Alternatif pengenalan suara adalah transkripsi manual. Transkripsi manual adalah proses mengubah bahasa lisan menjadi teks tertulis dengan mendengarkan rekaman audio atau video dan mengetik konten.
Ada banyak perangkat lunak pengenalan suara, tetapi beberapa nama menonjol di pasar dalam hal perangkat lunak pengenalan suara; Dragon NaturallySpeaking, Ucapan-ke-Teks Google dan Transkriptor.
Konsep di balik "apa itu pengenalan suara?" berkaitan dengan kapasitas sistem atau perangkat lunak untuk memahami dan mengubah komunikasi lisan menjadi bentuk tekstual tertulis. Ini berfungsi sebagai dasar mendasar untuk berbagai aplikasi modern, mulai dari asisten virtual yang diaktifkan suara seperti Siri atau Alexa hingga alat dikte dan manipulasi gadget handsfree.
Perkembangan ini akan berkontribusi pada integrasi interaksi berbasis suara yang lebih besar ke dalam kehidupan sehari-hari individu.
Apa itu Pengenalan Suara?
Pengenalan suara, yang dikenal sebagai ASR, pengenalan suara atau ucapan-ke-teks, adalah proses teknologi. Hal ini memungkinkan komputer untuk menganalisis dan menuliskan ucapan manusia ke dalam teks.
Bagaimana cara kerja Pengenalan Suara?
Teknologi pengenalan suara bekerja mirip dengan bagaimana seseorang melakukan percakapan dengan seorang teman. Telinga mendeteksi suara, dan otak memproses dan memahami. Teknologi ini melakukannya, tetapi melibatkan perangkat lunak canggih serta algoritma yang rumit. Ada empat langkah cara kerjanya.
Mikrofon merekam suara dan mengubahnya menjadi sinyal digital kecil ketika pengguna berbicara ke perangkat. Perangkat lunak ini memproses sinyal untuk mengecualikan suara lain dan meningkatkan pidato utama. Sistem memecah ucapan menjadi unit-unit kecil yang disebut fonem.
Fonem yang berbeda memberikan representasi matematis unik mereka sendiri oleh sistem. Ia mampu membedakan antara kata-kata individual dan membuat prediksi terdidik tentang apa yang ingin disampaikan oleh pembicara.
Sistem ini menggunakan model bahasa untuk memprediksi kata-kata yang tepat. Model memprediksi dan mengoreksi urutan kata berdasarkan konteks pidato.
Representasi tekstual dari pidato dihasilkan oleh sistem. Prosesnya membutuhkan waktu yang singkat. Namun, kebenaran transkripsi bergantung pada berbagai keadaan termasuk kualitas audio.
Apa pentingnya Pengenalan Suara?
Pentingnya pengenalan suara tercantum di bawah ini.
- Efisiensi: Ini memungkinkan pengoperasian handsfree. Itu membuat multitasking lebih mudah dan lebih efisien.
- Aksesibilitas: Ini memberikan dukungan penting bagi para penyandang cacat.
- Keamanan: Ini mengurangi gangguan dengan memungkinkan panggilan telepon handsfree.
- Terjemahan real-time: Ini memfasilitasi terjemahan bahasa real-time . Ini memecah hambatan komunikasi.
- Otomasi: Ini memberdayakan asisten virtual seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant, menyederhanakan banyak tugas sehari-hari.
- Personalisasi: Ini memungkinkan perangkat dan aplikasi untuk memahami preferensi dan perintah pengguna.
Apa Kegunaan Pengenalan Suara?
7 penggunaan pengenalan suara tercantum di bawah ini.
- Asisten Virtual. Ini termasuk menyalakan asisten yang diaktifkan suara seperti Siri, Alexa, dan Google Assistant.
- Layanan transkripsi. Ini melibatkan mengubah konten lisan menjadi teks tertulis untuk dokumentasi, subtitle, atau tujuan lain.
- Kesehatan. Hal ini memungkinkan dokter dan perawat untuk mendikte catatan pasien dan catatan handsfree.
- Otomotif. Ini mencakup mengaktifkan kontrol yang diaktifkan suara di kendaraan, mulai dari memutar musik hingga navigasi.
- Layanan pelanggan. Ini mencakup menyalakan IVR yang diaktifkan suara di pusat panggilan.
- Educatio.: Ini untuk memudahkan dalam aplikasi pembelajaran bahasa, membantu dalam pengucapan, dan latihan pemahaman.
- Game. Ini termasuk menyediakan kemampuan perintah suara dalam video game untuk pengalaman yang lebih mendalam.
Siapa yang Menggunakan Pengenalan Suara?
Konsumen umum, profesional, pelajar, pengembang, dan pembuat konten menggunakan perangkat lunak pengenalan suara. Pengenalan suara mengirim pesan teks, melakukan panggilan telepon, dan mengelola perangkat mereka dengan perintah suara. Pengacara, dokter, dan jurnalis termasuk di antara para profesional yang menggunakan pengenalan suara. Menggunakan perangkat lunak pengenalan suara, mereka mendikte informasi khusus domain.
Apa Keuntungan Menggunakan Pengenalan Suara?
Keuntungan menggunakan pengenalan suara terutama aksesibilitas dan efisiensinya. Itu membuat interaksi manusia-mesin lebih mudah diakses dan efisien. Ini mengurangi kebutuhan manusia yang juga memakan waktu dan terbuka untuk kesalahan.
Ini bermanfaat untuk aksesibilitas. Orang dengan kesulitan mendengar menggunakan perintah suara untuk berkomunikasi dengan mudah. Perawatan kesehatan telah mengalami peningkatan efisiensi yang cukup besar, dengan para profesional menggunakan pengenalan suara untuk perekaman cepat. Perintah suara dalam pengaturan mengemudi membantu menjaga keselamatan dan memungkinkan tangan dan mata untuk fokus pada tugas-tugas penting.
Apa Kerugian Menggunakan Pengenalan Suara?
Kerugian menggunakan pengenalan suara adalah potensinya untuk ketidakakuratan dan ketergantungannya pada kondisi tertentu. Kebisingan atau aksen sekitar membingungkan algoritma. Ini menghasilkan salah tafsir atau kesalahan transkripsi.
Ketidakakuratan ini bermasalah. Mereka sangat penting dalam situasi sensitif seperti transkripsi medis atau dokumentasi hukum. Beberapa sistem membutuhkan waktu untuk mempelajari bagaimana seseorang berbicara agar dapat bekerja dengan benar. Sistem pengenalan suara mungkin mengalami kesulitan menafsirkan beberapa speaker secara bersamaan. Kerugian lain adalah privasi. Perangkat yang diaktifkan suara mungkin secara tidak sengaja merekam percakapan pribadi.
Apa saja Jenis Pengenalan Suara yang Berbeda?
3 jenis pengenalan suara tercantum di bawah ini.
- Pengenalan Suara Otomatis (ASR)
- Pengenalan Bergantung pada Pembicara (SDR)
- Pengakuan Independen Pembicara (SIR)
Automatic Speech Recognition (ASR) adalah salah satu jenis pengenalan suara yang paling umum . Sistem ASR mengubah bahasa lisan menjadi format teks. Banyak aplikasi menggunakannya seperti Siri dan Alexa. ASR berfokus pada pemahaman dan transkripsi ucapan terlepas dari pembicaranya, membuatnya dapat diterapkan secara luas.
Speaker-Dependent recognition mengenali suara satu pengguna. Perlu waktu untuk belajar dan beradaptasi dengan pola suara dan aksen khusus mereka. Sistem yang bergantung pada speaker sangat akurat karena pelatihan. Namun, mereka berjuang untuk mengenali suara-suara baru.
Pengenalan independen pembicara menafsirkan dan mentranskripsikan ucapan dari pembicara mana pun. Itu tidak peduli dengan aksen, kecepatan berbicara, atau nada suara. Sistem ini berguna dalam aplikasi dengan banyak pengguna.
Aksen dan bahasa apa yang dapat dikenali oleh sistem pengenalan suara?
Aksen dan bahasa yang dapat dikenali oleh sistem pengenalan suara adalah bahasa Inggris, Spanyol, dan Mandarin hingga yang kurang umum. Sistem ini sering menggabungkan model yang disesuaikan untuk membedakan dialek dan aksen. Ini mengakui keragaman dalam bahasa. Transkriptor, misalnya, sebagai perangkat lunak dikte, mendukung lebih dari 100 bahasa.
Apakah Perangkat Lunak Pengenalan Suara Akurat?
Ya, perangkat lunak pengenalan suara akurat di atas 95%. Namun, akurasinya bervariasi tergantung pada sejumlah hal. Kebisingan latar belakang dan kualitas audio adalah dua contohnya.
Seberapa akurat hasil pengenalan suara?
Hasil pengenalan suara dapat mencapai tingkat akurasi hingga 99% dalam kondisi optimal. Tingkat akurasi pengenalan suara tertinggi memerlukan kondisi terkontrol seperti kualitas audio dan kebisingan latar belakang. Sistem pengenalan suara terkemuka telah melaporkan tingkat akurasi yang melebihi 99%.
Bagaimana Cara Kerja Transkripsi Teks dengan Pengenalan Suara?
Transkripsi teks bekerja dengan pengenalan ucapan dengan menganalisis dan memproses sinyal audio. Proses transkripsi teks dimulai dengan mikrofon yang merekam ucapan dan mengubahnya menjadi data digital. Algoritma kemudian membagi suara digital menjadi potongan-potongan kecil dan menganalisis masing-masing untuk mengidentifikasi nada yang berbeda.
Algoritma komputer canggih membantu sistem untuk mencocokkan suara-suara ini dengan pola bicara yang dikenali. Perangkat lunak ini membandingkan pola-pola ini dengan database bahasa besar untuk menemukan kata-kata yang diartikulasikan pengguna. Kemudian menyatukan kata-kata untuk membuat teks logis.
Bagaimana Data Audio Diproses dengan Pengenalan Suara?
Pengenalan ucapan memproses data audio dengan memisahkan gelombang suara, mengekstrak fitur, dan memetakannya ke bagian linguistik. Sistem mengumpulkan dan memproses gelombang suara terus menerus saat pengguna berbicara ke perangkat. Perangkat lunak maju ke tahap ekstraksi fitur.
Perangkat lunak ini mengisolasi fitur spesifik dari suara. Ini berfokus pada fonem yang sangat penting untuk mengidentifikasi satu fonem dari yang lain. Proses ini memerlukan evaluasi komponen frekuensi.
Sistem kemudian mulai menggunakan model terlatihnya. Perangkat lunak ini menggabungkan fitur yang diekstraksi ke fonem yang dikenal dengan menggunakan database yang luas dan model pembelajaran mesin.
Sistem mengambil fonem, dan menyatukannya untuk membentuk kata dan frasa. Sistem ini menggabungkan keterampilan teknologi dan pemahaman bahasa untuk mengubah suara menjadi teks atau perintah yang dapat dipahami.
Apa perangkat lunak pengenalan suara terbaik?
3 perangkat lunak pengenalan suara terbaik tercantum di bawah ini.
- Transkriptor
- Dragon NaturallySpeaking
- Ucapan-ke-Teks Google
Namun, memilih perangkat lunak pengenalan suara terbaik tergantung pada preferensi pribadi.
Transkriptor adalah perangkat lunak transkripsi online yang menggunakan kecerdasan buatan untuk transkripsi yang cepat dan akurat. Pengguna dapat menerjemahkan transkrip mereka dengan satu klik langsung dari dasbor Transkriptor. Teknologi Transkriptor tersedia dalam bentuk aplikasi smartphone, ekstensi Google Chrome, dan bot pertemuan virtual. Ini kompatibel dengan platform populer seperti Zoom, Microsoft Teams, dan Google Meet yang menjadikannya salah satu Perangkat Lunak Pengenalan Suara Terbaik.
Dragon NaturallySpeaking memungkinkan pengguna untuk mengubah ucapan lisan menjadi teks tertulis. Ini menawarkan aksesibilitas serta adaptasi untuk bahasa linguistik tertentu. Pengguna menyukai kemampuan beradaptasi perangkat lunak untuk kosakata yang berbeda.
Speech-to-Text Google banyak digunakan untuk skalabilitas, opsi integrasi, dan kemampuannya untuk mendukung berbagai bahasa. Individu menggunakannya dalam berbagai aplikasi mulai dari layanan transkripsi hingga sistem perintah suara.
Apakah pengenalan suara dan dikte sama?
Tidak, pengenalan ucapan dan dikte tidak sama. Tujuan utama mereka berbeda, meskipun pengenalan suara dan dikte membuat konversi bahasa lisan menjadi teks. Pengenalan suara adalah istilah yang lebih luas yang mencakup kemampuan teknologi untuk mengenali dan menganalisis kata-kata yang diucapkan. Ini mengubahnya menjadi format yang dimengerti komputer.
Dikte mengacu pada proses berbicara dengan keras untuk merekam. Perangkat lunak dikte menggunakan pengenalan suara untuk mengubah kata-kata yang diucapkan menjadi teks tertulis.
Apa Perbedaan antara Pengenalan Suara dan Dikte?
Perbedaan antara pengenalan suara dan dikte terkait dengan tujuan utama, interaksi, dan ruang lingkupnya. Tujuan utamanya adalah untuk mengenali dan memahami kata-kata yang diucapkan. Dikte memiliki tujuan yang lebih pasti. Ini berfokus pada langsung menyalin pidato lisan ke dalam bentuk tertulis.
Pengenalan Suara mencakup berbagai aplikasi dalam hal ruang lingkup. Ini membantu asisten suara menanggapi pertanyaan pengguna. Dikte memiliki cakupan yang lebih sempit.
Ini memberikan pengalaman interaktif yang lebih dinamis, seringkali memungkinkan dialog dua arah. Misalnya, asisten virtual seperti Siri atau Alexa tidak hanya memahami permintaan pengguna tetapi juga memberikan umpan balik atau jawaban. Dikte bekerja dengan cara yang lebih mendasar. Ini biasanya prosedur satu arah di mana pengguna berbicara dan sistem mentranskripsikan tanpa program terlibat dalam diskusi respons.
