Aplikasi Konversi Suara Ke Teks Berbahasa Indonesia Menggunakan Google Speech Api

research
  • 08 May
  • 2018

Aplikasi Konversi Suara Ke Teks Berbahasa Indonesia Menggunakan Google Speech Api

Memasukkan teks ke dalam perangkat mobile lambat dan rentan kesalahan dibandingkan dengan mengetik pada keyboard ukuran penuh. Google menawarkan fitur pada Android yang bertujuan untuk membuat suara sebagai alternatif metode input, misal penelusuran menggunakan suara, input suara ke dalam text field tertentu dan Application Programming Interface (API) suara untuk pengembang aplikasi. Untuk menelusuri menggunakan suara, pengguna secara sederhana mengetuk ikon mikropon pada kotak pencarian desktop atau dengan menahan tombol pencarian fisik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi yang mengkonversi suara ke dalam teks dengan Bahasa Indonesia. Aplikasi dibuat menggunakan API Google Speech, bahasa pemrograman yang digunakan bahasa pemrograman Java. Editor Java yang digunakan Eclipse. Aplikasi diujicoba pada smartphone Android. Manfaat dari aplikasi ini adalah mengurangi kesalahan memasukkan input pada bidang teks. Selain itu aplikasi ini juga bisa digunakan untuk merekam pembicaraan yang hasil rekamanya sudah langsung berbentuk teks. 

Unduhan

 

REFERENSI

Ballinger, B., Allauzen, C., Gruenstein, A., & Schalkwyk, J. (2010). On-Demand Language Model Interpolation for Mobile Speech Input. Interspeech .

Chandra, D. (2007). Speech Recognition CoProcessor. North Carolina: Dissertation Doctor of Philosophy North Carolina State University.

Dawson, C. W. (2009). Projects In Computing And Information Systems A Students Guide. Essex: Pearson Education Limited.

Gartner. (2013, Agustus 14). Gartner Says Smartphone Sales Grew 46.5 Percent in Second Quarter of 2013 and Exceeded Feature Phone Sales for First Time. Dipetik Desember 6, 2013, dari Gartner: http://www.gartner.com/newsroom/id/25734 15

Iizuka, S., Tsujino, K., Oguri, S., & Furukawa, H. (2012). Speech Recognition Technology and Applications for Improving Terminal Functionality and Service Usability. NTT DOCOMO Technical Journal Vol. 13 No. 4 , 79-84.

Kumar, C. S., & Rao, P. M. (2011). Design of Automatic Speaker Recognition System Using MFCC, Vector Quantization and LBG Algorithm. International Journal on Computer Science and Engineering Vol. 3 No. 8 , 2942-2954.

Lee, W. M. (2012). Beginning Android 4 Application Development. Indianapolis, USA: John Wiley & Sons, Inc.

Meisel, W. (2010). Life on-the-GO: The Role of Speech Technology in Mobile Applications . Advances in Speech Recognition: Mobile Environments , DOI 10.1007/978-1-4419- 5951-5_1 (ISBN: 978-1-4419-5950-8 (Print) 978-1-4419-5951-5 (Online)), 3-18.

Patel, P. N., Patel, J. K., & Virparia, P. V. (2013). Generating Select Query form Spoken Words on Android Smartphone. International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science (IJETTCS) Vol. 2 No.3 , 91-94.

Petersen, K., Wohlin, C., & Baca, D. (2009). The Waterfall Model in Large-Scale Development. Leturer Notes in Bussiness Information Processing Vol. 32 , 386-400.

Prasetyo, M. E. (2010). Index of /~rinaldi.munir/Probstat/2010- 2011/Makalah2010. Dipetik Desember 10, 2013, dari Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB: http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.muni r/Probstat/2010- 2011/Makalah2010/MakalahProbstat2010- 025.pdf

Reddy, R. B., & Mahender, E. (2013). Speech To Text Conversion Using Android Paltform. Internaitonal Journal of Engineering Research and Applicaiton (IJERA) Vol. 3 No.1 , 253-258. Schalkwyk, J., Beeferman, D., Beaufays, F., Byrne, B., Chelba, C., Cohen, M., et al. (2010). 

Google Search By Voice: A Case Study. Springer .

Schildt, H. (2005). Java A Beginner's Guide Third Edition. New York:

McGraw-Hill. Schuster, M. (2010). Speech Recognition for Mobile Device at Google. Springer , 8-10.

Singh, Y. K. (2006). Fundamental of Research Methodology and Statistic. New Delhi: New Age International (P), Ltd.