Sekitar dua dekade yang lalu, tidak ada yang akan percaya bahwa dunia khayalan berteknologi canggih dari 'Star Trek' yang mendorong batas imajinasi bisa menjadi kenyataan – begitu cepat. Teknologi pengenalan suara di balik asisten percakapan yang membantu Kapten Kirk menavigasi bintang kini membantu kami menemukan jalan ke toko bahan makanan terdekat atau restoran terbaik.
Dalam waktu kurang dari dua puluh tahun, teknologi pengenalan suara telah berkembang secara fenomenal. Tapi apa yang ada di masa depan? Pada tahun 2020, pasar teknologi pengenalan suara global adalah sekitar $ 10.7 miliar. Diproyeksikan akan meroket ke $ 27.16 miliar pada tahun 2026 tumbuh pada CAGR sebesar 16.8% dari tahun 2021 hingga 2026.
Pertumbuhan fenomenal dari teknologi suara dapat dikaitkan dengan beberapa faktor. Beberapa di antaranya adalah peningkatan adopsi perangkat elektronik, pengembangan biometrik yang dioperasikan dengan suara, sistem navigasi yang digerakkan oleh suara, dan kemajuan dalam Mesin belajar model. Mari gali lebih dalam teknologi yang sedang berkembang ini dan pahami cara kerja dan kasus penggunaannya.
Apa itu Pengenalan Suara?
Pengenalan suara, atau dikenal sebagai pengenalan pembicara, adalah program perangkat lunak yang telah dilatih untuk mengidentifikasi, memecahkan kode, membedakan, dan mengotentikasi suara seseorang berdasarkan cetakan suara mereka yang berbeda.
Program ini mengevaluasi biometrik suara seseorang dengan memindai ucapan mereka dan mencocokkannya dengan yang diperlukan perintah suara. Ia bekerja dengan cermat menganalisis frekuensi, nada, aksen, intonasi, dan tekanan pembicara.
Sedangkan istilah 'pengenalan suara dan 'pengenalan suara digunakan secara bergantian, mereka tidak sama. Pengenalan suara mengidentifikasi pembicara, sedangkan algoritma pengenalan suara berurusan dengan mengidentifikasi kata yang diucapkan.
Pengenalan suara telah berkembang pesat selama beberapa tahun terakhir. Asisten cerdas seperti Amazon Echo, Asisten Google, Apple Siri, dan Microsoft Cortana melakukan permintaan handsfree seperti mengoperasikan perangkat, menulis catatan tanpa menggunakan keyboard, menjalankan perintah, dan banyak lagi.
Bagaimana Cara Kerja Pengenalan Suara?
Grafik teknologi pengenalan suara menjalani beberapa langkah sebelum dapat memastikan pembicara dengan andal.
Ini dimulai dengan mengubah audio analog menjadi sinyal digital. Untuk mengetahui apa yang Anda tanyakan, asisten suara, mikrofon di perangkat Anda, mengambil suara Anda, mengubahnya menjadi arus listrik, dan mengubah suara analog tersebut menjadi format biner digital.
Saat sinyal listrik mengalir ke Analog-to-Digital Converter, perangkat lunak mulai mengambil sampel variasi tegangan di bagian tertentu dari arus. Durasi sampelnya kecil – hampir seperseribu detik. Tergantung pada tegangan, konverter akan menetapkan digit biner ke data.
Untuk menguraikan sinyal, program komputer membutuhkan database digital yang rumit tentang kosakata, suku kata, dan kata atau frase dan metode cepat untuk mencocokkan sinyal dengan data. Komparator membandingkan suara dari database yang disimpan dengan konverter audio-ke-digital menggunakan tindakan pengenalan pola.
Pengenalan Suara – Keuntungan dan Kerugian
| Kelebihan | Kekurangan |
| Pengenalan suara memungkinkan kenyamanan multitasking dan hands-free. | Sementara teknologi pengenalan suara meningkat dengan pesat, itu tidak sepenuhnya bebas dari kesalahan. |
| Berbicara dan memberikan perintah suara jauh lebih cepat daripada mengetik. | Kebisingan latar belakang dapat mengganggu kerja dan berdampak pada keandalan sistem. |
| Kasus penggunaan pengenalan suara berkembang dengan pembelajaran mesin dan deep neural jaringan. | Privasi data yang direkam adalah masalah yang perlu diperhatikan. |
Kumpulan Data Ucapan / Suara Berkualitas Tinggi untuk Melatih Model AI Percakapan Anda
Gunakan kasus Pengenalan Suara
Sistem pengenalan suara digunakan untuk beberapa aplikasi. Pengenalan pembicara umumnya dibagi menjadi tiga kategori utama – deteksi, verifikasi, dan segmentasi.
Pengenalan Suara untuk Otentikasi
Pengenalan suara sebagian besar digunakan untuk otentikasi orang biometrik, di mana identitas seseorang dibuat menggunakan suara mereka.
Bentuk lain dari solusi otentikasi identitas, seperti kunci atau kata sandi kartu kredit, dapat hilang, terlupakan, atau dicuri. Namun, sistem pengenalan speaker jauh lebih kredibel dan sangat mudah jika dibandingkan dengan kata sandi atau PIN.
Pengenalan Suara untuk Forensik
Aplikasi penting lainnya dari teknologi pengenalan suara adalah aplikasi dalam forensik. Jika sampel pidato direkam selama melakukan kejahatan, itu dapat dibandingkan dengan suara tersangka untuk menemukan kesamaan di antara keduanya.
Pengenalan Suara untuk Layanan Keuangan
Pengenalan suara atau pembicara terbukti sangat berguna dalam layanan keuangan untuk memverifikasi identitas penelepon. Banyak bank telah menambahkan biometrik suara sebagai tingkat kedua otentikasi pengguna.
Pengenalan suara menambahkan lapisan keamanan lain, terutama untuk bank dan lembaga keuangan yang membutuhkan metode otentikasi sekunder yang andal.
Pengenalan Suara untuk Keamanan
Salah satu manfaat paling menonjol dari pengenalan suara adalah keamanan. Pengenalan speaker menyediakan otentikasi transaksi, kontrol akses, otentikasi pengguna perbankan telepon jarak jauh, dan pemantauan untuk menghilangkan penyalahgunaan informasi.
Selain itu, sistem pengenalan suara cerdas juga dapat menolak akses tidak sah ke informasi atau basis data penting. Misalnya, jika seorang anak mencoba mengakses layanan pembayaran dengan suara, layanan tersebut akan ditolak karena tidak dapat diotorisasi.
Pengenalan Suara di Industri Ritel
Pengenalan pembicara sedang digunakan secara luas di industri ritel dan e-commerce untuk melakukan pencarian suara, dan secara akurat mengidentifikasi dan mengautentikasi pengguna.
Pengenalan Suara untuk Perawatan Kesehatan
Pengenalan suara memainkan peran penting dalam meningkatkan sifat dan kualitas perawatan yang diberikan kepada pasien. Biometrik suara pasien digunakan untuk mengotentikasi identitas mereka di database mereka, untuk menghindari kekusutan hukum, dan terus memberikan layanan kesehatan lanjutan.
Pengenalan Suara untuk Pengembangan Antarmuka Pengguna yang Dipersonalisasi
Pengenalan suara sedang digunakan untuk mengembangkan antarmuka pengguna yang dipersonalisasi seperti meningkatkan pesan suara. Dengan mengenali pembicara secara akurat, sistem akan dapat mengantisipasi kebutuhan mereka dan menyesuaikan penawarannya berdasarkan preferensi dan persyaratan pembicara.
Mengenali speaker memudahkan bisnis untuk memberikan pengalaman suara yang sepenuhnya disesuaikan. Karena semakin banyak perangkat berkemampuan suara masuk ke rumah kita, pengenalan suara akan menjadi langkah dalam meningkatkan keterlibatan dan kepuasan pelanggan.
Pengenalan pembicara adalah mengidentifikasi dan mengotentikasi identitas seseorang berdasarkan karakteristik suara. Pengenalan suara bekerja berdasarkan prinsip bahwa tidak ada dua individu yang dapat terdengar sama karena perbedaan ukuran laring, bentuk saluran suara, dan lain-lain.
Keandalan dan keakuratan sistem pengenalan suara atau ucapan bergantung pada jenis pelatihan, pengujian, dan basis data yang digunakan. Jika Anda memiliki ide bagus untuk perangkat lunak pengenalan suara, hubungi Shaip untuk kebutuhan database dan pelatihan Anda.
Anda dapat memperoleh database suara yang autentik, aman, dan berkualitas tinggi yang dapat digunakan untuk melatih atau menguji pembelajaran mesin Anda dan model pemrosesan bahasa alami.
