PERBEDAAN TELEMATIKA DI INDONESIA dan LUAR NEGERI
Wednesday, November 10, 2010
PERBEDAAN TELEMATIKA DI INDONESIA dan LUAR NEGERI
Perkembangan Telematika di Indonesia
Perkembangan Telematika di Indonesia sudah mengalami banyak perkembangan yang lebih positif. Hali ini bisa di lihat dari :
Mulai dari radio, telegrap, dan telepon, televise, satelit telekomunikasi, hingga ke internet dan perangkat multimedia tampil dan dengan semakin meluasnya homepage, berkembangnya aplikasi seperti E-commerce, E-Banking, E-Brokerage, dan lain-lain
Dan dari Sektor pemerintah nampaknya berkembang lamban karena kendala keuangan dan sumber daya manusia. Beberapa kelompok usaha seperti PT. Telkom, Indosat, Lippo e nett, nampaknya semakin giat untuk mengejar ketertinggalan masyarakat kita di bidang aplikasi. Aplikasi seperti E-government, tele-education, telemedicine masih dalam taraf mula yang perlu di dorong berbagai pihak.
Teknologi di Indonesia terus berubah. Prakiraan perkembangan teknologi di masa mendatang sangat beragam. Di antara banyak negara tidak ada persetujuan mengenai kebutuhan untuk menghubungkan dengan kabel tempat-tempat paling jauh. Beberapa pakar berfikir bahwa teknologi wireless yang didukung oleh satelit dengan orbit rendah mungkin dapat mewujudkan komunikasi broadband dengan baik. Di Indonesia tampaknya terjadi evolusi teknologi yang unik. Mengingat masyarakat Indonesia sebagian besar tinggal di pedesaan dan banyak yang buta huruf, sehingga tampaknya teknologi visual dan pembicaraan (speech) akan lebih mendapat tempat di masyarakat daripada teknologi informasi dengan tulisan (text).
Perkembangan dari segi elektronik seperti laptop, Indonesia sudah dapat membuat sendiri seperti : Zairex.
Namun demikian masih banyak perkembangan telematika di Indonesia yang belum sebaik di luar negri hal ini bisa di lihat dari :
Perkembangan Telematika di Luar Negri
Perkembangan teknologi di Luar negri sangat beragam, hal ini bisa kita lihat dari banyaknya barang luar negri yang sangat laku di Indonesia.
Luar Negri memberikan teknologi cangih dalam bidang telekomunikasi seperti :handphone I-Phone yang memberikan layanan task screen dan fitur yang begitu baik, Nokia, Soni, Samsung, dll.
Luar Negri menciptakan layanan pemerintahan yang baik dari segi e-govermentnya.
Luar Negri dalam bidang internet memberikan trobosan baru seperti : email, Facebook, twitter,dll yang di terima d Indonesia dengan baik.
Mulai dari radio, telegrap, dan telepon, televise, satelit telekomunikasi, hingga ke internet dan perangkat multimedia tampil dan dengan semakin meluasnya homepage, berkembangnya aplikasi seperti E-commerce, E-Banking, E-Brokerage, dan lain-lain
Dan dari Sektor pemerintah nampaknya berkembang lamban karena kendala keuangan dan sumber daya manusia. Beberapa kelompok usaha seperti PT. Telkom, Indosat, Lippo e nett, nampaknya semakin giat untuk mengejar ketertinggalan masyarakat kita di bidang aplikasi. Aplikasi seperti E-government, tele-education, telemedicine masih dalam taraf mula yang perlu di dorong berbagai pihak.
Teknologi di Indonesia terus berubah. Prakiraan perkembangan teknologi di masa mendatang sangat beragam. Di antara banyak negara tidak ada persetujuan mengenai kebutuhan untuk menghubungkan dengan kabel tempat-tempat paling jauh. Beberapa pakar berfikir bahwa teknologi wireless yang didukung oleh satelit dengan orbit rendah mungkin dapat mewujudkan komunikasi broadband dengan baik. Di Indonesia tampaknya terjadi evolusi teknologi yang unik. Mengingat masyarakat Indonesia sebagian besar tinggal di pedesaan dan banyak yang buta huruf, sehingga tampaknya teknologi visual dan pembicaraan (speech) akan lebih mendapat tempat di masyarakat daripada teknologi informasi dengan tulisan (text).
Perkembangan dari segi elektronik seperti laptop, Indonesia sudah dapat membuat sendiri seperti : Zairex.
Namun demikian masih banyak perkembangan telematika di Indonesia yang belum sebaik di luar negri hal ini bisa di lihat dari :
Perkembangan Telematika di Luar Negri
Perkembangan teknologi di Luar negri sangat beragam, hal ini bisa kita lihat dari banyaknya barang luar negri yang sangat laku di Indonesia.
Luar Negri memberikan teknologi cangih dalam bidang telekomunikasi seperti :handphone I-Phone yang memberikan layanan task screen dan fitur yang begitu baik, Nokia, Soni, Samsung, dll.
Luar Negri menciptakan layanan pemerintahan yang baik dari segi e-govermentnya.
Luar Negri dalam bidang internet memberikan trobosan baru seperti : email, Facebook, twitter,dll yang di terima d Indonesia dengan baik.
Manfaat Telematika Bagi Saya
Saturday, November 6, 2010
Manfaat Telematika
Telematika dapat disimpukan sebagai konvergensi antara teknologi Telekomunikasi , Media dan Informatika yang digunakan untuk keperluan pemrosesan data dengan sistem binary / digital.
Perkembangan telematika sekarang ini memberikan banyka kemudahan dan keuntungan. Oleh karena itu mari kita terlebih dahulu mengetahui pengertian dari telematia itu sendiri sehingga kita bisa menyimpulkan manfaat dengan adanya telematika.
Telematika dapat disimpukan sebagai konvergensi antara teknologi Telekomunikasi , Media dan Informatika yang digunakan untuk keperluan pemrosesan data dengan sistem binary / digital.
Manfaat telematika menurut saya :
1. Memberikan berbagai informasi mengenai perkembangan globalisasi yang ada sekarang ini memalui berbagai media seperti : TV, Internet, Radio, dll
2. Memudahkan dalam berbagai informasi dengan waktu yang cepat, karena bisa melalui email, YM , sms, chating, dll
3. Memberika Tele-edukasi dan Latihan Jarak Jauh dalam Cyber System Pendidikan dan pelatihan jarak jauh diperlukan untuk memudahkan akses serta pertukaran data, pengalaman dan sumber daya dalam rangka peningkatan mutu dan keterampilan professional dari SDM di Indonesia. Pada gilirannya jaringan ini diharapkan dapat menjangkau serta dapat memobilisasikan potensi masyarakat yang lain, termasuk dalam usaha, dalam rangka pembangunan serta kelangsungan kehidupan ekonomi di Indonesia, baik yang bersifat pendidikan formal maupun nonformal dalam suatu “cyber system”.
4. Pengelolaan Sistem Informasi
Ilmu pengetahuan tersimpan dalam berbagai bentuk dokumen yang sebagian besar tercetak dalam bentuk buku, makalah atau laporan informasi semacam ini kecuali sukar untuk diakses, juga memerlukan tempat penyimpanan yang luas. Beberapa informasi telah disimpan dalam bentuk disket atau CD ROM, namun perlu dikembangkan lebih lanjut sistem agar informasi itu mudah dikomunikasikan. Mirip halnya dengan perpustakaan elektronik, informasi ini sifatnya lebih dinamik (karena memuat hal-hal yang mutakhir) dapat dikelola dalam suatu sistem.
5. Video Teleconference
Keberadaan teknologi ini memungkinkan siswa atau mahasiswa dari seluruh dunia untuk dapat berkenalan, saling mengenal bangsa di dunia. Teknologi ini dapat digunakan sebagai sarana diskusi, simulasi dan dapat digunakan untuk bermain peran pada kegiatan pembelajaran yang berfungsi menumbuhkan kepercayaan diri dan kerjasama yang bersifat sosial.
6.Penghematan transportasi dan bahan bakar.
Dengan adanya media yang dapat menghubungkan satu dengan yang lain sehingga dalam memberikan tugas bisa melalui email tidak perlu dating ke tempatnya, melalui media kita bisa mencari berbagai macam produk yang ingin kita beli tanpa harus pergi ke tokonya sehingga menghemat biaya bahan bakar.
7. Mengembangkan konsep kegiatan tersebar secara merata ke seluruh daerah.
Banyak informasi yang bisa disebar ke seluruh daerah melalui media telekomunikasi.
8. Menyuguhkan banyak pilihan sarana telekomunikasi Dengan adanya telematika sarana untuk telekomunikasi sangat beragam bisa dari HP, PDA, PC, RADIO.
1. Memberikan berbagai informasi mengenai perkembangan globalisasi yang ada sekarang ini memalui berbagai media seperti : TV, Internet, Radio, dll
2. Memudahkan dalam berbagai informasi dengan waktu yang cepat, karena bisa melalui email, YM , sms, chating, dll
3. Memberika Tele-edukasi dan Latihan Jarak Jauh dalam Cyber System Pendidikan dan pelatihan jarak jauh diperlukan untuk memudahkan akses serta pertukaran data, pengalaman dan sumber daya dalam rangka peningkatan mutu dan keterampilan professional dari SDM di Indonesia. Pada gilirannya jaringan ini diharapkan dapat menjangkau serta dapat memobilisasikan potensi masyarakat yang lain, termasuk dalam usaha, dalam rangka pembangunan serta kelangsungan kehidupan ekonomi di Indonesia, baik yang bersifat pendidikan formal maupun nonformal dalam suatu “cyber system”.
4. Pengelolaan Sistem Informasi
Ilmu pengetahuan tersimpan dalam berbagai bentuk dokumen yang sebagian besar tercetak dalam bentuk buku, makalah atau laporan informasi semacam ini kecuali sukar untuk diakses, juga memerlukan tempat penyimpanan yang luas. Beberapa informasi telah disimpan dalam bentuk disket atau CD ROM, namun perlu dikembangkan lebih lanjut sistem agar informasi itu mudah dikomunikasikan. Mirip halnya dengan perpustakaan elektronik, informasi ini sifatnya lebih dinamik (karena memuat hal-hal yang mutakhir) dapat dikelola dalam suatu sistem.
5. Video Teleconference
Keberadaan teknologi ini memungkinkan siswa atau mahasiswa dari seluruh dunia untuk dapat berkenalan, saling mengenal bangsa di dunia. Teknologi ini dapat digunakan sebagai sarana diskusi, simulasi dan dapat digunakan untuk bermain peran pada kegiatan pembelajaran yang berfungsi menumbuhkan kepercayaan diri dan kerjasama yang bersifat sosial.
6.Penghematan transportasi dan bahan bakar.
Dengan adanya media yang dapat menghubungkan satu dengan yang lain sehingga dalam memberikan tugas bisa melalui email tidak perlu dating ke tempatnya, melalui media kita bisa mencari berbagai macam produk yang ingin kita beli tanpa harus pergi ke tokonya sehingga menghemat biaya bahan bakar.
7. Mengembangkan konsep kegiatan tersebar secara merata ke seluruh daerah.
Banyak informasi yang bisa disebar ke seluruh daerah melalui media telekomunikasi.
8. Menyuguhkan banyak pilihan sarana telekomunikasi Dengan adanya telematika sarana untuk telekomunikasi sangat beragam bisa dari HP, PDA, PC, RADIO.
Speech Recognition
Speech Recognition
Pengertian Speech Recognition
Speech recognition atau pengenalan pembicaraan (juga dikenal sebagai pengenalan suara otomatis atau pengakuan komputer pidato) mengkonversi diucapkan kata-kata untuk teks. The "pengenalan suara" istilah kadang-kadang digunakan untuk merujuk kepada sistem pengakuan yang harus dilatih untuk kasus-speaker tertentu seperti untuk perangkat lunak pengenal yang paling desktop.Menyadari pembicara dapat menyederhanakan tugas menerjemahkan pidato. Pengenalan pembicaraan adalah solusi yang lebih luas yang mengacu pada teknologi yang dapat mengenali pidato tanpa ditargetkan pada pembicara tunggal seperti sistem call center yang dapat mengenali suara sewenang-wenang.
Aplikasi pengenalan pembicaraan termasuk user interface seperti suara panggilan suara (misalnya, "Call home"), call routing (misalnya, "Saya ingin membuat collect call"), kontrol alat domotic, pencarian (misalnya, menemukan podcast di mana tertentu Kata-kata itu diucapkan), sederhana entri data (misalnya, memasukkan nomor kartu kredit), persiapan dokumen terstruktur (misalnya, sebuah laporan radiologi), pengolahan pidato-ke-teks (misalnya, kata prosesor atau email), dan pesawat udara (biasanya disebutInput langsung suara).
Secara umum, speech recognizer memproses sinyal suara yang masuk dan menyimpannya dalam bentuk digital. Hasil proses digitalisasi tersebut kemudian dikonversi dalam bentuk spektrum suara yang akan dianalisa dengan membandingkan dengan template suara pada database sistem. Sebelumnya, data suara masukan dipilah-pilah dan diproses satu per satu berdasarkan urutannya. Pemilahan ini dilakukan agar proses analisis dapat dilakukan secara paralel.
Blok pengenalan ucapan dengan HMM dapat dibagi menjadi tiga tahap yaitu bagian depan, tahap feature extraction dan tahap sistem pengenalan HMM. Pada tahap yang pertama dilakukan pemfilteran sinyal suara dan mengubah sinyal suara analog ke digital. Tahap feature extraction adalah untuk mendapatkan parameter-parameter yang dapat merepresentasikan sinyal suara tersebut dan dilakukan analisis serta kuantisasi vektor. Tahap yang ketiga, dapat dibagi menjadi dua tugas yaitu tugas pemodelan dan tugas pengenalan . Untuk tugas pemodelan dibuatkan suatu model HMM dari data-data yang berupa sampel ucapan dari sebuah kata. HMM yang dipakai adalah densitas diskrit.
Skema Utama Speech Recognition, terdapat 4 langkah utama dalam sistem pengenalan suara :
1. Penerimaan data input
2. Ekstraksi, yaitu penyimpanan data masukan sekaligus pembuatan database untuk template.
3. Pembandingan/pencocokan, yaitu tahap pencocokan data baru dengan data suara (pencocokan tata bahasa) pada template
4. Validasi identitas pengguna
Pengertian Speech Recognition
Dikenal juga dengan pengenal suara otomatis (automatic speech recognition) atau pengenal suara komputer (computer speech recognition). Merupakan salah satu fitur antarmuka telematika yang merubah suara menjadi tulisan (hebat, padahal kalo lagi di dikte sama dosen juga kita bisa ngubah suara jadi tulisan). Istilah ‘voice recognition’ terkadang digunakan untuk menunjuk ke speech recognition dimana sistem pengenal dilatih untuk menjadi pembicara istimewa, seperti pada kasus perangkat lunak untuk komputer pribadi, oleh karena itu disana terdapat aspek dari pengenal pembicara, dimana digunakan untuk mengenali siapa orang yang berbicara, untuk mengenali lebih baik apa yang orang itu bicarakan. Speech recognition merupakan istilah masukan yang berarti dapat mengartikan pembicaraan siapa saja.
Speech recognition atau pengenalan pembicaraan (juga dikenal sebagai pengenalan suara otomatis atau pengakuan komputer pidato) mengkonversi diucapkan kata-kata untuk teks. The "pengenalan suara" istilah kadang-kadang digunakan untuk merujuk kepada sistem pengakuan yang harus dilatih untuk kasus-speaker tertentu seperti untuk perangkat lunak pengenal yang paling desktop.Menyadari pembicara dapat menyederhanakan tugas menerjemahkan pidato. Pengenalan pembicaraan adalah solusi yang lebih luas yang mengacu pada teknologi yang dapat mengenali pidato tanpa ditargetkan pada pembicara tunggal seperti sistem call center yang dapat mengenali suara sewenang-wenang.
Aplikasi pengenalan pembicaraan termasuk user interface seperti suara panggilan suara (misalnya, "Call home"), call routing (misalnya, "Saya ingin membuat collect call"), kontrol alat domotic, pencarian (misalnya, menemukan podcast di mana tertentu Kata-kata itu diucapkan), sederhana entri data (misalnya, memasukkan nomor kartu kredit), persiapan dokumen terstruktur (misalnya, sebuah laporan radiologi), pengolahan pidato-ke-teks (misalnya, kata prosesor atau email), dan pesawat udara (biasanya disebutInput langsung suara).
Secara umum, speech recognizer memproses sinyal suara yang masuk dan menyimpannya dalam bentuk digital. Hasil proses digitalisasi tersebut kemudian dikonversi dalam bentuk spektrum suara yang akan dianalisa dengan membandingkan dengan template suara pada database sistem. Sebelumnya, data suara masukan dipilah-pilah dan diproses satu per satu berdasarkan urutannya. Pemilahan ini dilakukan agar proses analisis dapat dilakukan secara paralel.
Speech recognition merupakan salah satu jenis biometric recognition,yaitu proses komputer mengenali apa yang diucapkan seseorang berdasarkan intonasi suara yang dikonversi ke dalam bentuk digital print.
Pengenalan pola suara adalah salah satu aplikasi yang berkembang saat ini. Sistem ini mengijinkan kita untuk berkomunikasi antara manusia dengan memasukkan data ke komputer. Salah satu fungsinya adalah untuk meningkatkan efisiensi industri manufaktur, mengontrol mesin dengan berbicara pada mesin itu. Algoritma yang diimplementasikan untuk masalah pengenalan suara ini adalah algoritma divide and conquer. Proses awalnya adalah mengkonversi data spektrum suara ke dalam bentuk digital dan mengibah dalam bentuk diskrit.
Alat pengenal ucapan, yang sering disebut dengan speech recognizer, membutuhkan sampel kata sebenarnya yang diucapkan dari pengguna. Sampel kata akan didigitalisasi, disimpan dalam komputer, dan kemudian digunakan sebagai basis data dalam mencocokkan kata yang diucapkan selanjutnya. Sebagian besar alat pengenal ucapan sifatnya masih tergantung kepada pengeras suara. Alat ini hanya dapat mengenal kata yang diucapkan dari satu atau dua orang saja dan hanya bisa mengenal kata-kata terpisah, yaitu kata-kata yang dalam penyampaiannya terdapat jeda antar kata. Hanya sebagian kecil dari peralatan yang menggunakan teknologi ini yang sifatnya tidak tergantung pada pengeras suara. Alat ini sudah dapat mengenal kata yang diucapkan oleh banyak orang dan juga dapat mengenal kata-kata kontinu, atau kata-kata yang dalam penyampaiannya tidak terdapat jeda antar kata.
Sejarah
Pengenalan pola suara adalah salah satu aplikasi yang berkembang saat ini. Sistem ini mengijinkan kita untuk berkomunikasi antara manusia dengan memasukkan data ke komputer. Salah satu fungsinya adalah untuk meningkatkan efisiensi industri manufaktur, mengontrol mesin dengan berbicara pada mesin itu. Algoritma yang diimplementasikan untuk masalah pengenalan suara ini adalah algoritma divide and conquer. Proses awalnya adalah mengkonversi data spektrum suara ke dalam bentuk digital dan mengibah dalam bentuk diskrit.
Alat pengenal ucapan, yang sering disebut dengan speech recognizer, membutuhkan sampel kata sebenarnya yang diucapkan dari pengguna. Sampel kata akan didigitalisasi, disimpan dalam komputer, dan kemudian digunakan sebagai basis data dalam mencocokkan kata yang diucapkan selanjutnya. Sebagian besar alat pengenal ucapan sifatnya masih tergantung kepada pengeras suara. Alat ini hanya dapat mengenal kata yang diucapkan dari satu atau dua orang saja dan hanya bisa mengenal kata-kata terpisah, yaitu kata-kata yang dalam penyampaiannya terdapat jeda antar kata. Hanya sebagian kecil dari peralatan yang menggunakan teknologi ini yang sifatnya tidak tergantung pada pengeras suara. Alat ini sudah dapat mengenal kata yang diucapkan oleh banyak orang dan juga dapat mengenal kata-kata kontinu, atau kata-kata yang dalam penyampaiannya tidak terdapat jeda antar kata.
Sejarah
- Yang Pengenal pidato pertama muncul pada tahun 1952 dan terdiri dari sebuah perangkat untuk pengakuan lisan digit tunggal [1] awal perangkat lainnya adalah IBM Kotak Sepatu, dipamerkan di Fair tahun 1964 New York. Akhir-akhir ini telah ada banyak perbaikan seperti capabilitiy massa kecepatan transkripsi tinggi pada satu sistem seperti Sonic Extractor Salah satu domain yang paling menonjol untuk aplikasi komersial pengenalan suara di Amerika Serikat telah perawatan kesehatan dan khususnya karya transcriptionist medis (MT).Menurut para ahli industri, pada awal berdirinya, pengenalan pembicaraan (SR) yang dijual sebagai cara untuk sepenuhnya menghilangkan transkripsi daripada membuat proses transkripsi lebih efisien, maka tidak diterima. Ini juga merupakan kasus yang SR pada waktu itu sering secara teknis kurang.Selain itu, untuk digunakan secara efektif, dibutuhkan perubahan cara dokter bekerja dan didokumentasikan pertemuan klinis, yang banyak jika tidak semua enggan untuk melakukannya. Keterbatasan terbesar pidato pengakuan mengotomatisasi transkripsi, bagaimanapun, dipandang sebagai perangkat lunak. Sifat naratif dikte sangat interpretatif dan seringkali memerlukan penilaian yang dapat diberikan oleh manusia sesungguhnya tetapi belum oleh sistem otomatis. Keterbatasan lainnya telah jumlah ekstensif waktu yang diperlukan oleh pengguna dan / atau penyedia sistem untuk melatih perangkat lunak. Perbedaan dalam ASR sering dibuat antara "sistem sintaks buatan" yang biasanya domain-spesifik dan "pemrosesan bahasa alami" yang biasanya bahasa-spesifik. Masing-masing jenis aplikasi menyajikan tujuannya sendiri tertentu dan tantangan.
- Automatic Speech Recognition (ASR) sekarang ini telah banyak dikembangkan dalam berbagai penelitian. Terdapat bermacam-macam metode yang dapat digunakan untuk mengenali ucapan manusia. Penelitian ini akan membahas penggunaan metode Hidden Markov Model (HMM) untuk pengenalan ucapan berbahasa Indonesia. Dalam penelitian ini, digunakan HMM diskrit untuk proses pelatihan dan pengujiannya. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan metode tersebut, kemudian dianalisa faktor keberhasilannya (tingkat ketelitiannya dalam %) berdasarkan parameter-parameter Linear Predictive Coding (LPC), parameter pitch (Fo) dan parameter energi (Eo) dalam proses mengenali suatu ucapan dalam bahasa Indonesia.
Blok pengenalan ucapan dengan HMM dapat dibagi menjadi tiga tahap yaitu bagian depan, tahap feature extraction dan tahap sistem pengenalan HMM. Pada tahap yang pertama dilakukan pemfilteran sinyal suara dan mengubah sinyal suara analog ke digital. Tahap feature extraction adalah untuk mendapatkan parameter-parameter yang dapat merepresentasikan sinyal suara tersebut dan dilakukan analisis serta kuantisasi vektor. Tahap yang ketiga, dapat dibagi menjadi dua tugas yaitu tugas pemodelan dan tugas pengenalan . Untuk tugas pemodelan dibuatkan suatu model HMM dari data-data yang berupa sampel ucapan dari sebuah kata. HMM yang dipakai adalah densitas diskrit.
Skema Utama Speech Recognition, terdapat 4 langkah utama dalam sistem pengenalan suara :
1. Penerimaan data input
2. Ekstraksi, yaitu penyimpanan data masukan sekaligus pembuatan database untuk template.
3. Pembandingan/pencocokan, yaitu tahap pencocokan data baru dengan data suara (pencocokan tata bahasa) pada template
4. Validasi identitas pengguna
sumber :
http://id.wikipedia.org/wiki/Pengenalan_ucapan
SPEECH SYNTHESIS
SPEECH SYNTHESIS
Pengertian Speech Synthesis
Speech synthesis atau pidato sintesis adalah produksi buatan manusia pidato. Sebuah sistem komputer yang digunakan untuk tujuan ini disebut speech synthesizer, dan dapat diimplementasikan dalam perangkat lunak atau perangkat keras. text-to-speech (TTS) sistem bahasa normal mengkonversi teks ke dalam pidato. sistem lain membuat representasi linguistik simbolis seperti transkripsi fonetik bicara.
Pidato buatan dapat dibuat dengan potongan-potongan concatenating pidato yang direkam disimpan dalam database. Sistem berbeda dalam ukuran pidato yang disimpan unit; sebuah sistem yang menyimpan telepon memberikan rentang output terbesar, tapi mungkin kurang jelas. Untuk keperluan khusus domain, yang menyimpan seluruh kata-kata atau kalimat memungkinkan output yang berkualitas tinggi. Atau, synthesizer dapat menggabungkan sebuah model dari sistem vokal dan karakteristik suara manusia lain untuk membuat yang benar-benar “sintetik” output suara. Kualitas synthesizer pidato dinilai oleh kesamaan dengan suara manusia dan kemampuannya untuk dipahami. semua dimengerti text-to-speech program yang memungkinkan orang-orang dengan gangguan visual atau membaca untuk mendengarkan karya-karya tulis di komputer rumah. Banyak sistem operasi komputer termasuk alat bicara sejak awal 1980-an.
Pengertian text to speech (TTS)
Text-to-Speech (TTS) kemampuan untuk komputer mengacu pada kemampuan untuk memutar ulang teks dalam suara yang diucapkan.. TTS adalah kemampuan operasi sistem untuk kembali dicetak bermain teks diucapkan sebagai kata-kata.
Text-to-Speech (TTS) kemampuan untuk komputer mengacu pada kemampuan untuk memutar ulang teks dalam suara yang diucapkan.. TTS adalah kemampuan operasi sistem untuk kembali dicetak bermain teks diucapkan sebagai kata-kata.
A text-to-speech system (atau “mesin”) adalah terdiri dari dua bagian: front-end dan back-end. Front-end memiliki dua tugas utama. Pertama, mengubah teks mentah berisi simbol seperti angka dan singkatan menjadi setara dengan tertulis-kata-kata. Proses ini sering disebut normalisasi teks, pra-pengolahan,atau tokenization. Front-end kemudian menetapkan transkripsi fonetik untuk setiap kata, dan membagi dan menandai teks ke prosodic unit seperti frase dan kalimat. Proses transkripsi fonetik untuk menetapkan kata-kata ini disebut teks-ke-fonem atau grafem-ke-fonem konversi. Fonetis transkripsi dan informasi ilmu persajakan bersama-sama membentuk representasi simbolik yang linguistik output dengan front-end. Back-end-sering disebut sebagaisynthesizer-maka mengubah representasi linguistik simbolik menjadi suara.
SEJARAH
- Jauh sebelum elektronik pemrosesan sinyal ditemukan, ada orang-orang yang mencoba membuat mesin untuk membuat suara manusia. Some early legends of the existence of "speaking heads" involved Gerbert of Aurillac (d. 1003 AD), Albertus Magnus (1198–1280), and Roger Bacon (1214–1294). Beberapa legenda awal adanya "kepala berbicara" terlibat Gerbert dari Aurillac (wafat 1003 M), Albertus Magnus (1198-1280), dan Roger Bacon (1214-1294).
- Pada tahun 1779, yang Denmark ilmuwan Kristen Kratzenstein, bekerja di Akademi Ilmu Pengetahuan Rusia , model dibangun dari manusia saluran vokal yang dapat menghasilkan lima panjang vokal suara (dalam International Alphabet Fonetik notasi, mereka adalah A, E, I, U, O Mesin ini ditambahkan model lidah dan bibir, memungkinkan untuk menghasilkan konsonan maupun vokal. In 1837, Charles Wheatstone menghasilkan "mesin bicara" berdasarkan Kempelen's desain von, dan pada tahun 1857.
- Pada 1930, Bell Labs mengembangkan vocoder , yang dioperasikan elektronik pidato analyzer-keyboard dan synthesizer yang dikatakan dengan jelas dipahami. Homer Dudley halus perangkat ini ke dalam VODER, yang dipamerkan di New York World's Fair 1939 .
- Pada akhir tahun 1940an dan selesai pada 1950.Ada beberapa versi yang berbeda dari perangkat keras tetapi hanya satu saat ini bertahan. Mesin mengkonversi gambar dari pola akustik pidato dalam bentuk spektrogram kembali menjadi suara. Dengan menggunakan perangkat ini, Alvin Liberman dan rekan mampu menemukan isyarat akustik untuk persepsi fonetis segmen (konsonan dan vokal).
- Pada 1980-an dan 1990-an adalah mesin MITalk salah satu multibahasa system bahasa independent yang pertama, membuat luas penggunaan Alam Pengolahan Bahasa metode.
- Awal synthesizer pidato elektronik terdengar robot dan sering hampir tidak dimengerti. Kualitas suara sintesis telah terus membaik, tetapi output dari sistem sintesis pidato kontemporer masih jelas dibedakan dari suara manusia yang sebenarnya.
- Sebagai performa rasio biaya menyebabkan synthesizer pidato menjadi lebih murah dan lebih mudah diakses oleh rakyat, lebih banyak orang akan mendapatkan keuntungan dari penggunaan-to-speech program teks.
Dua teknologi utama untuk menghasilkan bentuk gelombang pidato sintetis sintesis concatenative dan forman sintesis.
Sumber :
http://anaksalendu.wordpress.com/2009/11/29/browsing-audio-data-speech-recognitionspeech-synthesis
http://anaksalendu.wordpress.com/2009/11/29/browsing-audio-data-speech-recognitionspeech-synthesis
http://en.wikipedia.org/wiki/Speech_synthesis
Audio Data
Audio Data
Audio Data adalah sebuah metode browsing jaringan disediakan untuk browsing video / audio data yang ditembak oleh sebuah IP kamera.
Data Audio terdiri dari angka tersebut dikatakan dalam kode format modulasi pulsa, disingkat PCM. Audio data is often stored in other formats, usually in order to compress it, but it almost always starts off in PCM format. Audio data sering disimpan dalam format lain, biasanya dalam rangka untuk kompres itu, namun hampir selalu dimulai dalam format PCM.
Jaringan video / audio metode browsing sesuai mencakup langkah-langkah dari:
(i) menjalankan sebuah program aplikasi komputer lokal untuk mendapatkan kode identifikasi yang disimpan dalam kamera IP
(ii) transmisi untuk mendaftarkan kode identifikasi ke DDNS ( Dynamic Domain Name Server) oleh program aplikasi,
(iii) mendapatkan kamera IP pribadi alamat dan alamat server pribadi sehingga pasangan IP kamera dan kontrol kamera IP melalui kamera IP pribadi alamat dan alamat server pribadi dan (iv) kopel ke layanan server melalui alamat server pribadi sehingga untuk mendapatkan video / audio data yang ditembak oleh kamera IP, di mana server layanan menangkap video / audio data yang ditembak oleh kamera IP melalui Internet.
Penemuan berkaitan dengan sistem dan metode untuk browsing video / audio data, lebih khusus ke jaringan vide / audio sistem browsing dan metode yang akan diatur dalam sebuah IP kamera (juga disebut sebagai kamera jaringan) untuk browsing video / audio data yang ditembak oleh kamera IP.
Sebagai kemajuan teknologi jaringan, semakin banyak diterapkan jaringan produk yang dibuat-buat terus-menerus. Salah satu yang paling umum diterapkan jaringan yang dikenal adalah produk kamera IP, yang dapat menampilkan isi (video / audio data) melalui Internet. Kamera IP biasanya terhubung ke jaringan melalui router, dan memiliki sebuah IP (Internet Protocol) address setelah operasi sambungan.
Jaringan video / audio sistem browsing penemuan yang sekarang digunakan untuk browsing video / audio data yang ditembak oleh sebuah IP kamera. Sistem penjelajahan termasuk DDNS (Dynamic Domain Name Server), sebuah IP kamera disimpan dengan kode identifikasi, sebuah layanan server, sebuah komputer lokal dan setidaknya satu client. Masing-masing item sebelumnya terhubung ke Internet.
Sumber :
http://www.freshpatents.com/Network-video-audio-browsing-system-and-browsing-method-thereof-dt20090702ptan20090172088.php
http://anaksalendu.wordpress.com/2009/11/29/browsing-audio-data-speech-recognitionspeech-synthesis/
http://anaksalendu.wordpress.com/2009/11/29/browsing-audio-data-speech-recognitionspeech-synthesis/
COMPUTER VISION
Tuesday, November 2, 2010
Pengertian Computer Vision
Computer Vision didefinisikan sebagai salah satu cabang ilmu pengetahuan yang mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati/ diobservasi. Cabang ilmu ini bersama Intelijensia Semu (Artificial Intelligence) akan mampu menghasilkan sistem intelijen visual (Visual Intelligence System). Perbedaannya adalah Computer Vision lebih mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati/ diobservasi. Namun komputer grafika lebih ke arah pemanipulasian gambar (visual) secara digital. Bentuk sederhana dari grafika komputer adalah grafika komputer 2D yang kemudian berkembang menjadi grafika komputer 3D, pemrosesan citra (image processing), dan pengenalan pola (pattern recognition). Grafika komputer sering dikenal juga dengan istilah visualisasi data.
Computer Vision adalah ilmu dan teknologi mesin yang melihat, di mana lihat dalam hal ini berarti bahwa mesin mampu mengekstrak informasi dari gambar yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas tertentu. Sebagai suatu disiplin ilmu, visi komputer berkaitan dengan teori di balik sistem buatan bahwa ekstrak informasi dari gambar. Data gambar dapat mengambil banyak bentuk, seperti urutan video, pandangan dari beberapa kamera, atau data multi-dimensi dari scanner medis. Sebagai disiplin teknologi, computer vision berusaha untuk menerapkan teori dan model untuk pembangunan sistem computer vision.
Computer Vision adalah kombinasi antara Pengolahan Citra dan Pengenalan Pola. Pengolahan Citra (Image Processing) merupakan bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra/gambar (image). Proses ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik.
Sedangkan Pengenalan Pola (Pattern Recognition), bidang ini berhubungan dengan proses identifikasi obyek pada citra atau interpretasi citra. Proses ini bertujuan untuk mengekstrak informasi/pesan yang disampaikan oleh gambar/citra.
Beberapa applikasi yang dihasilkan dari Computer Vision antara lain :
1. Pengendalian proses (misalnya, sebuah robot industri).
Robotic – navigation and control
2. Mendeteksi peristiwa (misalnya, untuk pengawasan visual ).
Medical Image Analysis – measurement and interpretation of many types of images
3. Mengorganisir informasi (misalnya, untuk pengindeksan database foto dan gambar urutan).
4. Industrial Inspection – measurement, fault checking, process control
5. Optical Character Recognition – text reading
6. Remote Sensing – land use and environmental monitoring
7. Psychology, AI – exploring representation and computation in natural vision
8. Modeling benda atau lingkungan (misalnya, inspeksi industri, analisis citra medis atau model topografi).
9. Interaksi (misalnya, sebagai input ke perangkat untuk interaksi komputer
1. Pengendalian proses (misalnya, sebuah robot industri).
Robotic – navigation and control
2. Mendeteksi peristiwa (misalnya, untuk pengawasan visual ).
Medical Image Analysis – measurement and interpretation of many types of images
3. Mengorganisir informasi (misalnya, untuk pengindeksan database foto dan gambar urutan).
4. Industrial Inspection – measurement, fault checking, process control
5. Optical Character Recognition – text reading
6. Remote Sensing – land use and environmental monitoring
7. Psychology, AI – exploring representation and computation in natural vision
8. Modeling benda atau lingkungan (misalnya, inspeksi industri, analisis citra medis atau model topografi).
9. Interaksi (misalnya, sebagai input ke perangkat untuk interaksi komputer
Sumber : wkipedia.com/computer vision
Subscribe to:
Posts (Atom)
