Browsing Audio Data & Speech Recognition

 A. Browsing Audio Data

Browsing adalah Sebuah metode browsing jaringan disediakan untuk browsing video / audio data yang ditembak oleh sebuah IP kamera. Jaringan video / audio metode browsing sesuai mencakup langkah-langkah dari:

1. Menjalankan sebuah program aplikasi komputer lokal untuk mendapatkan kode identifikasi yang disimpan dalam kamera IP,
2. Transmisi untuk mendaftarkan kode identifikasi ke DDNS ( Dynamic Domain Name Server) oleh program aplikasi,
3. 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,
4. 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 video / 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.

Pada perkembangan sejarahnya Audio mengalami 4 fase, yaitu :

1. Fase pertama, dikenal juga dengan Tehnik Audio – Mono ini umumnya dikenal sekitar periode tahun 20’an hingga sekitar akhir tahun 50’an dengan diketemukannya Alat Gramaphone oleh Thomas Alfa Edison dengan metode Plat Baja,
2. Fase kedua, sekitar awal tahun 50’an dengan diketemukan Perekaman Analog dengan piringan plat hitam maka orang mulai mengenal perekaman Mono stereo dengan metode pemisahan suara ( Vokal dan Alat Musik ) menjadi L / R ( Music ;Left – output, Voice ; Right – output )
3. Fase ketiga, ditemukan tehnik Mixing Stereo menjadi L /R , ini populer sekali dan dikembangkan terus hingga sekitar tahun 60’an akhir – awal 70’an
4. Fase keempat, Proses perekaman Umumnya saat ini didalam produksi audio umumnya dilakukan dari Analog Ke Digital begitupun sebaliknya . Data Analog mempunyai pengertian adalah data sinyal gelombang suara yang dikeluarkan dari Sumber Aslinya hasil perekaman, misal : Perekaman Vokal ke komputer. Data Analog sendiri mempunyai pengertian adalah Informasi gelombang suara yang terus menerus berubah tidak beraturan secara Alami, Data Analog mengalami perubahan keras (Amplitudo) dan tinggi rendah suara yang berfluktuasi, namun belum mempunyai Skala & satuan yang pasti, sedangkan Data Digital adalah hasil manipulasi Informasi gelombang suara secara terus menerus berubah tidak beraturan secara alami menjadi satuan skala yang pasti .

B. Speech Recognition

Speech recognation (ASR) adalah suatu pengembangan teknik dan sistem yang memungkinkan komputer untuk menerima masukan berupa kata yang diucapkan. Teknologi ini memungkinkan suatu perangkat untuk mengenali dan memahami kata-kata yang diucapkan dengan cara digitalisasi kata dan mencocokkan sinyal digital tersebut dengan suatu pola tertentu yang tersimpan dalam suatu perangkat.

Pengenalan ucapan (speech recognation) dalam perkembangan teknologinya merupakan bagian dari pengenalan suara (proses identifikasi seseorang berdasarkan suaranya). Pengenalan suara sendiri terbagi menjadi du kategori, yaitu:

• Piranti pengenalan kata (word recognation) yang mampu merespon ucapan-ucapan secara indovidu atau perintah-perintah yang menggunakan teknik yang dikenal sebagai speaker verification. Pertama kali sistem akan membangkitkan suatu template untuk mengenali suara user.
• Piranti pengenalan kalimat (speech recognation) yang mampu mengenali hubungan antar kata terucap di dalam kalimat atau frase. Teknik -  teknik statistik dipakai dalam hal pola perekaman suara yang akan dicocokkan dengan kata-kata terucap.

2.    Jenis-Jenis Pengenalan Ucapan

Berdasarkan kemampuan dalam mengenal kata yang diucapkan, terdapat 5 jenis pengenalan kata, yaitu :

♣ Kata-kata yang terisolasi : Proses pengidentifikasian kata yang hanya dapat mengenal kata yang diucapkan jika kata tersebut memiliki jeda waktu pengucapan antar kata

♣ Kata-kata yang berhubungan : Proses pengidentifikasian kata yang mirip dengan kata-kata terisolasi, namun membutuhkan jeda waktu pengucapan antar kata yang lebih singkat

♣ Kata-kata yang berkelanjutan :  Proses pengidentifikasian kata yang sudah lebih maju karena dapat mengenal 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 natural

♣ Kata-kata spontan: Proses pengidentifikasian kata yang dapat mengenal kata-kata yang diucapkan secara spontan tanpa jeda waktu antar kata

♣ Verifikasi atau identifikasi suara: Proses pengidentifikasian kata yang tidak hanya mampu mengenal kata, namun juga mengidentifikasi siapa yang berbicara

3.    Prinsip Dasar Speech Recognation

Semua metode dasar proses pengenalan suara terdiri dari dua fase operasi, yaitu:

• Proses training. Pada proses ini sistem belajar dari referensi pola yang berupa perbedaan pola sinyal suara misal frase, kata, fonem yang akan mengisi vocabulari dari sistem. Setiap referensi di pelajari dari kata yang dikatakan yang kemudian disimpan dalam template dan telah mengalami metode untuk merata-rata dan karakteristik statistik dan parameter statistik.
• Proses recognation. Pada proses ini sistem akan diberikan inputan yang belum diketahui dan akan di identifikasi berdasarkan pola template yang telah didapatkan pada proses training.

Pada umumnya, suatu sistem pengenalan suara terdiri dari beberapa modul utama, yaitu:

@ Signal processign frontend digunakan untuk mengkonversi sinyal suara kedalam bentuk sequence feature  vector yang akan digunakan pada saat klasifikasi.

@ Accoustic modelling digunakan untuk memodelkan secara statistik hasil training yang telah dilakukan kedalam sebuah template.

@ Language modelling digunakan untuk memodelkan bentuk kata baik berupa kata, fonem, ataupun kalimat.

from source : http://myth90.blogspot.com/2011/11/browsing-audio-data.html

http://freezcha.wordpress.com/2010/11/16/speech-recognation/