Pengenalan ucapan

Pengenalan ucapan atau pengenalan wicara—dalam 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:

1. Kata-kata yang terisolasi
   Proses pengidentifikasian kata yang hanya dapat mengenal kata yang diucapkan jika kata tersebut memiliki jeda waktu pengucapan antar kata
2. Kata-kata yang berhubungan
   Proses pengidentifikasian kata yang mirip dengan kata-kata terisolasi, namun membutuhkan jeda waktu pengucapan antar kata yang lebih singkat
3. Kata-kata yang berkelanjutan
   Proses pengidentifikasian kata yang sudah lebih maju karena dapat mengenal kata-kata yang diucapkan secara berkesinambungan dengan jeda waktu yang sangat sedikit atau tanpa jeda waktu. Proses pengenalan suara ini sangat rumit karena membutuhkan metode khusus untuk membedakan kata-kata yang diucapkan tanpa jeda waktu. Pengguna perangkat ini dapat mengucapkan kata-kata secara natural
4. Kata-kata spontan
   Proses pengidentifikasian kata yang dapat mengenal kata-kata yang diucapkan secara spontan tanpa jeda waktu antar kata
5. Verifikasi atau identifikasi suara
   Proses pengidentifikasian kata yang tidak hanya mampu mengenal kata, namun juga mengidentifikasi siapa yang berbicara.

Proses kerja alat pengenal ucapan

Alat pengenal ucapan memiliki empat tahapan dalam prosesnya, yaitu:

1. Tahap penerimaan masukan
   Masukan berupa kata-kata yang diucapkan lewat pengeras suara.
2. Tahap ekstraksi
   Tahap ini adalah tahap penyimpanaan masukan yang berupa suara sekaligus pembuatan basis data sebagai pola. Proses ekstraksi dilakukan berdasarkan metode Model 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:
   1. 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 di mana suatu bagian hanya bisa berputar ke diri sendiri dan berpindah ke satu bagian berikutnya. Hal ini bergantung pada implementasi dari model.
   2. M, yaitu jumlah simbol observasi secara unik pada tiap bagiannya, misalnya: karakter dalam abjad, di mana bagian diartikan sebagai huruf dalam kata.
   3. Probabilita Perpindahan Bagian { } = ij A a
   4. Probabilita Simbol Observasi pada bagian j, { } () = j Bb k
   5. 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:

   1. Tahap ekstraksi tampilan
      Penyaringan sinyal suara dan pengubahan sinyal suara analog ke digital
   2. Tahap tugas pemodelan
      Pembuatan suatu model HMM dari data-data yang berupa sampel ucapan sebuah kata yang sudah berupa data digital
   3. Tahap sistem pengenalan HMM
      Penemuan parameter-parameter yang dapat merepresentasikan sinyal suara untuk analisis lebih lanjut.
3. Tahap pembandingan
   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 dianalisis 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:
   1. Transformasi gelombang diskrit menjadi data yang terurut
      Gelombang diskrit berbentuk masukan berukuran n yang menjadi objek yang akan dibagi pada proses konversi dengan cara pembagian rincian waktu
   2. 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.

4. Tahap validasi identitas pengguna
   Alat pengenal ucapan yang sudah memiliki sistem verifikasi/identifikasi suara akan melakukan identifikasi orang yang berbicara berdasarkan kata yang diucapkan setelah menerjemahkan suara tersebut menjadi tulisan atau komando.

Aplikasi alat pengenal ucapan

Kelebihan alat pengenal ucapan

Kelebihan dari peralatan yang menggunakan teknologi ini adalah:

1. Cepat
   Teknologi ini mempercepat transmisi informasi dan umpan balik dari transmisi tersebut. Contohnya pada komando suara. Hanya dalam selang waktu sekitar satu atau dua detik setelah kita mengkomandokan perintah melalui suara, komputer sudah memberi umpan balik atas komando kita.
2. Mudah digunakan
   Kemudahan teknologi ini juga dapat dilihat dalam aplikasi komando suara. Komando yang biasanya kita masukkan ke dalam komputer dengan menggunakan tetikus 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:

1. Rawan terhadap gangguan
   Hal ini disebabkan oleh proses sinyal suara yang masih berbasis frekuensi. Ketika sebuah informasi dalam sinyal suara mempunyai komponen frekuensi yang sama banyaknya dengan komponen frekuensi gangguannya, akan sulit untuk memisahkan gangguan dari sinyal suara
2. Jumlah kata yang dapat dikenal terbatas
   Hal ini disebabkan pengenal ucapan bekerja dengan cara mencari kemiripan dengan basis data yang dimiliki.

Referensi

Artikel ini membutuhkan rujukan tambahan agar kualitasnya dapat dipastikan. Mohon bantu kami mengembangkan artikel ini dengan cara menambahkan rujukan ke sumber tepercaya. Pernyataan tak bersumber bisa saja dipertentangkan dan dihapus. Cari sumber: "Pengenalan ucapan" – berita · surat kabar · buku · cendekiawan · JSTOR

• Apolloni, Bruno, Harpri (2003). Neural Nets. Springer-Verlag. hlm. 3. ISBN 3540202277. Pemeliharaan CS1: Banyak nama: authors list (link)

• Baecker, Ronald M, Jonathan Grudin, William A. X. Buxton, Saul Greenberg (1995). Human-Computer Interaction : Toward the Year 2000 (Second Edition). Morgan Kauffman Publishers, Inc. hlm. 546. ISBN 1558602461. Pemeliharaan CS1: Banyak nama: authors list (link)

• Benesty, Jacob, M. Mohan Sondhi, dan Yiteng Huang (2008). Handbook of Speech Processing. Springer-Verlag. hlm. 6. ISBN 159904840X. Pemeliharaan CS1: Banyak nama: authors list (link)

• Jelinek, Frederick (1997). Statistical Methods For Speech Recognition. Massachusetts Institute of Technology. hlm. 17. ISBN 0262100665.

• Waibel, Alex dan Kai-Fu Lee (1990). Readings in Speech Recognition. Morgan Kauffman Publishers, Inc. hlm. 1& 267. ISBN 1558601244.

Pranala luar

• Speech Recognition How To.