Implementasi Aplikasi Speech to Text untuk Memudahkan Wartawan Mencatat Wawancara dengan Python
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Wawancara merupakan kegiatan komunikasi melalui proses pertukaran informasi antara reporter dan sumber berita. Banyak wartawan lebih sibuk mencatat pada saat wawancara sehingga hasil wawancara tidak efektif. Oleh karena itu dibutuhkan alat perekam untuk merekam jawaban dari narasumber. Akan tetapi alat perekam dibutuhkan waktu untuk mendengarkan hasil rekaman, kemudian mencatatnya. Padahal dituntut untuk mengumpulkan 3 sampai 4 berita dalam sehari. Dalam ilmu komputer terdapat bidang ilmu yaitu Speech to Text, teori ini akan bermanfaat untuk kondisi tersebut. Speech to text merupakan fitur untuk mengubah suara menjadi teks. Keunggulannya adalah layanan pengenalan suara. Speech to Text berfungsi untuk memanajemen waktu agar lebih efektif. Umumnya kecepatan berbicara dengan kecepatan mencatat berbeda. Sehingga hal tersebut menyulitkan wartawan yang bertugas. Disisi lain, teori ini akan sangat berguna bagi kaum disabilitas. Karena user atau pengguna hanya perlu menggunakan suara untuk melakukan aktivitas mengetik selayaknya orang normal pada umumnya. Dari permasalahan tersebut, dibuatkan aplikasi yang bisa mengubah suara ke dalam suatu teks/tulisan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Untuk melakukan proses mengubah suara menjadi teks menggunakan modul speech recognition. Uji coba menggunakan 6 sample audio hasil rekaman, didapat bahwa dengan menggunakan bahasa pemrograman Python, mampu mengonversi suara ke tulisan dengan tingkat keberhasilan mencapai 94,75 %.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) bersifat open access, yaitu dapat diakses secara umum tanpa dikenakan biaya. Penulis yang menerbitkan artikelnya di JSI setuju dengan ketentuan berikut:- JSI menggunakan perjanjian lisensi ekslusif, yaitu penulis memegang hak cipta atas artikel dan memberikan hak publikasi kepada Jurnal Sistem dan Informatika (JSI).
- JSI mempunyai hak ekslusif untuk mempublikasi dan mendistribusikan artikel secara sebagian atau keseluruhan, dan memberikan hak kepada orang lain sesuai dengan lisensi yang digunakan.
- JSI berhak untuk menyediakan artikel dalam berbagai bentuk dan media, sehingga artikel dapat digunakan untuk teknologi terbaru bahkan setelah dipublikasikan.
- JSI berhak untuk menegakkan hak-hak atas nama penulis pada artikel terhadap pihak ketiga. Misalnya dalam kasus plagiarisme atau pelanggaran hak cipta.
- Artikel harus dirujuk, link terhadap lisensi harus disediakan, dan jika terdapat bagian artikel yang diubah harus ditandai.
- Jika artikel disadur sehingga terdapat perubahan, hasil saduran harus didistribusikan menggunakan lisensi yang sama.
- Tidak diperkenankan untuk membatasi orang lain terhadap apa yang diperbolehkan oleh lisensi.
References
P. Khilari and Prof. Bhope, “Implementation Of Speech To Text Conversion,†Int. J. Innov. Res. Sci. Eng. Technol., vol. 4, no. 7, 2015.
A. Trivedi, N. Pant, P. Shah, S. Sonik, and S. Agrawal, “Speech to text and text to speech recognition systems-Areview,†IOSR J. Comput. Eng., vol. 20, no. 2, 2018.
A. Katyal, A. Kaur, and J. Gill, “Automatic Speech Recognition: A Review,†Int. J. Eng. Adv. Technol., vol. 3, no. 3, 2014.
P. Khilari and P. Bhope, “A Review On Speech To Text Conversion Methods,†Int. J. Adv. Res. Comput. Eng. Technol., vol. 4, no. 7, 2015.
I. B. Setiawan, M. Bezaleel, and A. S. Prasida, “Aplikasi Noise Reduction untuk Perbaikan Kualitas Suara pada Data Audio Menggunakan Algoritma FastICA,†J. Teknol. Informasi-Aiti, vol. 8, p. 2, 2011.
N. Saideep, D. G. Kurup, and S. Tripathi, “Detection of closely spaced sinusoids in noise using FastICA algorithm,†Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Informatics, ICACCI, vol. 2017-Janua, pp. 305–309, 2017, doi: 10.1109/ICACCI.2017.8125858.
