Pengenalan Ucapan Otomatis ( ASR ) mengubah industri sulih suara dengan mengubah kata-kata yang diucapkan menjadi teks. Ia menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk memahami dan menuliskan apa yang dikatakan orang. Dalam sepuluh tahun terakhir, ASR telah berkembang pesat. Sekarang digunakan di banyak bidang seperti panggilan telepon, video, pemeriksaan media, dan pertemuan online.

Cara lama dalam melakukan ASR adalah dengan menggunakan Hidden Markov Models (HMM) dan Gaussian Mixture Models (GMM). Metode ini digunakan selama lima belas tahun. Namun, hal itu membutuhkan banyak kerja keras dan pelatihan khusus.

Model Pembelajaran Mendalam baru di ASR lebih baik. Mereka lebih akurat dan lebih mudah digunakan. Mereka tidak memerlukan data pelatihan khusus dan dapat menulis pidato dengan baik tanpa bantuan tambahan.

Berkat API Speech-to-Text, seperti yang ada di AssemblyAI, ASR kini lebih mudah digunakan. Pengembang, startup, dan perusahaan besar dapat menambahkan ASR ke produknya dengan mudah. Teknologi ini digunakan di banyak bidang untuk menjadikan segalanya lebih baik, seperti pelacakan panggilan, teks video, pemeriksaan media, dan pertemuan online.

Namun, ASR masih mempunyai beberapa kendala. Sulit untuk memahami pembicaraan dengan sempurna karena cara orang berbicara berbeda. Terlepas dari permasalahan ini, permintaan ASR terus meningkat. Diperkirakan akan bernilai USD 24,9 miliar pada tahun 2025.

ASR digunakan di banyak bidang, tidak hanya sulih suara. Di mobil, ini membantu membuat berkendara lebih aman dengan perintah suara. Dalam perawatan kesehatan, ini membantu dokter menuliskan informasi pasien. Ini juga membantu memecahkan masalah pelanggan lebih cepat dalam penjualan dengan menyalin panggilan dan bekerja dengan chatbot AI.

Singkatnya, ASR mengubah industri sulih suara . Itu membuat transkripsi ucapan menjadi cepat dan akurat. Seiring dengan kemajuan yang ada, ASR akan membantu menjadikan segalanya lebih mudah diakses, efisien, dan hemat biaya di banyak bidang.

Sejarah Singkat ASR

Teknologi ASR dimulai pada tahun 1950an. Sistem pertama, bernama “Audrey,” dibuat oleh Bell Labs. Sejak itu, perusahaan ini telah berkembang pesat, menggunakan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk menjadi lebih baik.

Sistem ASR lama menggunakan campuran model seperti Hidden Markov Models (HMMs). Sistem ini memiliki model bahasa, kamus pengucapan, dan HMM. Mereka dilatih menggunakan kumpulan data besar untuk mengenali ucapan dengan baik. Pekerjaan ini membantu menciptakan sistem ASR saat ini.

Perubahan besar terjadi pada tahun 2014 dengan makalah Baidu. Itu berbicara tentang penggunaan pembelajaran mendalam untuk ASR. Metode ini memetakan audio ke kata-kata menggunakan jaringan saraf dalam. Ini telah membuat ASR jauh lebih akurat.

Sekarang, kami menggunakan metode ASR lama dan baru. Cara lama itu kuat dan fleksibel. Cara baru ini lebih sederhana dan mungkin lebih akurat dengan belajar dari audio mentah.

ASR membantu banyak industri, seperti dunia sulih suara. Ini mendukung Siri, Alexa, dan Google Assistant, sehingga memudahkan berbicara dengan perangkat. Ini juga membantu ucapan ke teks yang cepat dan akurat, membantu banyak orang.

Masa depan ASR tampak cerah. Teknologi baru seperti Whisper OpenAI dapat membuat transkripsi menjadi lebih baik. Penelitian dalam pembelajaran mendalam dan AI akan terus membuat ASR menjadi lebih akurat. Menambahkan teknologi NLP akan membantu mesin lebih memahami ucapan.

Penerapan Utama dan Tantangan ASR

Teknologi ASR sangat penting dalam banyak bidang, seperti industri sulih suara . Ini membantu dengan transkripsi otomatis, teks waktu nyata untuk video, dan subtitle. Ini juga digunakan dalam sistem telepon, layanan pelanggan, terjemahan bahasa, perawatan kesehatan, dan pekerjaan hukum. Teknologi ini telah mengubah cara kerja, mempermudah akses, dan memangkas biaya.

Namun, ASR mempunyai beberapa tantangan . Menjadikannya sebaik manusia itu sulit. Ia memiliki masalah dengan gaya bicara yang berbeda dan memahami kata-kata dalam konteks. Para peneliti bekerja keras untuk menjadikannya lebih baik dengan model pembelajaran baru.

Mendapatkan data dan pelatihan yang cukup adalah masalah besar lainnya. Saat ini, kita membutuhkan ribuan bahkan ratusan ribu jam data. Perusahaan juga kesulitan dengan biaya dan waktu untuk menyiapkan sistem AI suara. Namun, beberapa industri seperti Jasa Keuangan dan Layanan Kesehatan sangat banyak menggunakan teknologi suara dan berencana untuk lebih sering menggunakannya.

Sebuah survei yang dilakukan Statista menemukan bahwa 73% bisnis tidak menggunakan teknologi suara karena tidak cukup akurat. Industri yang berbeda memerlukan model bahasa mereka sendiri untuk ASR dan NLP. NLP memiliki masalah tersendiri seperti menangani bahasa gaul dan membutuhkan pembaruan. Namun, pasar pengenalan suara diperkirakan akan tumbuh pesat, mencapai hampir $50 juta pada tahun 2029.

Penelitian McKinsey menunjukkan bahwa ASR benar-benar dapat meningkatkan layanan pelanggan di call center. Hal ini dapat membuat segalanya lebih cepat, memberikan pilihan bantuan mandiri yang lebih baik, dan membuat percakapan dengan pelanggan menjadi lebih baik. Karena 50% konsumen AS menggunakan penelusuran suara setiap hari, ASR dapat banyak mengubah cara kita berbicara dengan perusahaan.

Pertanyaan Umum

Apa itu Automatic Speech Recognition (ASR) dan bagaimana cara merevolusi industri sulih suara?

ASR mengubah kata-kata yang diucapkan menjadi teks menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Ini mengubah dunia sulih suara dengan membuat teks ucapan secara real-time. Sekarang, ini membantu teks di TikTok, Instagram, dan Spotify, menjadikan segalanya lebih mudah diakses dan efisien.

Bagaimana sejarah ASR?

Sistem ASR pertama, "Audrey," dimulai pada tahun 1950an di Bell Labs. Seiring waktu, pembelajaran mesin membuat ASR menjadi lebih baik. Saat ini, ada dua cara utama untuk melakukannya: cara tradisional dan cara pembelajaran mendalam. Masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing.

Apa saja aplikasi dan tantangan utama ASR?

ASR digunakan di banyak bidang. Dalam sulih suara, ini membantu dengan penulisan otomatis, teks langsung, dan subtitel. Hal ini juga terjadi dalam sistem telepon, layanan pelanggan, terjemahan bahasa, layanan kesehatan, dan pekerjaan hukum. Namun, masih terdapat kesulitan dalam mencocokkan keakuratan manusia, terutama dengan variasi ucapan. Para peneliti bekerja keras untuk menjadikannya lebih baik.