Advan – Pernahkah kamu bertanya-tanya bagaimana teknologi pengenalan suara seperti Siri atau Google Assistant bisa mengerti perintahmu? Jawabannya ada pada konsep yang disebut deep learning. Deep learning adalah salah satu cabang dari machine learning yang menggunakan neural networks untuk memahami dan memproses data secara kompleks, mirip dengan cara otak manusia bekerja. Deep learning dalam pengenalan suara bekerja dengan mengubah sinyal suara menjadi representasi digital yang dapat dipahami komputer.
Proses ini dimulai dengan merekam suara melalui mikrofon, lalu sinyal suara tersebut diubah menjadi bentuk gelombang dan diterjemahkan menjadi data numerik yang bisa diproses oleh komputer.
Dalam artikel ini, kita akan membahas secara singkat cara kerja deep learning dalam pengenalan suara yang mungkin sudah sering kamu gunakan sehari-hari.
Cara Kerja Deep Learning dalam Pengenalan Suara
1. Perekaman Suara
Ketika kamu bicara ke perangkat yang dilengkapi dengan pengenalan suara, seperti smartphone atau smart speaker, perangkat tersebut pertama-tama merekam suara yang kamu ucapkan melalui mikrofon. Suara ini kemudian diubah menjadi sinyal digital yang bisa dimengerti oleh komputer.
2. Ekstraksi Fitur
Setelah suara direkam, deep learning melakukan proses ekstraksi fitur. Ini adalah langkah penting di mana komputer memecah sinyal suara menjadi komponen-komponen kecil dan mengekstraksi fitur-fitur seperti frekuensi, pola intonasi, atau karakteristik lain yang membantu mengidentifikasi apa yang kamu katakan.
3. Transformasi Menjadi Data Numerik
Selanjutnya, data suara yang sudah diekstraksi diubah menjadi bentuk numerik. Ini memungkinkan komputer untuk memproses dan menganalisis data dengan algoritma deep learning, yang pada dasarnya adalah model matematis yang dirancang untuk belajar dari data.
4. Jaringan Neural Deep
Di dalam deep learning, model yang paling umum digunakan adalah jaringan neural deep. Model ini terdiri dari banyak lapisan (deep layers) yang masing-masing memiliki fungsi khusus dalam memproses data suara. Lapisan-lapisan ini bekerja sama untuk mengenali pola-pola yang ada dalam suara yang direkam.
5. Pelatihan dan Pembelajaran
Sebelum dapat digunakan dengan baik, model deep learning perlu dilatih dengan data suara yang besar dan beragam. Proses pelatihan ini melibatkan memberikan contoh-contoh suara beserta label yang tepat kepada model, sehingga model dapat mempelajari hubungan antara input suara dengan output yang diharapkan.
6. Pengenalan Pola
Setelah melalui fase pelatihan, model deep learning dapat mengenali pola-pola yang terkandung dalam suara yang baru. Misalnya, model dapat membedakan antara perintah “hidupkan lampu” dan “matikan lampu” berdasarkan pada karakteristik frekuensi dan intonasi suara yang berbeda.
7. Teknologi Pendukung: RNN dan CNN
Untuk meningkatkan akurasi, deep learning sering menggunakan teknik-teknik seperti Recurrent Neural Networks (RNNs) untuk memahami konteks dan urutan kata dalam kalimat yang lebih panjang, serta Convolutional Neural Networks (CNNs) untuk menangkap pola-pola spasial dari suara yang direkam.
8. Tantangan dan Pengembangan
Meskipun memiliki kemampuan yang canggih, deep learning dalam pengenalan suara masih memiliki tantangan, seperti sensitivitas terhadap variasi suara yang besar atau lingkungan yang berbeda. Namun, dengan terus berkembangnya teknologi dan penelitian, perbaikan terus dilakukan untuk meningkatkan akurasi dan responsivitasnya.
Baca Juga: Implementasi Deep Learning dalam Smart City
Dengan pemahaman ini, kamu dapat melihat betapa kompleksnya proses di balik teknologi pengenalan suara yang sering kita gunakan. Teknologi deep learning terus berkembang, membuka peluang baru untuk aplikasi yang lebih maju dan responsif di masa depan.
Bagaimana, apakah penjelasan ini memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai cara kerja deep learning dalam pengenalan suara?
Advan VX Lite solusi komunikasi agar lebih jelas, lancar dan menyenangkan. Memiliki jaringan dual 4G LTE dan VoLTE, membantu kamu melakukan panggilan yang jelas dengan koneksi yang stabil. Memiliki layar 10,4 inci 2000 x 1200 IPS Display yang memberikan tampilan visual lebih besar, lebih hidup serta lebih cerah. Advan VX Lite memiliki Kamera belakang 8 MP dengan autofocus untuk menangkap potret objek serta pemandangan yang luar biasa dan kamera depan 5 MP untuk panggilan video yang lebih mengesankan.***
Editor: Mahfida Ustadhatul Umma