Panduan lengkap: Speech generation

Speech generation adalah cabang teknologi kecerdasan buatan yang berkembang pesat dan memungkinkan komputer menghasilkan suara yang menyerupai ucapan manusia. Dalam beberapa tahun terakhir, teknologi AI ini maju sangat cepat baik dari segi kualitas maupun kealamian suara sintesis, berkat kemajuan deep learning dan neural networks. Di panduan lengkap ini, kami akan membahas dasar-dasar speech generation, serta berbagai pendekatan dan teknik yang digunakan untuk menghasilkan suara senatural mungkin,

Pengantar speech generation

Speech generation, atau sintesis suara, adalah proses menciptakan ucapan manusia buatan yang bisa didengar melalui perangkat atau komputer. Teknologi ini sudah berkembang jauh sehingga sistem modern kini mampu menghasilkan suara yang jernih dan alami secara real time.

Text to speech synthesis

Speech generation juga dikenal dengan istilah text to speech (TTS), yaitu mengubah input teks menjadi output suara. Teknologi TTS memakai beragam algoritma dan teknik untuk menghasilkan suara manusia dari teks.

Metode speech generation

Ada tiga teknik utama text to speech yang digunakan di industri:

1. Concatenative TTS — Concatenative TTS menggunakan database sampel suara manusia yang sudah direkam, lalu digabungkan (concatenate) untuk membentuk suara baru. Metode ini menghasilkan suara sangat alami, namun butuh banyak data dan cukup berat secara komputasi. Umumnya digunakan untuk suara kustom atau voice cloning.
2. Statistical Parametric TTS — Sistem ini menghasilkan suara dengan model matematis yang meniru saluran suara dan sifat akustik manusia. Metode ini lebih hemat data dan efisien dibanding concatenative, serta mudah diadaptasi ke berbagai bahasa dan suara.
3. Hybrid approach — Menggabungkan kedua teknik di atas dan sering disebut Unit Selection Synthesis. Pendekatan hybrid memakai sampel suara serta model matematis untuk menghasilkan suara alami. Tiap teknik punya kelebihan dan kekurangan sendiri sesuai kebutuhan aplikasi dan sumber daya.

Neural text to speech synthesis

Neural text to speech (NTTS) dibangun menggunakan deep learning dan neural networks. Proses NTTS melalui beberapa tahap berikut:

1. Pengolahan teks — Teks input diolah untuk mengambil fitur linguistik, seperti fonem, suku kata, dan intonasi. Langkah ini meliputi tokenisasi, normalisasi, dan analisis linguistik.
2. Pemodelan akustik — Fitur linguistik digunakan untuk melatih acoustic model (neural network) yang memetakan fitur linguistik ke fitur akustik seperti nada, durasi, dan spektrum suara.
3. Sintesis gelombang suara — Hasil dari acoustic model mengenerate gelombang suara akhir. Proses ini melibatkan teknik pemrosesan sinyal seperti vocoding dan post-filtering agar suara terdengar alami.

NTTS dapat dilatih dari dataset besar suara dan teks, sehingga mampu menghasilkan suara yang sangat alami. NTTS juga bisa dikustomisasi untuk berbagai suara, aksen, dan bahasa, membuatnya cocok untuk beragam aplikasi, seperti asisten virtual, audiobook, dan alat aksesibilitas.

Perbedaan speech synthesizer dan speech generator

Istilah speech synthesizer dan speech generator sering dipakai bergantian, walau sebenarnya ada perbedaan terutama dari pendekatan pembuatan suaranya.

Speech synthesizer

Speech synthesizer adalah perangkat atau software yang menerima input teks dan menghasilkan suara yang biasanya bersifat sintetik atau buatan komputer. Synthesizer bisa memakai sampel suara manusia atau suara sintetis, atau model matematis untuk output suara. Output bisa diatur, memilih suara, aksen, dan bahasa berbeda.

Speech generator

Sedangkan speech generator adalah perangkat atau software yang menerima input teks lalu menghasilkan suara yang lebih mirip ucapan manusia sejak awal menggunakan algoritma dan machine learning. Speech generator memakai teknik canggih seperti deep learning dan neural network, agar hasilnya meniru pola, intonasi, hingga emosi dalam ucapan manusia.

Perbedaannya

Singkatnya, speech synthesizer dirancang untuk menghasilkan suara yang mudah dipahami, sedangkan speech generator bertujuan menghasilkan suara yang bukan hanya jelas tapi juga alami dan ekspresif. Pilihan teknologi tergantung kebutuhan aplikasi dan hasil yang diinginkan.

Aplikasi teknologi speech generation

Teknologi speech generation punya banyak penerapan di berbagai industri, antara lain:

• Audiobook dan podcast — Teknologi speech generation banyak dipakai untuk mengubah teks menjadi audio pada audiobook dan podcast, sehingga konten bisa dinikmati dalam format audio.
• Aplikasi — Speech generation bisa diintegrasikan ke berbagai aplikasi mobile dan desktop agar lebih mudah diakses dan ramah pengguna.
• Telekomunikasi — Speech generation digunakan di call center otomatis dan IVR untuk layanan pelanggan otomatis.
• Playback suara sintesis — Suara sintesis bisa diputar di berbagai aplikasi seperti asisten virtual dan sistem navigasi untuk instruksi atau informasi audio.
  

Teknologi text to speech terbaik: Speechify

Speechify adalah alat text to speech ramah pengguna yang memakai AI dan pemrosesan bahasa alami untuk mengubah teks fisik atau digital menjadi ucapan alami sehingga membaca jadi lebih mudah untuk semua kalangan. Cocok bagi penyandang disabilitas fisik maupun kesulitan belajar seperti gangguan penglihatan, disleksia atau ADHD serta mereka yang lebih suka mendengar daripada membaca agar lebih produktif dan bisa multitasking.

Aplikasi ini bisa digunakan di berbagai perangkat seperti komputer, ponsel, dan tablet—memudahkan siapa saja mendengarkan konten kapan pun. Speechify juga menyediakan fitur kustomisasi pengalaman baca: mengatur kecepatan & volume suara, memilih suara & aksen, serta highlight teks saat dibacakan.

Baik Anda pelajar, profesional, atau sekadar pencinta baca, coba Speechify gratis dan rasakan sendiri bagaimana ia meningkatkan pengalaman membaca Anda.

FAQ

Bagaimana cara menanamkan TTS di aplikasi?

Untuk menanamkan atau mengintegrasikan TTS API pada aplikasi, developer dapat menggunakan bahasa markup seperti SSML untuk menentukan bagaimana suara harus disintesis dan diputar.

Berapa biaya TTS?

Biaya layanan TTS bervariasi tergantung penyedia dan pemakaian. Namun ada opsi open-source bagi yang ingin gratis. Banyak aplikasi dan arsitektur speech generation yang tersedia open-source serta toolkit komersial seperti IPC.

Bagaimana cara melatih alat speech generation?

Inti dari speech generation adalah model suara yang dilatih dari dataset suara manusia. Model ini memakai neural network untuk mengenali fonem/fonetik dan menghasilkan spectrogram (frekuensi suara) yang digabungkan dengan prosa/intonasi agar suara terdengar alami.

Apa itu vocoder?

Vocoder adalah perangkat elektronik atau software yang menganalisis karakter suara manusia lalu mengaplikasikannya ke suara sintetis/elektronik. Teknologi vocoder banyak digunakan di musik, desain suara, dan pemrosesan suara.

Bagaimana cara pakai speech to text?

Perangkat lunak speech to text mengubah ucapan menjadi teks. Layanan pengenalan ucapan otomatis membantu mentranskripsi kata-kata yang diucapkan menjadi teks secara otomatis.