Princess Gladys Ingrid

• iPhone 4s atau versi lebih baru
• iPad generasi ke-3 atau versi lebih baru
• iPad mini
• iPod touch (generasi ke-5)

• Telepon
• FaceTime
• Dikte
• Musik
• Mail
• Pesan
• Kalender
• Pengingat
• Catatan
• Kontak
• Alarm
• Jam Dunia
• Timer
• Cuaca
• Shazam
• Saham
• Pencarian Web
• Pencarian Wikipedia
• Wolfram|Alpha (Hanya bahasa Inggris)
• Cari Teman Saya
• Posting di Facebook atau Twitter
• Film
• Olahraga
• Peluncuran app
• Peta
• Pencarian lokal

Siri mengerti dan dapat berbicara dalam bahasa berikut:

• Amerika Serikat (Inggris, Spanyol)
• Inggris (Inggris)
• Australia (Inggris)
• Prancis (Prancis)
• Jerman (Jerman)
• Jepang (Jepang)
• Kanada (Prancis Kanada, Inggris)
• Cina (Mandarin)
• Hong Kong (Kanton)
• Italia (Italia)
• Korea (Korea)
• Meksiko (Spanyol)
• Spanyol (Spanyol)
• Swiss (Prancis, Jerman, Italia)
• Taiwan (Mandarin)

1. Analiser ucapan ke teks (speech to text analyzer) adalah software yang berfungsi untuk mengubah suara yang masuk menjadi teks. Kendati secara konsep sederhana, namun tidak demikian dengan implementasinya. Ketepatan dalam mengkonversi sebuah ucapan ke dalam sebuah teks memerlukan algoritma yang sangat rumit yang dikembangkan selama bertahun-tahun. Di SIRI, pekerjaan ini telah disederhanakan karena SIRI tidak diharuskan mengkonversi keseluruhan kata melainkan hanya mengutip frasa-frasa tertentu yang telah dijabarkan dalam daftar kemampuan SIRI terdahulu.
2. Analiser tata bahasa adalah software yang dirancang untuk memahami maksud dari sebuah kalimat yang diucapkan berdasarkan frasa kunci yang terkandung di dalamnya. Selain memanfaatkan frasa kunci, SIRI juga menggunakan analisis gramatika dan pencocokan string untuk memahami perintah atau pertanyaan yang Anda ajukan.
3. Penyedia Layanan : social media facebook twitter, koneksi internet, peta, kontak, dll

• Anda dapat menemukan restoran terdekat dengan hanya mengemudi dan memberikan perintah ke iphone Anda melalui suara dengan teknologi siri.
• Anda dapat membaca pesan teks.
• Lihat peta.
• Membuat janji.
• Tunggu panggilan.
• Dan masih banyak banyak lagi manfaat dan keuntungan lainnya.

• Anda harus terhubung ke internet untuk menggunakan siri yang tidak dalam 3GS.
• Peta hanya diterjemahkan dalam bahasa Inggris kami sehingga Anda harus berbicara dalam bahasa Inggris kita yang lain itu tidak menemukan peta.
• Kadang perintah suara tidak diinterpretasikan oleh iphone saat Anda berbicara dan terjadi sesuatu yang tidak Anda inginkan.
• Untuk memakai Siri, Anda harus berada di tempat yang tidak bising agar suara Anda dapat ditangkap dengan baik.

PENGERTIAN SPEECH RECOGNITION

Pengenalan ucapan atau pengenalan wicara—dalam istilah bahasa Inggrisnya, automatic speech recognition (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. Kata-kata yang diucapkan diubah bentuknya menjadi sinyal digital dengan cara mengubah gelombang suara menjadi sekumpulan angka yang kemudian disesuaikan dengan kode-kode tertentu untuk mengidentifikasikan kata-kata tersebut. Hasil dari identifikasi kata yang diucapkan dapat ditampilkan dalam bentuk tulisan atau dapat dibaca oleh perangkat teknologi sebagai sebuah komando untuk melakukan suatu pekerjaan, misalnya penekanan tombol pada telepon genggam yang dilakukan secara otomatis dengan komando suara.

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 pembicara. 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 pembicara. 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.

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.

SEJARAH SPEECH RECOGNITION

Sejak tahun 1940, perusahaan American Telephone and Telegraph Company (AT&T) sudah mulai mengembangkan suatu perangkat teknologi yang dapat mengidentifikasi kata yang diucapkan manusia. Sekitar tahun 1960-an, para peneliti dari perusahaan tersebut sudah berhasil membuat suatu perangkat yang dapat mengidentifikasi kata-kata terpisah dan pada tahun 1970-an mereka berhasil membuat perangkat yang dapat mengidentifikasi kata-kata kontinu. Alat pengenal ucapan kemudian menjadi sangat fungsional sejak tahun 1980-an dan masih dikembangkan dan terus ditingkatkan keefektifannya hingga sekarang.

SKEMA UTAMA DAN ALGORITMA SPEECH RECOGNITION

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.

1. Transformasi gelombang diskrit menjadi array data.
2. Untuk masing-masing elemen pada aiTay data, hitung "ketinggian" gelombang (frekuensi). Objek permasaiahan yang akan dibagi adalah masukan berukuran n, berupa data diskrit gelombang suara.

• Pilih sebuah angkaN, dimana N merupakan bilangan bulat kelipatan 2.Bilangan ini berfungsi untuk menghitung jumlah elemen transformasi FFT.
• Bagi dua data diskrit secara (dengan menerapkan algoritma divide and conquer) menjadi data diskrit yang lebih kecii berukuran N = N,.N2.
• Objek data dimasukkan ke dalam table (sebagai elemen tabel).
• Untuk setiap eiemen data, dicocokkan dengan data pada template (pada data template juga dilakukan pemrosesan digitaiisasi menjadi data diskrit, dengan cara yang sama dengan proses digitaiisasi data masukan bam yang ingin dicocokkan).
• Setiap masalah disatukan kembali dan dianalisis secara keseluruhan, kecocokan dari segi tata bahasa dan apakah data yang diucapkan sesuai dengan kata yang tersedia pada template data.
• Verifikasi data. Jika sesuai, proses iebih lanjut, sesuai dengan aplikasi yang mengimplementasikan algoritma ini.

JENIS-JENIS SPEECH RECOGNITION

1. Kata-kata yang terisolasi : Proses pengidentifikasian kata yang hanya dapat mengenal kata yang diucapkan jika kata tersebut memiliki jeda waktu pengucapan antar kata
2. Kata-kata yang berhubungan : Proses pengidentifikasian kata yang mirip dengan kata-kata terisolasi, namun membutuhkan jeda waktu pengucapan antar kata yang lebih singkat
3. 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
4. Kata-kata spontan : Proses pengidentifikasian kata yang dapat mengenal kata-kata yang diucapkan secara spontan tanpa jeda waktu antar kata
5. Verifikasi atau identifikasi suara : Proses pengidentifikasian kata yang tidak hanya mampu mengenal kata, namun juga mengidentifikasi siapa yang berbicara.

PROSES KERJA ALAT SPEECH RECOGNITION

1. Tahap penerimaan masukan : Masukan berupa kata-kata yang diucapkan lewat pengeras suara.
2. Tahap ekstraksi : Tahap ini adalah tahap penyimpanaan masukan yang berupa suara sekaligus pembuatan basis data sebagai pola. Proses ekstraksi dilakukan berdasarkan metode Model Markov Tersembunyi atau Hidden Markov Model (HMM), yang merupakan model statistik dari sebuah sistem yang diasumsikan oleh Markov sebagai suatu proses dengan parameter yang tidak diketahui. Tantangan dalam model statistik ini adalah menentukan parameter-parameter tersembunyi dari parameter yang dapat diamati. Parameter-parameter yang telah kita tentukan kemudian digunakan untuk analisis yang lebih jauh pada proses pengenalan kata yang diucapkan. Berdasarkan HMM, proses pengenalan ucapan secara umum menghasilkan keluaran yang dapat dikarakterisasikan sebagai sinyal. Sinyal dapat bersifat diskrit (karakter dalam abjad) maupun kontinu (pengukuran temperatur, alunan musik). Sinyal dapat pula bersifat stabil (nilai statistiknya tidak berubah terhadap waktu) maupun nonstabil (nilai sinyal berubah-ubah terhadap waktu). Dengan melakukan pemodelan terhadap sinyal secara benar, dapat dilakukan simulasi terhadap masukan dan pelatihan sebanyak mungkin melalui proses simulasi tersebut sehingga model dapat diterapkan dalam sistem prediksi, sistem pengenalan, maupun sistem identifikasi. Secara garis besar model sinyal dapat dikategorikan menjadi dua golongan, yaitu: model deterministik dan model statistikal. Model deterministik menggunakan nilai-nilai properti dari sebuah sinyal seperti: amplitudo, frekuensi, dan fase dari gelombang sinus. Model statistikal menggunakan nilai-nilai statistik dari sebuah sinyal seperti: proses Gaussian, proses Poisson, proses Markov, dan proses Markov Tersembunyi. Suatu model HMM secara umum memiliki unsur-unsur sebagai berikut:
• N, yaitu jumlah bagian dalam model. Secara umum bagian tersebut saling terhubung satu dengan yang lain, dan suatu bagian bisa mencapai semua bagian yang lain, serta sebaliknya (disebut dengan model ergodik). Namun hal tersebut tidak mutlak karena terdapat kondisi lain dimana suatu bagian hanya bisa berputar ke diri sendiri dan berpindah ke satu bagian berikutnya. Hal ini bergantung pada implementasi dari model.
• M, yaitu jumlah simbol observasi secara unik pada tiap bagiannya, misalnya: karakter dalam abjad, dimana bagian diartikan sebagai huruf dalam kata.
• Probabilita Perpindahan Bagian { } = ij A a
• Probabilita Simbol Observasi pada bagian j, { } () = j Bb k
• Inisial Distribusi Bagian i p p . Dengan memberikan nilai pada N, M, A, B, dan p , HMM dapat digunakan sebagai generator untuk menghasilkan urutan observasi. dimana tiap observasi t o adalah salah satu simbol dari V, dan T adalah jumlah observasi dalam suatu sequence.
• Setelah memberikan nilai N, M, A, B, dan p , maka proses ekstraksi dapat diurutkan. Berikut adalah tahapan ekstraksi pengenalan ucapan berdasarkan HMM :
• Tahap ekstraksi tampilan : Penyaringan sinyal suara dan pengubahan sinyal suara analog ke digital
• Tahap tugas pemodelan : Pembuatan suatu model HMM dari data-data yang berupa sampel ucapan sebuah kata yang sudah berupa data digital
• Tahap sistem pengenalan HMM : Penemuan parameter-parameter yang dapat merepresentasikan sinyal suara untuk analisis lebih lanjut.
3. Tahap pembandingan : Tahap ini merupakan tahap pencocokan data baru dengan data suara (pencocokan tata bahasa) pada pola. Tahap ini dimulai dengan proses konversi sinyal suara digital hasil dari proses ekstraksi ke dalam bentuk spektrum suara yang akan dianalisa dengan membandingkannya dengan pola suara pada basis data. Sebelumnya, data suara masukan dipilah-pilah dan diproses satu per satu berdasarkan urutannya. Pemilihan ini dilakukan agar proses analisis dapat dilakukan secara paralel. Proses yang pertama kali dilakukan ialah memproses gelombang kontinu spektrum suara ke dalam bentuk diskrit. Langkah berikutnya ialah proses kalkulasi yang dibagi menjadi dua bagian :
• Transformasi gelombang diskrit menjadi data yang terurut : Gelombang diskrit berbentuk masukan berukuran n yang menjadi objek yang akan dibagi pada proses konversi dengan cara pembagian rincian waktu
• Menghitung frekuensi pada tiap elemen data yang terurut
• Selanjutnya tiap elemen dari data yang terurut tersebut dikonversi ke dalam bentuk bilangan biner. Data biner tersebut nantinya akan dibandingkan dengan pola data suara dan kemudian diterjemahkan sebagai keluaran yang dapat berbentuk tulisan ataupun perintah pada perangkat.
4. Tahap validasi identitas pengguna: Alat pengenal ucapan yang sudah memiliki sistem verifikasi/identifikasi suara akan melakukan identifikasi orang yang berbicara berdasarkan kata yang diucapkan setelah menerjemahkan suara tersebut menjadi tulisan atau komando.

IMPLEMENTASI SPEECH RECOGNITION 

• Sound card : Merupakan perangkat yang ditambahkan dalam suatu Komputer yang fungsinya sebagai perangkat input dan output suara untuk mengubah sinyal elektrik, menjadi analog maupun menjadi digital.
• Microphone : Perangkat input suara yang berfungsi untuk mengubah suara yang melewati udara, air dari benda orang menjadi sinyal elektrik.
• Komputer atau Komputer Server : Dalam proses suara digital menterjemahkan gelombang suara menjadi suatu simbol biasanya menjadi suatu nomor biner yang dapat diproses lagi kemudian diidentifikasikan dan dicocokan dengan database yang berisi berkas suara agar dapat dikenali.

APLIKASI ALAT SPEECH RECOGNITION

• Bidang Komunikasi
• Komando Suara: Komando Suara adalah suatu program pada komputer yang melakukan perintah berdasarkan komando suara dari pengguna. Contohnya pada aplikasi Microsoft Voice yang berbasis bahasa Inggris. Ketika pengguna mengatakan “Mulai kalkulator” dengan intonasi dan tata bahasa yang sesuai, komputer akan segera membuka aplikasi kalkulator. Jika komando suara yang diberikan sesuai dengan daftar perintah yang tersedia, aplikasi akan memastikan komando suara dengan menampilkan tulisan “Apakah Anda meminta saya untuk ‘mulai kalkulator’?”. Untuk melakukan verifikasi, pengguna cukup mengatakan “Lakukan” dan komputer akan langsung beroperasi.

• Pendiktean : Pendiktean adalah sebuah proses mendikte yang sekarang ini banyak dimanfaatkan dalam pembuatan laporan atau penelitian. Contohnya pada aplikasi Microsoft Dictation yang merupakan aplikasi yang dapat menuliskan apa yang diucapkan oleh pengguna secara otomatis.
• Telepon : Pada telepon, teknologi pengenal ucapan digunakan pada proses penekanan tombol otomatis yang dapat menelpon nomor tujuan dengan komando suara.
• Bidang Kesehatan
• Alat pengenal ucapan banyak digunakan dalam bidang kesehatan untuk membantu para penyandang cacat dalam beraktivitas. Contohnya pada aplikasi Antarmuka Suara Pengguna atau Voice User Interface (VUI) yang menggunakan teknologi pengenal ucapan dimana pengendalian saklar lampu misalnya, tidak perlu dilakukan secara manual dengan menggerakkan saklar tetapi cukup dengan mengeluarkan perintah dalam bentuk ucapan sebagai saklarnya. Metode ini membantu manusia yang secara fisik tidak dapat menggerakkan saklar karena cacat pada tangan misalnya. Penerapan VUI ini tidak hanya untuk lampu saja tapi bisa juga untuk aplikasi-aplikasi kontrol yang lain.
• Peralatan elektronik yang menyimpan riwayat kesehatan  atau Electronic Medical Records(EMR) dapat digunakan secara lebih efektif bila menggunakan teknologi speech recognition. Proses pencarian, pertanyaan dan pencarian akan lebih mudah bila menggunakan suara daripada menggunakan keyboard.

• Bidang Militer
• Pelatihan Penerbangan : Aplikasi alat pengenal ucapan dalam bidang militer adalah pada pengatur lalu lintas udara atau yang dikenal dengan Air Traffic Controllers (ATC) yang dipakai oleh para pilot untuk mendapatkan keterangan mengenai keadaan lalu-lintas udara seperti radar, cuaca, dan navigasi. Alat pengenal ucapan digunakan sebagai pengganti operator yang memberikan informasi kepada pilot dengan cara berdialog.
• Helikopter : Aplikasi alat pengenal ucapan pada helikopter digunakan untuk berkomunikasi lewat radio dan menyesuaikan sistem navigasi. Alat ini sangat diperlukan pada helikopter karena ketika terbang, sangat banyak gangguan yang akan menyulitkan pilot bila harus berkomunikasi dan menyesuaikan navigasi dengan terlebih dahulu memencet tombol tertentu.
• Lain-Lain : Teknologi ini digunakan pada pengoperasian berbagai peralatan pesawat tempur seperti penentuan frekuensi radio, pengaktifan sistem autopilot, penentuan koordinat tuas kendali, parameter peluncuran senjata, pengaktifan sistem navigasi, dan pengaturan tampilan status penerbangan.

• Entertainment
• Pada beberapa games komputer,voice recognition digunakan untuk menyelesaikan misi-misi tertentu seperti pada game Tom Clancy’s End war dan LIfeline. Selain itu teknologi ini juga dapat digunakan untuk membantu proses pengetikan pada orang yang memiliki cacat pada bagian tangan.
• Beberapa software yang menggunakan sistem teknologi speech recognition antara lain Microsoft Voice Command, Nuance Voice Control, VITO Voice2Go, Speereo Voice translator dan SVOX.

Contoh Implementasi teknologi Speech Recognition :

Banyak aplikasi Electronic Medical Records (EMR) dapat menjadi lebih efektif dan dapat dilakukan lebih mudah bila digunakan dalam hubungannya dengan pengenalan-mesin bicara. Pencarian, query, dan pengisian formulir semua bisa lebih cepat untuk melakukan dengan suara dibandingkan dengan menggunakan keyboard.

Kelebihan

1. Cepat
• Teknologi ini mempercepat transmisi informasi dan umpan balik dari transmisi tersebut. Contohnya pada komando suara. Hanya dalam selang waktu sekitar satu atau dua detik setelah kita mengkomandokan perintah melalui suara, komputer sudah memberi umpan balik atas komando kita.
2. Mudah digunakan
• Kemudahan teknologi ini juga dapat dilihat dalam aplikasi komando suara. Komando yang biasanya kita masukkan ke dalam komputer dengan menggunakan tetikus atau papan ketik kini dapat dengan mudahnya kita lakukan tanpa perangkat keras, yakni dengan komando suara.

Kekurangan

1. Rawan terhadap gangguan
• Hal ini disebabkan oleh proses sinyal suara yang masih berbasis frekuensi. Ketika sebuah informasi dalam sinyal suara mempunyai komponen frekuensi yang sama banyaknya dengan komponen frekuensi gangguannya, akan sulit untuk memisahkan gangguan dari sinyal suara
2. Jumlah kata yang dapat dikenal terbatas
• Hal ini disebabkan pengenal ucapan bekerja dengan cara mencari kemiripan dengan basis data yang dimiliki.

Kesimpulan: