Pengenalan suara

Memanfaatkan Suara – Gambaran Umum dan Aplikasi Teknologi Pengenalan Suara

Teknologi pengenalan suara telah berkembang pesat sejak diperkenalkan pada tahun 1950an ketika sistem awal hanya dapat mengenali sejumlah angka yang diucapkan secara terbatas. Kemajuan yang signifikan terjadi pada tahun 1960an dengan “Shoebox” IBM yang mampu memahami 16 kata, dan pada tahun 1970an ketika penelitian yang didanai DARPA memperluas pengenalan kosakata hingga 1,000 kata. Pada tahun 1980-an diperkenalkan Hidden Markov Models (HMMs), yang sangat meningkatkan akurasi.

Tahun 1990an menandai titik balik dengan peluncuran Dragon NaturallySpeaking, yang memungkinkan dikte yang lebih praktis ke komputer. Tahun 2000-an dan 2010-an membawa pengenalan suara ke arus utama, dengan munculnya ponsel cerdas dan asisten cerdas seperti Siri dari Apple, Asisten Google, dan Amazon Alexa. Kemajuan ini, yang didorong oleh pembelajaran mendalam dan AI, telah menjadikan pengenalan suara sebagai bagian integral dari teknologi sehari-hari, sehingga meningkatkan interaksi dan aksesibilitas pengguna.

Ukuran pasar:

Dalam waktu kurang dari dua puluh tahun, teknologi pengenalan suara telah berkembang secara fenomenal. Tapi apa yang akan terjadi di masa depan? Pada tahun 2020, pasar teknologi pengenalan suara global berjumlah sekitar $10.7 miliar. Diperkirakan akan meroket menjadi $27.16 miliar pada tahun 2026 dengan pertumbuhan CAGR sebesar 16.8% dari tahun 2021 hingga 2026.

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.

Apa itu pengenalan suara? 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?

Voice recognition work

Audio input: Prosesnya dimulai dengan menangkap input audio menggunakan mikrofon.

Pemrosesan awal: Sinyal audio dibersihkan dengan menghilangkan noise dan menormalkan volume.

Ekstraksi Fitur: Sistem menganalisis audio untuk mengekstrak fitur-fitur utama seperti nada, nada, dan frekuensi.

Pola Pengakuan: Fitur yang diekstraksi dibandingkan dengan pola ucapan yang diketahui yang disimpan dalam database.

Pemrosesan Bahasa: Pola yang dikenali diubah menjadi teks, dan algoritma pemrosesan bahasa alami (NLP) menafsirkan maknanya.

Pengenalan Suara – Keuntungan dan Kerugian

KelebihanKekurangan
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

Pengenalan Suara vs. Pengenalan Ucapan

Berikut tabel yang merangkum perbedaan antara pengenalan suara dan pengenalan ucapan:

AspekPengenalan suaraSpeech Recognition
TujuanMengidentifikasi dan mengautentikasi pembicaraMengenali dan menyalin kata-kata yang diucapkan
Cara KerjaMenganalisis karakteristik vokal unik seperti nada, frekuensi, dan aksen untuk mencocokkan suara dengan cetakan suara yang dikenalMenggunakan algoritma untuk mengubah bahasa lisan menjadi teks tertulis, dengan fokus pada pemahaman isi pidato
Gunakan KasusSistem keamanan, pengalaman pengguna yang dipersonalisasi, otentikasi biometrikAsisten virtual, perangkat lunak dikte, layanan transkripsi, sistem komando dan kontrol
FokusSiapa yang berbicaraApa yang dikatakan
Contoh TeknologiSistem otentikasi biometrik, akses perangkat yang dipersonalisasiSiri, Asisten Google, perangkat lunak transkripsi

Gunakan kasus Pengenalan Suara

Teknologi pengenalan suara memiliki penerapan yang luas di berbagai bidang. Berikut beberapa kasus penggunaan utama:

Use cases of voice recognition

  1. Keamanan dan Otentikasi:
    • Otentikasi Biometrik: Digunakan di ponsel cerdas dan perangkat lain untuk membuka kunci layar dan memverifikasi identitas pengguna.
    • Access Control: Mengamankan akses ke gedung, area aman, dan informasi rahasia dengan mengenali personel yang berwenang.
  2. Pengalaman Pengguna yang Dipersonalisasi:
    • Asisten Virtual: Menyesuaikan respons dan tindakan berdasarkan suara pengguna, memberikan interaksi yang lebih personal.
    • Perangkat Rumah Pintar: Mengenali suara anggota keluarga yang berbeda untuk menyesuaikan pengaturan dan preferensi setiap individu.
  3. Layanan Pelanggan:
    • Pusat Panggilan: Mengidentifikasi pelanggan melalui suaranya, memungkinkan layanan yang dipersonalisasi dan mengurangi kebutuhan verifikasi identitas berulang.
    • Perbankan: Memverifikasi pelanggan selama transaksi phone banking untuk layanan yang aman dan efisien.
  4. Kesehatan:
    • Otentikasi Pasien: Mengonfirmasi identitas pasien dalam layanan telehealth dan catatan kesehatan elektronik.
    • Biometrik Suara untuk Pemantauan: Memantau pasien dengan kondisi seperti depresi dengan menganalisis perubahan pola suara.
  5. Otomotif:
    • Sistem Dalam Mobil: Mengenali suara pengemudi untuk menyesuaikan preferensi, mengakses navigasi, dan mengontrol sistem infotainment tanpa input manual.
  6. Hukum dan Forensik:
    • Identifikasi Suara: Digunakan dalam investigasi hukum untuk mengidentifikasi pembicara dalam rekaman audio.
    • Pengawasan Keamanan: Meningkatkan langkah-langkah keamanan dengan mengidentifikasi individu melalui suara dalam sistem pengawasan.
  7. Menghibur:
    • judi: Mempersonalisasi pengalaman bermain game dengan mengenali suara pemain.
    • Perangkat Media: Mengidentifikasi pengguna untuk menyesuaikan rekomendasi konten dan profil pada perangkat streaming.
  8. Telekomunikasi:
    • Komunikasi yang Aman: Memastikan saluran komunikasi aman dengan memverifikasi identitas peserta dalam panggilan rahasia.

Contoh Teknologi Pengenalan Suara

Example of voice recognition technology

  • Siri apel: Bayangkan memiliki teman yang cerdas dan berpengetahuan luas, selalu siap membantu. Itu Siri untukmu. Baik Anda sedang terburu-buru menghadiri rapat dan perlu mengirim SMS singkat, atau sedang asyik membuat adonan kue dan perlu menyetel pengatur waktu, Siri ada di sana, mengenali suara Anda dan merespons dengan sentuhan kepribadian. Ini seperti memiliki asisten pribadi yang sangat mengenal Anda, mereka hampir bisa menyelesaikan kalimat Anda.
  • Amazon Alexa: Bayangkan berjalan ke rumah Anda setelah hari yang melelahkan dan berkata, "Alexa, saya pulang." Tiba-tiba, playlist relaksasi favorit Anda mulai diputar, lampu meredup ke pengaturan malam pilihan Anda, dan Alexa mengingatkan Anda tentang acara yang ingin Anda tonton. Ini seperti rumah Anda memberi Anda pelukan yang dipersonalisasi dan nyaman setiap kali Anda kembali.
  • Asisten Google: Bayangkan Asisten Google sebagai teman Anda yang maha tahu. Apakah Anda bertanya-tanya tentang cuaca, perlu menyelesaikan perdebatan, atau ingin mengontrol rumah pintar Anda, rumah pintar ada di sana, mengenali suara Anda dan menyesuaikan responsnya hanya untuk Anda. Ini seperti memiliki teman super pintar yang selalu bersemangat membantu dan tidak pernah bosan dengan pertanyaan Anda.
  • Nuansa Naga Secara AlamiBerbicara: Bayangkan bisa menuangkan pemikiran Anda ke atas kertas secepat Anda bisa mengungkapkannya. Itulah keajaiban Dragon NaturallySpeaking. Bagi seorang novelis yang sedang menyusun buku terlaris berikutnya atau seorang dokter yang memperbarui catatan pasiennya, ini seperti memiliki transcriber yang sangat efisien dan tidak pernah melelahkan yang memahami setiap kata, aksen, dan nuansa dalam suara Anda. Ini bukan sekadar mengetik – ini membebaskan pikiran Anda.
  • Microsoft Cortana: Cortana seperti memiliki pengatur pribadi yang selalu selangkah lebih maju. Bayangkan diri Anda pada Senin pagi yang sibuk, dan Cortana menimpali: “Berdasarkan suara Anda, Anda terdengar sedikit stres. Bolehkah saya menjadwalkan ulang pertemuan Anda yang tidak terlalu mendesak untuk akhir minggu ini?” Ini bukan hanya tentang mengatur jadwal Anda; ini tentang memiliki sekutu digital yang memahami nuansa suara Anda dan membantu menjadikan hari Anda lebih lancar.

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.

sosial Share