Implementasi Algoritma Deep Learning pada Aplikasi Speech to Text Online dengan Metode Recurrent Neural Network (RNN) - Lubis, Nadhira; Siambaton, Mhd. Zulfansyuri; Aulia, Rachmat (Ilmu Bersama Center, 2024)
Pada era globalisasi, kemajuan teknologi informasi dan komunikasi telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk cara kita berinteraksi dengan perangkat digital. Salah satu inovasi yang menonjol adalah teknologi Pengenalan Suara (Speech Recognition), yang merupakan bagian dari Web Speech API dalam bahasa pemrograman JavaScript. Teknologi ini mampu memahami dan memproses bahasa lisan, mengenali suara manusia, dan mengubahnya menjadi teks di komputer. Teknologi Pengenalan Suara memiliki peran penting dalam aplikasi Speech to Text Online. Teknologi ini diimplementasikan langsung di browser dan dapat diakses melalui Web Speech API dalam JavaScript. Karena manusia umumnya dapat berbicara lebih cepat daripada mengetik, aplikasi Speech to Text Online dirancang untuk memudahkan aktivitas yang berhubungan dengan pengetikan atau pembuatan catatan. Aplikasi ini menggunakan algoritma Deep Learning yang dilengkapi dengan metode Recurrent Neural Network (RNN). Metode RNN, sebagai bagian dari algoritma Deep Learning, memiliki kemampuan untuk mempelajari pola dari data yang kompleks dan abstrak. Hal ini membuatnya sangat efektif dalam pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, dan banyak bidang lainnya. Oleh karena itu, RNN adalah metode yang tepat untuk diterapkan dalam algoritma Deep Learning pada aplikasi Speech to Text Online.