Panduan lengkap IBM Watson Text to Speech

Text to speech (TTS) adalah teknologi bantu yang sangat efektif. Teknologi ini membantu Anda belajar lebih cepat dan mengatasi berbagai hambatan membaca seperti disleksia dan ADHD. Anda bisa mencoba berbagai platform TTS, termasuk IBM Watson Text to Speech.

Apa itu IBM Watson Text to Speech?

IBM Watson Text to Speech, biasa disebut Watson TTS, adalah solusi cloud dari IBM yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mengubah teks menjadi suara. Sistem ini memungkinkan bisnis dan pengembang menambahkan fitur otomatisasi suara ke aplikasi, produk, atau layanan. Melalui API text to speech, pengguna dapat mengubah konten teks menjadi audio yang mirip suara manusia untuk meningkatkan pengalaman pengguna. IBM Text to Speech juga bisa diintegrasikan dengan Watson Assistant untuk layanan pelanggan dengan suara yang lebih interaktif. Perlu diketahui bahwa IBM Watson Text to Speech bukan open source, melainkan layanan eksklusif yang ditawarkan IBM dalam layanan Watson Cloud. Pengguna biasanya membayar sesuai jumlah teks yang diubah jadi suara atau fitur lain yang dipakai. Namun, IBM menyediakan SDK (Software Development Kits) untuk berbagai bahasa pemrograman, dan sebagian SDK ini bersifat open source, sementara inti teknologi Watson Text to Speech sendiri tetap berpemilik.

Harga IBM Watson Text to Speech

Anda bisa memakai versi Lite secara gratis hingga 10.000 karakter per bulan. Versi Standar dikenakan biaya mulai dari 2 sen per seribu karakter. Akses premium dan developer memerlukan harga khusus dan harus menghubungi IBM langsung untuk info lebih lanjut.

Cara instal IBM Watson Text to Speech

Sebelum menginstal platform TTS ini di komputer, iOS, atau Android Anda, siapkan konfigurasi khusus bernama cluster. Instal programnya pada cluster Anda. Hal yang sama berlaku untuk IBM Watson Speech to Text. Selain itu, buat akun IBM Cloud. Proses registrasi mudah, hanya perlu email dan password. Membuat akun adalah bagian yang mudah. Sisanya lebih rumit. Anda harus menjadi admin proyek (namespace) tempat TTS dipasang. Perangkat juga harus memenuhi syarat sistem, misalnya hanya bisa menjalankan layanan cloud IBM untuk Cloud Pak pada arsitektur X86-64. CPU harus mendukung Advanced Vector Extensions 2. Anda juga perlu beberapa izin di cluster serta menginstal IBM Cloud Pak for Data. Persiapan cluster dan instalasi meliputi langkah-langkah berikut:

1. Siapkan cluster untuk platform TTS—Jika ingin memasang layanan TTS di Cloud Pak for DATA, administrator cluster harus menyiapkan cluster yang sesuai.
2. Buat file override untuk layanan—Langkah ini menentukan cara instalasi TTS. Atur preferensi pemasangan dengan menyesuaikan file YAML (speech-override.yaml). File ini menjadi parameter instalasi Anda.
3. Selesaikan pemasangan—Administrator proyek memasang layanan di Cloud Pak for Data.

Pemasangannya cukup rumit, sehingga software ini terutama ditujukan bagi pengguna berpengalaman. Selain itu, prosesnya cukup lama dan memakan banyak ruang di perangkat Anda.

Kelebihan dan kekurangan IBM Watson Text to Speech

Setelah memahami proses instalasi IBM Watson TTS, bagaimana performa platform ini? Berikut beberapa fitur utamanya.

Kelebihan

• Peralatan bawaan yang bisa disesuaikan: Watson TTS menawarkan lebih dari sekadar transkripsi dasar berkat beragam tool dan integrasi API IBM.
• Integrasi dengan Watson Assistant: Dapat dipakai untuk layanan pelanggan, pertanyaan bahasa, atau menjawab via telepon.
• Multibahasa: Menyediakan audio live dalam 11 bahasa.
• Kompatibilitas format luas: Bisa impor suara dari berbagai format.
• Diagnostik real-time: Memberi umpan balik streaming untuk kualitas audio optimal.
• Speaker diarization: Membedakan beberapa pembicara dalam satu percakapan.
• Algoritma andal: Akurat memproses ucapan manusia, bahkan di lingkungan yang menantang.
• Fitur berbasis AI: Mendeteksi pidato terkenal secara efektif dalam bahasa yang didukung.
• Layanan pelanggan lengkap: Ada pusat bantuan, akses SDK & API di GitHub, serta dukungan langsung.
• Perjanjian uptime layanan (SLA): Tersedia untuk paket premium.
• Akurasi: Rata-rata hanya 1 salah tiap 150 kata.

Kekurangan

• Masalah speaker diarization: Kadang suara salah ditandai sebagai pembicara terpisah.
• Tidak ada antarmuka tradisional: Hanya lewat kode & API, bukan antarmuka biasa.
• Kompleks: Butuh waktu belajar dan proses instalasi yang rumit.

Speechify—Aplikasi text to speech nomor satu

IBM Watson Text to Speech bisa sangat mumpuni di beberapa kasus, tetapi Anda mungkin mencari platform TTS yang lebih mudah diakses. Anda tak perlu software yang mengharuskan pemrograman Python dan instalasi berlapis. Kalau begitu, pertimbangkan Speechify. Speechify dianggap sebagai layanan text to speech terbaik di pasaran. Siapa pun bisa memakainya untuk membaca dari Excel, Word, Google Docs, dan sumber lain. Platform ini menghasilkan suara alami berkualitas tinggi dalam format audio seperti mp3 dan WAV. Fitur ML membantu Anda merekam & menyintesis suara text to speech yang realistis. Aplikasi ini juga punya pemrosesan bahasa alami multi dialek, misalnya Inggris UK & US. Pilih suara wanita, seperti Gwyneth Paltrow. Speechify cocok untuk banyak kebutuhan, baik di PC, Android, iPhone, atau Apple. Coba suara kustom & antarmuka praktisnya gratis.

FAQ

Apakah IBM Watson text to speech gratis?

Anda dapat memakai 10.000 karakter per bulan secara gratis di IBM Watson.

Apa itu Watson text to speech?

Watson text to speech adalah teknologi sintesis ucapan bantu yang membacakan teks secara lisan.

Bahasa apa yang didukung IBM Watson text to speech?

IBM Watson TTS mendukung 11 bahasa, termasuk Inggris, Jerman, dan Prancis.

Platform apa saja yang mendukung IBM Watson text to speech?

IBM Watson TTS bisa digunakan di komputer & smartphone saat membuat tutorial atau konten lain.

Apa itu speech to text?

Speech to text adalah teknologi transkripsi yang mengubah suara jadi teks.

Apa aplikasi text to speech terbaik?

Banyak orang menganggap Speechify sebagai aplikasi text to speech terbaik, tetapi ada juga IBM Watson Text to Speech, Microsoft Azure Text to Speech, dan Amazon Polly.