Speech recognition adalah proses identifikasi suara berdasarkan kata yang diucapkan. Parameter yang dibandingkan ialah tingkat penekanan suara yangkemudian akan dicocokkan dengan template database yang tersedia. Sedangkan sistem pengenalan suara berdasarkan orang yang berbicara dinamakan speaker recognition.
Voice Recoganition pada bidang Militer seperti di AS sendiri para pejabat militer telah memakai sistem ini untuk mengenali kata / ucapan yang dihasilkan, agar bisa menghemat waktu dokter-dokter yang bertugas dilapangan. Malah di AS telah tercipta “AHLTA,” atau Angkatan Bersenjata Aplikasi Teknologi Kesehatan longitudinal, yang berfungsi sebagai alat pencatat kesehatan elektronik militer.
Dengan cara tersebut para pasukaan militer tidak perlu mengetik atau mengklik mouse setiap menitnya. Sejak program ini dijalankan AS lebih bisa menghemat waktu tanpa mengetik manual, serta diagnosis dan informasi yang menciptakan catatan yang lebih rinci.
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.
Pengenalan ucapan dalam perkembangan teknologinya merupakan bagian dari pengenalan suara (proses identifikasi seseorang berdasarkan suaranya). Pengenalan suara sendiri terbagi menjadi dua, yaitu pengenalan pengguna (identifikasi suara berdasarkan orang yang berbicara) dan pengenalan ucapan (identifikasi suara berdasarkan kata yang diucapkan).
Aplikasi speech recognition diantaranya :
- “Call home”
- “call routing”
- “domotic appliance control and content-based spoken audio search”
- entri data sederhana (misalnya memasukkan nomor kartu kredit)
- penyusunan dokumen terstruktur (misalnya sebuah laporan radiologi)
- pidato-untuk-pengolahan teks (misalnya pengolah kata atau email)
- dalam pesawat terbang cockpits ( biasanya disebut Direct Voice Input)
contoh pada :
Kinerja tinggi pesawat tempur
Upaya substansial telah dibuka dalam dekade terakhir untuk uji dan evaluasi pengenalan suara dalam pesawat tempur. Dari catatan khusus adalah program AS dalam pidato pengakuan untuk Integrasi Teknologi Fighter Lanjutan (AFTI) / F-16 pesawat (F-16 VISTA), program di Perancis mengenai cara menginstal sistem pengenalan suara pada pesawat Mirage, dan program-program di Inggris berurusan dengan berbagai platform pesawat. Dalam program ini, pidato recognizers telah dioperasikan dengan sukses di pesawat tempur dengan aplikasi termasuk: pengaturan frekuensi radio, memimpin sebuah sistem autopilot, pengaturan-titik koordinat mengarahkan dan parameter senjata rilis, dan mengendalikan menampilkan penerbangan. Umumnya, hanya sangat terbatas, dibatasi kosakata telah digunakan dengan sukses, dan usaha besar telah dikhususkan untuk integrasi pidato recognizer dengan sistem avionik.
Helikopter
Masalah akurasi mencapai pengakuan tinggi di bawah tekanan dan kebisingan berhubungan kuat untuk lingkungan helikopter serta lingkungan tempur. Masalah kebisingan akustik sebenarnya lebih parah pada lingkungan helikopter, bukan hanya karena tingkat kebisingan yang tinggi tetapi juga karena pilot helikopter umumnya tidak memakai sungkup muka, yang akan mengurangi kebisingan akustik di mikrofon.
Substansial tes dan evaluasi program telah dilakukan dalam dekade terakhir dalam aplikasi sistem pengenalan suara dalam helikopter, terutama oleh Angkatan Darat AS Avionics Kegiatan Penelitian dan Pengembangan (AVRADA) dan Pembentukan Aerospace Royal (RAE) di Inggris.
Bekerja di Prancis sudah termasuk pengenalan suara dalam helikopter Puma. Ada juga banyak pekerjaan yang berguna di Kanada. Hasil telah mendorong, dan aplikasi suara telah termasuk: kontrol radio komunikasi; pengaturan sistem navigasi dan kontrol otomatis target serah terima sistem.
Laboratorium penelitian dalam pidato pengakuan kuat untuk lingkungan militer telah menghasilkan hasil yang menjanjikan yang, jika diperpanjang ke kokpit, harus meningkatkan kegunaan pengenalan suara dalam pesawat kinerja tinggi.
Bekerja dengan Swedia pilot terbang di kokpit Gripen JAS-39, Englund (2004) menemukan pengakuan memburuk dengan meningkatnya G-load. Hal itu juga menyimpulkan bahwa adaptasi sangat meningkat hasilnya dalam semua kasus dan memperkenalkan model untuk bernapas ditunjukkan untuk meningkatkan nilai pengakuan secara signifikan. Berlawanan dengan apa yang mungkin diharapkan, tidak ada efek dari bahasa Inggris patah pembicara ditemukan. Sudah jelas bahwa pidato spontan menimbulkan masalah bagi recognizer, seperti yang bisa diharapkan. Sebuah kosakata dibatasi, dan di atas segalanya, sintaks yang tepat, sehingga bisa diharapkan untuk meningkatkan akurasi pengakuan secara substansial.
Kontrol Suara
Sistem Typhoon DVI memanfaatkan Modul Speech Recognition (SRM), yang dikembangkan oleh Smiths Aerospace (sekarang GE Aviation Sistem) dan Perangkat Komputasi kemudian (sekarang General Dynamics Inggris). Ini adalah sistem produksi pertama DVI digunakan dalam kokpit militer. DVI menyediakan pilot dengan modus alami tambahan komando dan kontrol atas sekitar 26 non-fungsi kritis kokpit, untuk mengurangi beban kerja pilot, meningkatkan keamanan pesawat, dan memperluas kemampuan misi. Sebuah terobosan teknologi yang penting selama pengembangan DVI terjadi pada 1987 ketika Texas Instruments diproduksi TMS-320-C30 mereka prosesor signal digital (DSP). Hal ini sangat maju kemasan DVI dari sistem yang kompleks besar untuk sebuah modul kartu tunggal. Ini kemajuan awal memungkinkan sistem kinerja tinggi yang layak. Proyek ini diberi pergi ke depan pada bulan Juli 1997, dengan pengembangan dan penilaian percontohan dilakukan pada Simulator Cockpit Eurofighter Aktif di BAE Systems Warton.
[[http://www.janes.com/extracts/extract/jav/jav_a062.html: AIRCRAFT KONTROL DAN SISTEM PEMANTAUAN]]
Pada bidang militer, teknologi kecerdasan buatan dapat diimplementasikan pada sistem yang mensimulasikan kondisi-kondisi perang yang mungkin akan terjadi di lapangan,mengatur strategi serta mengkalkulasi kemungkinanbeberapa strategi terhadap kondisi medan perang secarasimultan dan menampilkan hasilnya.
Grafik tersebut merepresentasikan variasi dari tekan udara tergantung waktunya.Ada tiga hal yang membentuk gelombang suara, yaitu amplitudo, frekuensi, dan fase. Amplitudo diukur menggunakan satuan decibels (DB), pengukuran dilakukan dengan mengikuti fungsi logaritma sebagai standar suara. Pengukuran amplitudo menggunakan DB sangat penting karena ini representasi langsung bagaimana suara dirasakan oleh orang. Frekuensi adalah banyaknya gelombang per detik, biasa diukur menggunakan skala Hertz (Hz). Kemudian, fase mengukur posisi dari awal gelombang sinus Untuk membuat suara menjadi kurva sinusoidal, digunakanlah teorema Fourier. Word detection.
Teknologi sekarang ini bisa mengidentifikasi secara akurat awal dan akhir satu kata diucapkan dalam audio stream, tergantung pada proses sinyal yang berbeda dengan waktu. Dengan mengevaluasi energi dan rata-rata magnitud dalam waktu yang singkat dan menghitung rata-rata zero-crossing rate. Dalam kasus ini, rasio signal-noise-nya tinggi karena mudah untuk menentukan lokasi dalam stream yang terdiri dari sinyal valid dengan analisis sampel. Dalam kondisi sebenarnya tidak lah sesederhana itu, background-noise memiliki intensitas yang signifikan dan dapat mengganggu proses isolasi kata dalam stream. Algoritma yang paling baik untuk mengisolasi kata adalah Rabiner-Lamel Algorithm.
Voice Recoganition pada bidang Militer seperti di AS sendiri para pejabat militer telah memakai sistem ini untuk mengenali kata / ucapan yang dihasilkan, agar bisa menghemat waktu dokter-dokter yang bertugas dilapangan. Malah di AS telah tercipta “AHLTA,” atau Angkatan Bersenjata Aplikasi Teknologi Kesehatan longitudinal, yang berfungsi sebagai alat pencatat kesehatan elektronik militer.
Dengan cara tersebut para pasukaan militer tidak perlu mengetik atau mengklik mouse setiap menitnya. Sejak program ini dijalankan AS lebih bisa menghemat waktu tanpa mengetik manual, serta diagnosis dan informasi yang menciptakan catatan yang lebih rinci.
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.
Pengenalan ucapan dalam perkembangan teknologinya merupakan bagian dari pengenalan suara (proses identifikasi seseorang berdasarkan suaranya). Pengenalan suara sendiri terbagi menjadi dua, yaitu pengenalan pengguna (identifikasi suara berdasarkan orang yang berbicara) dan pengenalan ucapan (identifikasi suara berdasarkan kata yang diucapkan).
Aplikasi speech recognition diantaranya :
- “Call home”
- “call routing”
- “domotic appliance control and content-based spoken audio search”
- entri data sederhana (misalnya memasukkan nomor kartu kredit)
- penyusunan dokumen terstruktur (misalnya sebuah laporan radiologi)
- pidato-untuk-pengolahan teks (misalnya pengolah kata atau email)
- dalam pesawat terbang cockpits ( biasanya disebut Direct Voice Input)
contoh pada :
Kinerja tinggi pesawat tempur
Upaya substansial telah dibuka dalam dekade terakhir untuk uji dan evaluasi pengenalan suara dalam pesawat tempur. Dari catatan khusus adalah program AS dalam pidato pengakuan untuk Integrasi Teknologi Fighter Lanjutan (AFTI) / F-16 pesawat (F-16 VISTA), program di Perancis mengenai cara menginstal sistem pengenalan suara pada pesawat Mirage, dan program-program di Inggris berurusan dengan berbagai platform pesawat. Dalam program ini, pidato recognizers telah dioperasikan dengan sukses di pesawat tempur dengan aplikasi termasuk: pengaturan frekuensi radio, memimpin sebuah sistem autopilot, pengaturan-titik koordinat mengarahkan dan parameter senjata rilis, dan mengendalikan menampilkan penerbangan. Umumnya, hanya sangat terbatas, dibatasi kosakata telah digunakan dengan sukses, dan usaha besar telah dikhususkan untuk integrasi pidato recognizer dengan sistem avionik.
Helikopter
Masalah akurasi mencapai pengakuan tinggi di bawah tekanan dan kebisingan berhubungan kuat untuk lingkungan helikopter serta lingkungan tempur. Masalah kebisingan akustik sebenarnya lebih parah pada lingkungan helikopter, bukan hanya karena tingkat kebisingan yang tinggi tetapi juga karena pilot helikopter umumnya tidak memakai sungkup muka, yang akan mengurangi kebisingan akustik di mikrofon.
Substansial tes dan evaluasi program telah dilakukan dalam dekade terakhir dalam aplikasi sistem pengenalan suara dalam helikopter, terutama oleh Angkatan Darat AS Avionics Kegiatan Penelitian dan Pengembangan (AVRADA) dan Pembentukan Aerospace Royal (RAE) di Inggris.
Bekerja di Prancis sudah termasuk pengenalan suara dalam helikopter Puma. Ada juga banyak pekerjaan yang berguna di Kanada. Hasil telah mendorong, dan aplikasi suara telah termasuk: kontrol radio komunikasi; pengaturan sistem navigasi dan kontrol otomatis target serah terima sistem.
Laboratorium penelitian dalam pidato pengakuan kuat untuk lingkungan militer telah menghasilkan hasil yang menjanjikan yang, jika diperpanjang ke kokpit, harus meningkatkan kegunaan pengenalan suara dalam pesawat kinerja tinggi.
Bekerja dengan Swedia pilot terbang di kokpit Gripen JAS-39, Englund (2004) menemukan pengakuan memburuk dengan meningkatnya G-load. Hal itu juga menyimpulkan bahwa adaptasi sangat meningkat hasilnya dalam semua kasus dan memperkenalkan model untuk bernapas ditunjukkan untuk meningkatkan nilai pengakuan secara signifikan. Berlawanan dengan apa yang mungkin diharapkan, tidak ada efek dari bahasa Inggris patah pembicara ditemukan. Sudah jelas bahwa pidato spontan menimbulkan masalah bagi recognizer, seperti yang bisa diharapkan. Sebuah kosakata dibatasi, dan di atas segalanya, sintaks yang tepat, sehingga bisa diharapkan untuk meningkatkan akurasi pengakuan secara substansial.
Kontrol Suara
Sistem Typhoon DVI memanfaatkan Modul Speech Recognition (SRM), yang dikembangkan oleh Smiths Aerospace (sekarang GE Aviation Sistem) dan Perangkat Komputasi kemudian (sekarang General Dynamics Inggris). Ini adalah sistem produksi pertama DVI digunakan dalam kokpit militer. DVI menyediakan pilot dengan modus alami tambahan komando dan kontrol atas sekitar 26 non-fungsi kritis kokpit, untuk mengurangi beban kerja pilot, meningkatkan keamanan pesawat, dan memperluas kemampuan misi. Sebuah terobosan teknologi yang penting selama pengembangan DVI terjadi pada 1987 ketika Texas Instruments diproduksi TMS-320-C30 mereka prosesor signal digital (DSP). Hal ini sangat maju kemasan DVI dari sistem yang kompleks besar untuk sebuah modul kartu tunggal. Ini kemajuan awal memungkinkan sistem kinerja tinggi yang layak. Proyek ini diberi pergi ke depan pada bulan Juli 1997, dengan pengembangan dan penilaian percontohan dilakukan pada Simulator Cockpit Eurofighter Aktif di BAE Systems Warton.
[[http://www.janes.com/extracts/extract/jav/jav_a062.html: AIRCRAFT KONTROL DAN SISTEM PEMANTAUAN]]
Proses kerja alat pengenal ucapan
- Tahap penerimaan masukan
- Tahapekstraksi
- Tahap pembandingan
- Tahap validasi identitas pengguna
- Perkembangan alat pengenal ucapan
- Jenis-jenis pengenalan ucapan
- Kata-kata yang terisolasi
Proses pengidentifikasian kata yang hanya dapat mengenal kata yang diucapkan jika kata tersebut memiliki jeda waktu pengucapan antar kata - Kata-kata yang berhubungan
Proses pengidentifikasian kata yang mirip dengan kata-kata terisolasi, namun membutuhkan jeda waktu pengucapan antar kata yang lebih singkat - 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 - Kata-kata spontan
Proses pengidentifikasian kata yang dapat mengenal kata-kata yang diucapkan secara spontan tanpa jeda waktu antar kata - Verifikasi atau identifikasi suara
Proses pengidentifikasian kata yang tidak hanya mampu mengenal kata, namun juga mengidentifikasi siapa yang berbicara.
Kelebihan alat pengenal ucapan
- 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. - 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
- 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 - Jumlah kata yang dapat dikenal terbatas
Hal ini disebabkan pengenal ucapan bekerja dengan cara mencari kemiripan dengan basis data yang dimiliki.
- Tekhnologi Komunikasi
Pada bidang militer, teknologi kecerdasan buatan dapat diimplementasikan pada sistem yang mensimulasikan kondisi-kondisi perang yang mungkin akan terjadi di lapangan,mengatur strategi serta mengkalkulasi kemungkinanbeberapa strategi terhadap kondisi medan perang secarasimultan dan menampilkan hasilnya.
- Algoritma Yang Digunakan
Grafik tersebut merepresentasikan variasi dari tekan udara tergantung waktunya.Ada tiga hal yang membentuk gelombang suara, yaitu amplitudo, frekuensi, dan fase. Amplitudo diukur menggunakan satuan decibels (DB), pengukuran dilakukan dengan mengikuti fungsi logaritma sebagai standar suara. Pengukuran amplitudo menggunakan DB sangat penting karena ini representasi langsung bagaimana suara dirasakan oleh orang. Frekuensi adalah banyaknya gelombang per detik, biasa diukur menggunakan skala Hertz (Hz). Kemudian, fase mengukur posisi dari awal gelombang sinus Untuk membuat suara menjadi kurva sinusoidal, digunakanlah teorema Fourier. Word detection.
Teknologi sekarang ini bisa mengidentifikasi secara akurat awal dan akhir satu kata diucapkan dalam audio stream, tergantung pada proses sinyal yang berbeda dengan waktu. Dengan mengevaluasi energi dan rata-rata magnitud dalam waktu yang singkat dan menghitung rata-rata zero-crossing rate. Dalam kasus ini, rasio signal-noise-nya tinggi karena mudah untuk menentukan lokasi dalam stream yang terdiri dari sinyal valid dengan analisis sampel. Dalam kondisi sebenarnya tidak lah sesederhana itu, background-noise memiliki intensitas yang signifikan dan dapat mengganggu proses isolasi kata dalam stream. Algoritma yang paling baik untuk mengisolasi kata adalah Rabiner-Lamel Algorithm.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar