tata bahasa yang sesuai, komputer akan segera membuka aplikasi kalkulator.
jika komando suara yang diberikan sesuai dengan daftar perintah yang tersedia, aplikasi akan memastikan komando suara dengan menampilkan tulisan apakah anda meminta saya untuk mulai kalkulator?. untuk melakukan verifikasi, pengguna cukup mengatakan lakukan dan komputer akan langsung beroperasi.
pendiktean adalah sebuah proses mendikte yang sekarang ini banyak dimanfaatkan dalam pembuatan laporan atau penelitian.
contohnya pada aplikasi microsoft dictation yang merupakan aplikasi yang dapat menuliskan apa yang diucapkan oleh pengguna secara otomatis.
pada telepon, teknologi pengenal ucapan digunakan pada proses penekanan tombol otomatis yang dapat menelpon nomor tujuan dengan komando suara.
alat pengenal ucapan banyak digunakan dalam bidang kesehatan untuk membantu para penyandang cacat dalam beraktivitas.
contohnya pada aplikasi antarmuka suara pengguna atau voice user interface (vui) yang menggunakan teknologi pengenal ucapan dimana pengendalian saklar lampu misalnya, tidak perlu dilakukan secara manual dengan menggerakkan saklar tetapi cukup dengan mengeluarkan perintah dalam bentuk ucapan sebagai saklarnya.
metode ini membantu manusia yang secara fisik tidak dapat menggerakkan saklar karena cacat pada tangan misalnya.
penerapan vui ini tidak hanya untuk lampu saja tapi bisa juga untuk aplikasi-aplikasi kontrol yang lain.
aplikasi alat pengenal ucapan dalam bidang militer adalah pada pengatur lalu-lintas udara atau yang dikenal dengan air traffic controllers (atc) yang dipakai oleh para pilot untuk mendapatkan keterangan mengenai keadaan lalu-lintas udara seperti radar, cuaca, dan navigasi.
alat pengenal ucapan digunakan sebagai pengganti operator yang memberikan informasi kepada pilot dengan cara berdialog.
aplikasi alat pengenal ucapan pada helikopter digunakan untuk berkomunikasi lewat radio dan menyesuaikan sistem navigasi.
alat ini sangat diperlukan pada helikopter karena ketika terbang, sangat banyak gangguan yang akan menyulitkan pilot bila harus berkomunikasi dan menyesuaikan navigasi dengan terlebih dahulu memencet tombol tertentu.
kelebihan alat pengenal ucapan
kelebihan dari peralatan yang menggunakan teknologi ini adalah :
mudah digunakantetikus atau papan ketik kini dapat dengan mudahnya kita lakukan tanpa perangkat keras, yakni dengan komando suara.
kekurangan alat pengenal ucapan
kekurangan dari peralatan yang menggunakan teknologi ini adalah :
rawan terhadap gangguan
jumlah kata yang dapat dikenal terbatas
hmm methods in speech recognition
speech recognition how to