Artikel ini memberikan ringkasan tentang cara menggunakan teknologi pengenalan suara. Pengenalan suara dapat digunakan untuk mengendalikan perangkat smart home, memberi perintah pada smart speaker, dan mengontrol ponsel serta tablet. Selain itu, teknologi ini memungkinkan pengguna untuk menyetel pengingat dan berinteraksi dengan perangkat secara handsfree. Penggunaan paling signifikan dari teknologi ini adalah untuk memasukkan teks tanpa menggunakan keyboard pada layar atau fisik.
Teknologi komunikasi terus berkembang dengan pesat. Dengan menggunakan teknologi pengenalan suara, memasukkan teks, memeriksa ejaan kata, dan mendikte pesan menjadi sangat mudah. Sebagian besar layar papan ketik memiliki ikon mikrofon yang memungkinkan pengguna untuk beralih dari pengetikan ke pengenalan suara dengan mudah.
Untuk orang dengan cacat yang mungkin kesulitan atau merasa tidak mungkin bekerja dengan mouse atau keyboard, teknologi pengenalan suara memungkinkan kemungkinan produktivitas yang lebih besar. Ini dapat membebaskan mereka dari mengetik dan menggunakan keyboard, membantu mereka yang mengalami keterbatasan fisik, dan mengurangi risiko cedera regangan berulang akibat mengetik atau menggunakan mouse yang berlebihan. Sebagai contoh, orang dengan disleksia dapat menulis dengan lebih lancar, akurat, dan cepat menggunakan teknologi pengenalan suara, dan mungkin merasa kurang stres dibandingkan dengan menulis tangan atau pengetikan konvensional.
Bagi perusahaan, mengaktifkan teknologi pengenalan suara dalam sistem dan mendorong penggunaannya di tempat kerja dapat menjadi 'penyesuaian yang masuk akal': mencegah diskriminasi dan memaksimalkan produktivitas staf penyandang disabilitas.
Pengenalan suara atau speaker adalah keahlian suatu program untuk mengenali individu berdasarkan sidik suara mereka yang unik. Ini beroperasi dengan cara memindai ucapan dan mencocokkannya dengan voiceprint yang diinginkan. Kemajuan dalam bidang kecerdasan buatan membuka peluang besar bagi sub-bidang ilmu komputer ini. Ini memungkinkan kita untuk berinteraksi dengan mesin tanpa harus menyentuhnya. Ini terus berkembang pesat, dan pengembang menemukan lebih banyak cara untuk menerapkannya di berbagai bidang.
Pengenalan suara atau speaker adalah kemampuan mesin atau program untuk menerima dan memahami dikte atau untuk memahami dan melaksanakan perintah yang diucapkan. Pengenalan suara menjadi populer dengan munculnya kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) dan asisten cerdas, seperti Amazon Alexa dan Apple Siri.
Sistem pengenalan suara memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan teknologi hanya dengan berbicara, memungkinkan permintaan tanpa menyentuh, pengingat, dan tugas sederhana lainnya.
Pengenalan suara dapat mengidentifikasi dan membedakan suara menggunakan program perangkat lunak pengenalan suara otomatis atau Automatic Speech Recognition (ASR). Beberapa program ASR memerlukan pengguna untuk melatih program terlebih dahulu untuk mengenali suara mereka agar dapat mengkonversi suara menjadi teks yang lebih akurat. Sistem pengenalan suara mengevaluasi frekuensi, aksen, dan alur bicara suara.
Meskipun pengenalan suara dan pengenalan suara sering digunakan secara bergantian, mereka berbeda, dan perbedaan penting harus dipahami. Pengenalan suara mengidentifikasi pembicara, sedangkan pengenalan suara mengevaluasi apa yang diucapkan.
Beberapa sistem identifikasi suara bekerja dengan cara yang berbeda, tergantung pada software yang dipakai untuk mengembangkannya. Berikut ini adalah contoh-contoh sistem identifikasi suara yang berbeda:
Sistem ini mengandalkan pemahaman tentang suara pembicara. Pembelajaran mesin menjadi aspek yang sangat penting dalam hal ini karena mampu menganalisis data dan mengidentifikasi pola pengguna. Dengan teknologi canggih ini, perangkat pintar dapat memahami frasa dan kata yang digunakan oleh pengguna. Artinya, mereka dilatih oleh pengguna untuk menjadi lebih akurat dalam mendengarkan suara mereka.
Sistem pengenal suara yang tidak tergantung pada pembicara dapat mengidentifikasi kata-kata dari berbagai situasi dan memahami kata-kata tanpa memperdulikan siapa yang berbicara. Mereka dapat mengenali berbagai pola pembicaraan, variasi, dan intonasi. Sebagian besar sistem yang dirancang untuk panggilan telepon tidak memerlukan ketergantungan pada pembicara.
Ketika mengenali ucapan terpisah, pengguna harus berhati-hati terhadap frasa kalimat. Mereka harus memberikan jarak antara kata-kata agar program dapat memahami.
Hal tersebut mengenali cara kami berbicara secara alami, yang berarti Anda tak perlu berhenti di tengah-tengah setiap kata guna memahami apa yang Anda ucapkan. Alat yang diciptakan untuk meniru akan memanfaatkan jenis pengenal suara ini.
Teknologi pengenalan suara bahasa alami adalah salah satu yang paling umum digunakan saat ini. Teknologi ini menggunakan proses pengolahan bahasa alami atau Natural Language Processing (NLP). NLP merupakan bagian dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk menafsirkan dan mempelajari bahasa alami manusia. Hal ini memungkinkan komputer untuk memahami cara kita berbicara secara alami, termasuk variasi dan logat. Oleh karena itu, asisten pintar di rumah Anda dapat menjawab pertanyaan dan berkomunikasi dengan Anda dengan lancar.
Langkah signifikan pertama dalam teknologi ini dimulai di Laboratorium Bell IBM. Pada tahun 1952, IBM memperkenalkan Audrey, pengenal suara terdokumentasi pertama. Audrey adalah sistem yang sepenuhnya analog yang memahami angka tunggal dengan jeda di antaranya. Sepuluh tahun kemudian, IBM memperkenalkan Shoebox, yang mampu mengenali 16 kata dan angka dalam bahasa Inggris dari 0 hingga 9. Pada awal tahun 1970-an, terjadi kemajuan besar dalam pengembangan teknologi ini. Ini sebagian besar disebabkan oleh DARPA, badan riset Departemen Pertahanan AS. Lima tahun penelitian melahirkan Harpy oleh Carnegie Mellon. Sebuah mesin yang mampu memahami 1011 kata. Selain itu, Harpy sangat berbeda dari pendahulunya. Itu bisa memahami kalimat. Pada awal 80-an, ukuran kosakata sistem pengenalan suara meningkat menjadi beberapa ribu kata. Ini terutama dicapai berkat model statistik Hidden Markov. Pengenalan ucapan beralih dari pemrosesan sinyal digital berbasis pola ke memprediksi kata dari suara yang tidak diketahui menggunakan model statistik.
Selain itu, mesin menjadi lebih presisi dalam mengenali kata. Kelompok Pengenalan Pidato di IBM memperkenalkan Tangora, sebuah sistem transkripsi eksperimental, pada pertengahan tahun 80-an. Tangora mampu mengenali 20.000 kata. Mulai tahun 1990-an, produk pengenalan suara seperti Dragon Dictate tersedia untuk konsumen berkat komputer pribadi. Dalam dua dekade terakhir, banyak raksasa teknologi yang terlibat dalam teknologi ini.
Program pengenalan suara pada komputer membutuhkan audio analog yang diubah menjadi sinyal digital melalui konversi analog-ke-digital (A/D). Untuk menguraikan sinyal, komputer harus memiliki basis data kata atau suku kata digital dan proses yang cepat untuk membandingkan data tersebut dengan sinyal. Pola ucapan disimpan di hard drive dan dimuat ke memori saat program dijalankan. Pengenalan pola terjadi ketika komparator memeriksa pola yang disimpan terhadap keluaran konverter A/D.
Ukuran kosakata efektif program pengenalan suara berhubungan langsung dengan kapasitas RAM komputer tempatnya diinstal. Program pengenalan suara berjalan lebih cepat jika seluruh kosakata dapat dimuat ke dalam RAM daripada mencari beberapa kecocokan di hard drive. Kecepatan pemrosesan sangat penting, karena mempengaruhi seberapa cepat komputer dapat mencari kecocokan RAM.
Audio juga harus diproses untuk kejernihan, sehingga beberapa perangkat dapat memfilter kebisingan latar belakang atau noise. Dalam beberapa sistem pengenalan suara, frekuensi tertentu dalam audio ditekankan agar perangkat dapat mengenali suara dengan lebih baik.
Sistem pengenalan suara menganalisis ucapan melalui salah satu dari dua model: model Markov tersembunyi dan jaringan saraf. Model Markov tersembunyi memecah kata-kata yang diucapkan menjadi fonem mereka, sementara jaringan saraf berulang menggunakan keluaran dari langkah sebelumnya untuk mempengaruhi masukan ke langkah saat ini.
Dalam penggunaan teknologi pengenalan suara yang semakin populer dan banyak pengguna yang berinteraksi dengannya, organisasi yang menerapkan perangkat lunak pengenalan suara akan memiliki lebih banyak data dan informasi untuk dimasukkan ke dalam jaringan saraf untuk sistem pengenalan suara. Hal ini meningkatkan kemampuan dan akurasi produk pengenalan suara.
Kepopuleran ponsel pintar membuka peluang untuk mengintegrasikan teknologi pengenalan suara ke dalam genggaman konsumen, sementara perangkat yang digunakan di rumah -- seperti Google Home dan Amazon Echo -- menghadirkan teknologi pengenalan suara ke dalam ruang tamu dan dapur.
Terdapat banyak manfaat yang dapat diperoleh dari pengenalan suara. Beberapa diantaranya meliputi:
Penggunaan perintah suara lebih efektif ketimbang mengetik pesan. Terdapat kemajuan dalam teknologi yang bertujuan untuk mempermudah hidup dan memperluas pengenalan suara pada lebih banyak perangkat, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dan kenyamanan. Software pengenalan suara telah mengalami peningkatan dan studi dari University of Stanford menunjukkan bahwa teknologi ini lebih cepat dan akurat dalam menghasilkan teks (melalui dikte berbasis ucapan pada perangkat seluler) dibandingkan mengetik di papan ketik.
Dengan memanfaatkan teknologi suara, bisnis dapat menyederhanakan proses dokumentasi dan mengurangi tugas admin serta pengetikan, sehingga para profesional dapat lebih fokus pada tugas yang lebih menantang dan bermanfaat.
Pengenalan suara dan aktivasi ucapan sedang dalam pengembangan untuk berbagai tujuan. Salah satu peran terpentingnya adalah di lingkungan kerja di mana teknologi ini dapat memberikan dukungan dan bantuan untuk manajemen tugas. Alexa dari Amazon dapat digunakan untuk mengelola panggilan konferensi, menjadwalkan pertemuan, dan mengatur pengingat, sehingga memungkinkan perusahaan untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi.
Dengan teknologi ini, data besar dapat diakses secara instan, sehingga para profesional dapat mengambil informasi penting melalui perintah suara. Seiring perkembangan teknologi, hal ini akan menjadi hal yang biasa untuk mengajukan pertanyaan atau meminta data untuk kasus atau proyek tertentu, yang memakan waktu lebih sedikit daripada mencari informasi secara manual.
Teknologi pengenalan suara merupakan inovasi terbaru yang baru diterapkan pada sejumlah aplikasi terbatas. Oleh karena itu, teknologi ini masih memiliki beberapa kekurangan.
Semakin banyak alat yang mengadopsi teknologi VUI, mungkin akan memunculkan tantangan baru terkait privasi data. Jika alat mempunyai kemampuan tersebut, data yang lebih banyak dapat terpantau oleh produsen. Di masa lalu, telah muncul kekhawatiran bahwa produsen bisa mendengarkan percakapan pribadi. Hal ini menjadi perhatian dan mendorong perusahaan untuk mengambil tindakan guna memberikan kontrol privasi yang lebih baik bagi pengguna.
Tidak semua kata dapat diterjemahkan dengan tepat menggunakan teknologi pengenalan suara. Manusia lebih mudah dalam memahami dan mengubah kode kata menjadi makna, dibandingkan dengan perangkat lunak pengenalan suara. Keterbatasan perangkat lunak dalam memahami hubungan kontekstual antara kata-kata dapat mengganggu tugas yang diberikan kepadanya. Perangkat lunak mungkin mengalami kesulitan dalam mengenali kata-kata slang, akronim, atau kata-kata teknis/jargon.
Penggunaan teknologi pengenal suara telah diterapkan secara beragam di lingkungan kerja. Berikut ini kami akan membahas beberapa contoh aplikasinya.
Di lingkungan kerja, teknologi telepon otomatis semakin populer. Sebagai contoh, terdapat RingCentral Office yang merupakan platform telepon berbasis cloud dengan fitur IVR (Interactive Voice Response). Ketika pelanggan melakukan panggilan, sistem menggunakan teknologi pengenalan suara otomatis untuk memahami pesan pelanggan. Selanjutnya, sistem dapat mengarahkan pelanggan ke pesan suara, nomor ekstensi, dan bahkan nomor eksternal. Platform ini memungkinkan hingga 250 menu dapat diaktifkan sewaktu-waktu, yang sangat cocok untuk bisnis global besar.
Apabila Anda menyapa "Hai Google" pada perangkat Android, asisten suara Google siap membantu. Sama seperti Cortana dan Siri pada produk Apple, pengguna dapat meminta bantuan untuk mencari beragam topik, namun asisten ini mengarahkan pengguna ke mesin pencari Google. Selain itu, asisten suara ini juga dapat digunakan pada 'Google Next', speaker pintar terbaru dari Google. Terlebih lagi, API teknologi Google memungkinkan konversi teks ke suara dengan akurasi yang tinggi.
Banyak gadget pintar memiliki asisten digital yang tersedia. Jika Anda menggunakan perangkat Apple, Anda pasti sudah familiar dengan 'Siri'. Siri adalah asisten pribadi yang mampu mengenali suara Anda. Anda dapat meminta Siri untuk mencari informasi, mengirim pesan, dan bahkan memutar lagu favorit Anda. Asisten digital lainnya meliputi Alexa, Cortana, dan Bixby, antara lain.
Mempunyai fitur Bluetooth pada mobil tidak hanya memberikan kenyamanan, tetapi juga meningkatkan keselamatan. Ketika pengemudi tergoda untuk mengirim pesan di belakang kemudi, mereka sekarang dapat terhubung ke mobil melalui Bluetooth dan mengirim pesan tanpa menggunakan tangan dengan bantuan fitur pengenalan suara.
Terdapat banyak keuntungan dalam menggabungkan teknologi pengenalan suara dalam layanan pelanggan. Salah satu bidang utamanya adalah komunikasi telepon. Banyak perusahaan menggunakan sistem telepon interaktif suara untuk membimbing pelanggan melalui menu hingga layanan yang dibutuhkan. Teknologi pengenalan suara meningkatkan pengalaman ini, di mana pelanggan tidak perlu lagi mendengarkan opsi dan menekan tombol. Mereka dapat dengan mudah menyebutkan apa yang mereka cari.
Kombinasi sistem interaktif suara dan pengenalan suara ini tak hanya meningkatkan layanan pelanggan, tetapi juga efisiensi dan penghematan operasional. Bahkan, penghematan finansial sekitar 20-30% dan peningkatan kepuasan pelanggan sebesar 10% dapat terlihat.
Teknologi pengenalan suara juga dapat digunakan untuk menganalisis konten panggilan baik selama maupun setelah panggilan. Hal ini memberikan data yang luar biasa untuk dianalisis oleh perusahaan. Data tersebut dapat membantu mereka membangun profil pelanggan yang lebih baik, menyempurnakan proses, mengidentifikasi karyawan berprestasi untuk program pengenalan karyawan, dan lain-lain. Sebab, setiap ucapan pelanggan dapat diubah menjadi potongan data yang dapat diukur.
Perusahaan dapat meningkatkan pemahaman mereka tentang pengalaman, ekspektasi, dan preferensi pelanggan mereka dengan menganalisis data yang mereka kumpulkan dari panggilan telepon- seperti jumlah pembicaraan antara pelanggan dan agen. Perusahaan yang cerdas juga akan menggunakan data untuk memahami bagaimana beberapa agen dapat menjual dan menjual silang dengan sukses, baik melalui analisis nada, pengulangan kata dan frasa tertentu, atau penawaran yang mereka buat.
Dengan memanfaatkan hasil penemuan ini, perusahaan dapat meningkatkan sistem pelatihan mereka untuk meningkatkan keterampilan agen dalam metrik up-sell dan cross-sell yang memerlukan pengembangan. Atau bahkan melakukan penyesuaian yang dibutuhkan pada sistem mereka melalui proses jaminan dan pengujian kualitas perangkat lunak.
Pengenalan suara juga dapat dimanfaatkan untuk memantau level pelayanan yang diberikan kepada konsumen. Dengan menganalisis intonasi, tekanan, jeda, dan referensi antara skrip ucapan dan panggilan, perusahaan dapat mengevaluasi efektivitas dan kualitas pelayanan yang diberikan.
Dengan cara ini, perusahaan dapat memanfaatkan pengenalan suara untuk memastikan bahwa mereka terus meningkatkan kualitas layanan yang diberikan dan meningkatkan keuntungan mereka secara berkelanjutan.
Hampir semua perusahaan memerlukan transkripsi atau pembuatan notulensi rapat. Ini membutuhkan perhatian penuh dari setidaknya satu karyawan yang sebaiknya melakukan hampir semua tugas lainnya. Oleh karena itu, transkripsi yang lebih mudah adalah salah satu keuntungan nyata dari teknologi pengenalan suara di tempat kerja.
Dulu, layanan transkripsi memerlukan peninjauan untuk menentukan siapa yang berbicara pada setiap poin yang dibuat. Namun, sistem transkripsi canggih sekarang dapat mengidentifikasi pembicara secara otomatis. Dengan mengetahui layanan ini dapat memungkinkan peserta rapat untuk sepenuhnya terlibat dalam diskusi tanpa khawatir melewatkan sesuatu, sehingga membuat rapat lebih berharga.
Meskipun banyak pekerjaan membutuhkan waktu di depan keyboard dan layar, kecepatan mengetik rata-rata hanya 30 kata per menit (wpm) dibandingkan dengan 150 wpm saat menggunakan perangkat lunak pengenalan suara. Dengan memasukkan perangkat lunak transkripsi ke dalam sistem TI mereka, bisnis dapat meningkatkan efisiensi tenaga kerja mereka hingga 3-4 kali lipat.
Contoh lain termasuk profesional medis yang dapat mentranskripsikan pertemuan mereka dengan pasien secara real-time atau konsultan proposal yang dapat mempercepat pembuatan proposal hingga lima kali lipat melalui penggunaan pengenalan suara. Keuntungan efisiensi seperti ini sangat berharga, apapun industri yang digeluti, dan dapat lebih dari membenarkan biaya untuk mengadopsi teknologi pengenalan suara.
Dengan menghimpun dan memahami data merupakan bidang lain di mana teknologi pengenal suara dapat memberikan manfaat yang berharga. Bisnis mana pun yang menyimpan data suara atau media dalam jumlah besar, seperti perusahaan media, bisa memanfaatkan pengenal suara untuk meningkatkan kemampuan mereka dalam mengatur, mengelola, dan memanfaatkan informasi berharga tersebut.
Dengan menggunakan layanan Manajemen Aset Digital dan Media yang menggunakan teknologi pengenal suara, bisnis dapat memastikan bahwa mereka memanfaatkan sepenuhnya terabyte data yang tersimpan dalam sistem penyimpanan mereka.
Dalam penggunaan teknologi suara dalam layanan manajemen aset, bisnis dapat mengindeks data mereka dengan lebih efektif dengan mengekstraksi metadata dan mencari kata kunci, sehingga memungkinkan mereka untuk mengelola dan memanfaatkan data mereka dengan lebih efektif.
Meskipun pengenal suara dapat membantu mengubah ucapan menjadi data, teknologi ini juga bisa menyederhanakan input data. Input data memakan waktu dan mengharuskan pengguna untuk melibatkan tangan mereka selama proses tersebut.
Kedokteran gigi merupakan salah satu contoh dunia nyata tentang bagaimana menggunakan pengenal suara untuk menjalankan fungsi atau makro akan menciptakan sistem yang lebih efisien. Seorang dokter gigi dapat menambahkan temuan mereka ke catatan pasien tanpa memerlukan bantuan asisten, sehingga memberikan keuntungan efisiensi langsung.
Teknologi voice recognition telah membawa dampak positif dalam dunia bisnis. Artikel ini menyimpulkan bahwa teknologi ini memungkinkan interaksi suara yang lebih intuitif antara manusia dan mesin, mempercepat proses komunikasi, dan meningkatkan efisiensi bisnis. Dengan menggunakan teknologi voice recognition, perusahaan dapat mengotomatisasi tugas-tugas rutin, meningkatkan layanan pelanggan, dan menciptakan pengalaman yang lebih personal bagi pengguna. Teknologi ini juga membuka peluang untuk mengembangkan aplikasi bisnis yang inovatif dan mengintegrasikan sistem suara dengan teknologi lainnya. Dengan demikian, teknologi voice recognition memiliki potensi besar untuk memperbaiki produktivitas dan menciptakan nilai tambah bagi bisnis dalam era digital yang terus berkembang.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..