Bahasa Kita Luncurkan Teknologi Transkripsi Otomatis

Bahasa Kita merupakan startup binaan UMG Idealab yang fokus pada pengembangan produk teknologi pemrosesan suara dan bahasa alami --biasa disebut Natural Language Processing (NLP). Baru-baru ini mereka kembali menghadirkan inovasi baru yaitu teknologi pembuat transkrip otomatis.

Memanfaatkan teknologi NLP miliknya, Bahasa Kita telah menguji inovasi terbarunya untuk menranskrip percakapan dalam debat calon presiden 2019 beberapa waktu lalu secara real time. Dari transkrip yang didapat, mereka turut menyajikan data analisis dari percakapan tersebut.

Kepada DailySocial VP Product Bahasa Kita Ardhi Ma'arik mengungkapkan, proses transkripsi dimulai dari perekaman ucapan, kemudian suara yang ditangkap akan langsung dikirim ke engine transkrip Bahasa Kita. Engine kemudian akan melakukan pemrosesan yang menghasilkan teks, kemudian dikirimkan kembali ke device perekam secara real time.

"Secara umum, proses transkripsi real time sama saja untuk setiap speech engine, tetapi yang membedakannya yaitu pada akurasi, kecepatan, dan domain yang tercakupi," kata Ardhi.

Berbicara (menggunakan suara) merupakan alat paling natural yang digunakan kebanyakan manusia untuk berkomunikasi. Teknologi suara menjadi yang terdepan untuk mengakuisisi informasi. Ketika informasi suara diterjemahkan menjadi teks, selanjutnya akan lebih mudah melakukan ekstraksi informasi  untuk mengetahui maksud dan tujuan dari perkataan seseorang di komputer.

Selain itu, dari data suara dapat dilakukan identifikasi mengenai informasi personal seseorang. Mulai asal seseorang (melalui dialeknya), perkiraan umur seseorang tanpa bertanya, menganalisa kesehatan seseorang dari warna suaranya, dan sebagainya.

Rencana Bahasa Kita di tahun 2019

Selain meluncurkan "notula rapat" yang memiliki kemampuan untuk mengubah suara dari pembicara menjadi tulisan, tahun ini Bahasa Kita juga telah merilis alat transkripsi berbasis mobile. Bahasa Kita juga masih memiliki target menjadi perusahaan terbaik untuk teknologi pendeteksi suara di Indonesia.

"Beberapa cara yang kami coba lakukan yaitu peningkatan akurasi engine, meng-cover bahasa-bahasa daerah di Indonesia dan sebagainya. Kami juga ingin melakukan pengembangan berbagai macam produk suara dan turunannya contohnya, smart speaker termasuk sintesis teks menjadi suara," tutup Ardhi.