![]() ![]() Implementation of deep learning techniques has given promising results recently in any research area, especially for pattern recognition. Berdasarkan hasil pengujian terhadap model akustik, time delay neural network mampu menghasilkan WER sampai dengan 0.57% setelah dilakukan penyesuaian pada hyperparameter dari neural network. Dalam tulisan ini, time delay neural network digunakan untuk membangun model akustik pada sistem pengenalan ucapan berbahasa Sunda. Namun, penggunaan neural network untuk bahasa lokal masih jarang digunakan. Penerapan neural network untuk sistem pengenalan ucapan berbahasa Inggris sudah banyak dilakukan bahkan sudah diimplementasikan dalam bentuk aplikasi karena mampu menghasilkan akurasi yang tinggi. Model akustik pada sistem pengenalan ucapan dilatih menggunakan data audio berupa percakapan atau rekaman dari setiap individu untuk bahasa tertentu seperti bahasa Inggris. Sistem voice-to-text merupakan salah satu bidang pengenalan pola yang mengimplementasikan neural network untuk membangun model akustik. Bobot pada jaringan tersebut diperbaharui berdasarkan banyaknya fitur dari data yang diinput. Neural network akan menyimpan informasi dari setiap fitur data berupa bobot pada jaringan yang terhubung antar layer pada model yang dibangun. Jaringan saraf tiruan atau neural network merupakan bagian dari deep learning yang digunakan untuk melatih model pada kasus pengenalan pola seperti model untuk sistem pengenalan ucapan ( voice-to-text). Penerapan metode deep learning dalam berbagai bidang terutama pada kasus pengenalan pola sudah menghasilkan akurasi yang sangat menjanjikan. ![]()
0 Comments
Leave a Reply. |
AuthorWrite something about yourself. No need to be fancy, just an overview. ArchivesCategories |