Speech recognition atau pengenalan suara merupakan salah satu dari implementasi kecerdasan buatan (AI). Teknologi speech recognition memungkinkan sistem komputer untuk memahami dan mengenali kata — kata yang diucapkan oleh manusia. Speech recognition digunakan sebagai inti dari aplikasi asisten pribadi yang saat ini ada di ponsel pintar maupun di komputer, misal Siri, Google Assistant dan Amazon Alexa.
Komponen utama dari Speech recognition adalah suara itu sendiri. Suara yang dicapkan oleh manusia dikenal sebagai gelombang analog. Dari gelombang analog yang diterima microphone yang tersambung dengan komputer itulah untuk kemudian diubah menjadi gelombang elektrik melalui proses digitalisasi. Selanjutnya, hasil dari proses tersebut diekstrak datanya untuk dibandingkan nilainya dengan data model yang telah tersedia, sehingga sinyal digital dapat diterjemahkan menjadi teks.
Pada umumnya proses pengenalan suara melalui 3 tahapan, di antaranya:
Analisis Feature
Dalam proses Analisis Feature, signal suara yang telah melalui proses digitalisasi dipotong per 10 milidetik untuk diambil nilai vektor yang mewakili.
Unit Matching System
Proses ini menggunakan pendekatan Hidden Markov Model (HMM). Pendekatan ini mengasumsikan bahwa signal ucapan yang telah didigitalisasi jika dilihat dalam waktu yang lumayan pendek dapat dikatakan sebagai proses stationary — yaitu, proses yang mana properti statistik tidak berubah seiring waktu
Unit matching system bertugas untuk mengenali dan mengamati feature dari sinyal digital suara dengan menggabungkan informasi dari model akustik, model bahasa dan Lexicon.
- Model akustik merupakan kumpulan file yang mendeskripsikan variability vektor fitur.
- Model bahasa merupakan sekumpulan data probabilistic yang ditetapkan untuk mewakili suatu urutan kata.
- Lexicon adalah kosakata bahasa yang terdiri dari kata dan ungkapan. Leksikon juga bisa disebut kamus bahasa.
Post Processor
Pada proses ini signal suara yang telah berhasil diterjemahkan kemudian diproses kembali menjadi aplikasi yang diinginkan, misalnya jika digabungkan dengan perangkat IOT maka kita dapat mematikan atau menghidupkan listrik rumah menggunakan perintah suara.
Jika ingin membaca lebih lanjut mengenai Speech recognition, dapat membaca Deep Learning for NLP and Speech recognition dan CMUSphinx Tutorial.
Time to code!
Setelah mengetahui cara kerja speech recognition, kita akan mencoba untuk membuat aplikasi untuk mengetahui kondisi cuaca suatu daerah.
Software requirement
- Python 3
- Virtual environment
- SpeechRecognition Python package
- Request Python package
Time to code!
Data cuaca yang akan digunakan diperoleh dari weatherstack. Kita akan mengambil data cuaca saat ini berdasarkan lokasi yang ditentukan. Namun, sebelum menggunakan weatherstack silakan mendaftar untuk mendapatkan API key yang digunakan untuk melakukan request ke server weatherstack.
get_weather_info merupakan fungsi untuk mendapatkan data yang disediakan oleh weatherstack mengunakan module request yang di-hit ke akses poin weatherstack. Jika terjadi error, pesan error tersebut akan dikembalikan sesuai dengan error yang terjadi. Untuk menggunakan API, diperlukan mendaftar ke weatherstack dan menganti access_key pada query string.
⚠️ TODO: embed (gist/code) dari Medium tidak ikut di RSS — tambahkan manual.
Fungsi selanjutnya yang dibuat adalah speech_to_text_microphone yang merupakan fungsi untuk speech recognition yang mana suara sumber diambil dari hardware I/O computer. Package SpeechRecognition mendukung banyak engine untuk membuat aplikasi berbasis Speech recognition. Salah satunya adalah Google Cloud Speech API dengan memanfaatkan API yang disediakan oleh Google.
⚠️ TODO: embed (gist/code) dari Medium tidak ikut di RSS — tambahkan manual.
Terakhir adalah menggabungkan kedua fungsi di main block. Jika tidak ada kesalaha, akan ditampilkan nama lokasi yang diucapkan dan data cuaca.
⚠️ TODO: embed (gist/code) dari Medium tidak ikut di RSS — tambahkan manual.
Untuk mencoba aplikasi yang telah dibuat, jalankan perinntah untuk melakukan eksekusi file Python. Berikut ini adalah video singkat hasil dari aplikasi yang telah dibuat.
Speech recognition
Keseluruhan kode dapat dilihat di repository yang telah saya buat melalui link berikut ini
Membuat Aplikasi Cuaca dengan Speech Recognition was originally published in TLabCircle on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.
Artikel ini pertama kali terbit di Medium.