merupakan deretan bit yang menggambarkan perubahan amplitudo dari sinyal analog. Untuk dapat menghasilkan unjuk kerja DM yang
lebih baik,
δ
dapat dibuat menjadi adaptif. Dengan menggunakan DM adaftif nilai
δ
akan berubah-ubah mengikuti amplitudo dari sinyal analog.
2.3. Pengenalan ucapan
Pengenalan ucapan dalam perkembangan teknologinya merupakan bagian dari pengenalan suara voice recognition, yaitu proses identifikasi
seseorang berdasarkan suaranya.
Pengenalan ucapan adalah proses yang dilakukan komputer untuk mengenali kata yang diucapkan oleh sesorang tanpa memperdulikan
identitas orang terkait. Pengenalan ucapan merupakan suatu teknik yang memungkinkan sistem komputer untuk menerima input berupa kata yang
diucapkan. Kata-kata tersebut diubah bentuknya menjadi sinyal digital dengan cara mengubah gelombang suara menjadi sekumpulan angka lalu
disesuaikan dengan kode-kode tertentu dan dicocokkan dengan suatu pola yang tersimpan dalam suatu perangkat. Hasil dari identifikasi kata yang
diucapkan dapat ditampilkan dalam bentuk tulisan atau dapat dibaca oleh perangkat teknologi.
Pengenalan ucapan juga dikenal sebagai Automatic Speech Recognition ASR. ASR merupakan pengenalan ucapan komputer yang
berarti suara pemahaman komputer dan melakukan setiap tugas yang diperlukan atau kemampuan untuk mencocokkan suara terhadap kosakata
yang tersedia atau diperoleh Saini dan Kaur, 2013. Secara umum prinsip kerja dari ASR adalah ketika seseorang
berbicara kepada komputer, program menangkap suara orang tersebut
melalui mikrophone dan mengubahnya menjadi sinyal digital. Kemudian program menganalisa sinyal digital tersebut dengan membandingkannya
dengan digital pattern yang ada dalam databasenya. Setelah itu akan diambil digital pattern yang paling besar prosentase kemiripannya,
kemudian dari digital pattern tersebut diubah menjadi teks. Karena setiap manusia memiliki karakteristik suara yang berbeda-beda, maka diberikan
suatu metode untuk melatih program dan kemudian data-data spesifik tentang karakter suara tersebut disimpan dalam database dengan tujuan
supaya proses pengenalan suara berikutnya memiliki prosentase keberhasilan yang lebih besar.
Ada 2 tipe pengenalan ucapan speech recognition, dilihat dari ketergantungan pembicara yaitu:
a. Independent Speech RecognitionISR, yaitu sistem pengenalan ucapan
tanpa terpengaruh dengan siapa yang berbicara, tetapi mempunyai keterbatasan dalam jumlah kosakata. Model ini akan mencocokkan
setiap ucapan dengan kata yang dikenali dan memilih yang “sepertinya” cocok. Untuk mendapatkan kecocokan kata yang diucapkan maka
digunakan model statistik yang dikenal dengan nama Hidden Markov Model HMM.
b. Dependent Speech RecognitionDSR, yaitu sistem pengenal ucapan
yang memerlukan pelatihan khusus dari pembicara, dimana hasil penelitian dari masing-masing pembicara akan disimpan dalam sebuah
profil. Profil inilah yang nantinya digunakan untuk berinteraksi dengan sistem pengenalan ucapan dan sistem akan bergantung siapa yang
berbicara. Sistem ini biasanya lebih mudah untuk dikembangkan, dimana contoh suara sudah dibuat sebelumnya dan disimpan dalam
database basis data dan jumlah kosakatanya lebih besar dibandingkan dengan independent speech recognition. Proses pengenalan ucapan
dengan cara membandingkan ucapan pembicara dengan contoh suara yang sudah ada.
Berdasarkan kemampuan dalam mengenal kata yang diucapkan, terdapat 4 jenis kata yaitu:
1. Kata-kata yang terisolasi : proses pengidentifikasi kata yang hanya
terdapat mengenali kata yang diucapkan jika kata tersebut memiliki jeda waktu pengucapan antar kata.
2. Kata-kata yang berhubungan : proses pengidentifikasian kata yang
mirip dengan kata yang terisolasi, namun membutuhkan jeda waktu yang sangat sedikit.
3. Kata-kata yang berkelanjutan : proses pengidentifikasian kata yang
sudah lebih maju karena dapat mengenali 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 normal.
4. Kata-kata spontan : proses pengidentifikasian kata yang dapat
mengenal kata-kata yang diucapkan secara spontan tanpa jeda waktu antar kata.
Proses pengenalan suara ini sangat bergantung pada bahasa yang digunakan, karena setiap bahasa memiliki cara pengucapan yang berbeda.
Sehingga teknologi ASR ini bersifat language dependent.
2.4. Tahapan-tahapan dalam pengenalan ucapan speech recognition
