Fungsional dan Struktural Kolaborasi Antarmuka Otomotif Multimedia Telematika

Kolaborasi antar muka otomotif multimedia adalah sebuah kelompok yang dibuat oleh pembuat (maker) untuk menciptakan standar umum yang digunakan untuk mengatur bagaimana cara kerja perangkat elektronik, seperti komputer dan hiburan unit, berkomunikasi dengan kendaraan. Kenapa perlu ada Automotive Multimedia Interface Collaboration? Ternyata para pembuat/pabrik automotive mengkhawatirkan bahwa perangkat elektronik dan multimedia akan tidak cocok/tidak kompatibel dengan kendaraan, bahwa perangkat tersebut dapat mengganggu elektronik yang mengontrol sistem keselamatan dan bahwa organisasi standar yang ada tidak akan bergerak cukup cepat. Oleh karena itu terbentuklah Automotive Multimedia Interface Collaboration. Dan memiliki anggota: Fiat, Ford, General Motors, Honda, Mitsubishi, Nissan, PSA Peugeot-Citroen, Renault.

Sedangkan pengertian AMI-C adalah organisasi global yang mewakili mayoritas dunia produksi kendaraan. AMI-C mengembangkan dan standarisasi yang umum multimedia dan telematika otomotif antarmuka untuk kendaraan jaringan komunikasi.

Tujuan dari kolaborasi antar muka otomotif multimedia:

• Menyediakan interface standar untuk memungkinkan pengendara mobil untuk menggunakan berbagai media, komputer dan perangkat komunikasi- dari sistem navigasi dan hands-free telepon selular, melalui manusia maju / mesin sistem antarmuka, termasuk pengenalan suara dan sintesis, untuk dipersembahkan komunikasi jarak dekat ( DSRC) sistem untuk kendaraan untuk infrastruktur komunikasi dan sistem mobil seperti airbag, pintu kunci dan diagnostik input / output. 
• Meningkatkan pilihan dan mengurangi keusangan sistem elektronik kendaraan. 
• Memotong biaya keseluruhan informasi kendaraan dan peralatan hiburan dengan meningkatkan ukuran pasar yang efektif dan memperpendek waktu pengembangan -industri otomotif efektif terdiri dari banyak pasar yang kecil karena setiap platform kendaraan sering mengandung berbagai adat-mengembangkan komponen dan platform yang khas hanya sekitar 50.000 unit. 
• Menawarkan standar terbuka dan spesifikasi untuk informasi interface dalam kendaraan dan antara kendaraan dan dunia luar.

“AMIC telah membuat suatu kemajuan yang signifikan dalam satu tahun terakhir ini dalam menyelesaikan struktur organisasi dan mencapai kesepakatan mengenai persyaratan yang diperlukan untuk hardware dan software baik di masa depan mobil dan truk,” Jurubicara AMIC Dave Acton berkata, “Dan sekarang sudah saatnya bagi kita untuk bertemu dengan pemasok dan mereka yang tertarik untuk menjadi pemasok untuk memastikan kami pindah ke tahap berikutnya pembangunan kita bersama-sama.”

Acton menekankan bahwa AMIC terbuka untuk semua pemasok yang tertarik bisnis elektronik. AMIC dibentuk pada bulan September l998 dan saat ini dipimpin oleh 12 produsen otomotif dan anak perusahaan yang meliputi: BMW, DaimlerChrysler, Ford, Fiat, General Motors, Honda, Mitsubishi, Nissan, PSA / Peugeot-Citroen, Renault, Toyota, dan VW. Seorang juru bicara mengatakan kelompok AMIC berencana untuk mendirikan sebuah kantor di San Francisco di masa depan.

Dua bagian penting dari spesifikasi AMI-C adalah Vehicle Service Interface (VSI) API dan Human Machine Interface (HMI) API. VSI API yang menyediakan cara seragam mengakses informasi tentang status kendaraan, seperti tingkat bahan bakar atau informasi diagnostik, serta kontrol menyediakan fungsi-fungsi kendaraan tertentu, seperti kunci pintu. HMI API yang menyediakan aplikasi perangkat lunak dengan metode untuk mengirim dan menerima informasi ke atau dari sopir atau penumpang kendaraan tanpa aplikasi memiliki pengetahuan sebelum kendaraan khusus perangkat HMI, seperti speaker, display, tombol dan switch.

TUGAS 1 BULAN 2

MANAJEMEN DATA TELEMATIKA

1. MANAJEMEN DATA SISI CLIENT
2. MANAJEMEN DATA SISI SERVER
3. MANAJEMEN DATA BASE SYSTEM PERANGKAT BERGERAK

(baca selengkapnya ... )

TULISAN 3 BULAN 2

Sumber :

http://freakpaper.blogspot.com/2012/11/middleware-telematika.html

http://bramxenon.blogspot.com/2012/11/middleware-telematika-manajemen-data.html

http://catatanrizkyaburizal.blogspot.com/2013/10/middleware-telematika.html

 Middleware Telematika

Dalam dunia teknologi informasi, terminologi middleware adalah istilah umum dalam pemrograman komputer yang digunakan untuk menyatukan, sebagai penghubung, ataupun untuk meningkatkan fungsi dari dua buah progaram/aplikasi yang telah ada. Middleware memiliki definisi tersendiri yaitu software yang menyambungkan komponen atau aplikasi. yang digunakan untuk mendukung operasional aplikasi dalam lingkungan jaringan terdistribusi, termasuk web servers, application servers, content management systems, dan perlengkapan sejenis yang digunakan untuk menopang pengembangan sistem. Pada prinsipnya Middleware adalah teknologi yang mengintegrasikan dua atau lebih software aplikasi atau lapisan antara sistem operasi dan aplikasi untuk memungkinkan pertukaran data. Perangkat lunak middleware adalah perangkat lunak yang terletak diantara program aplikasi dan pelayanan-pelayanan yang ada di sistem operasi.

Adapun fungsi dari middleware adalah :

• Menyediakan lingkungan pemrograman aplikasi sederhana yang menyembunyikan penggunaan secara detail pelayanan-pelayanan yang ada pada sistem operasi .
• Menyediakan lingkungan pemrograman aplikasi yang umum yang mencakup berbagai komputer dan sistim operasi.
• Mengisi kekurangan yang terdapat antara sistem operasi dengan aplikasi, seperti dalam hal: networking, security, database, user interface, dan system administration.

Tujuan Umum Middleware Telematika

1. Middleware adalah S/W penghubung yang berisi sekumpulan layanan yang memungkinkan beberapa proses dapat berjalan pada satu atau lebih mesin untuk saling berinteraksi pada suatu jaringan.
2. Middleware sangat dibutuhkan untuk bermigrasi dari aplikasi mainframe ke aplikasi client/server dan juga untuk menyediakan komunikasi antar platform yang berbeda.
3. Middleware yang paling banyak dipublikasikan : Open Software Foundation’s Distributed Computing Environment (DCE), Object Management Group’s Common Object Request Broker Architecture (CORBA), dan Microsoft’s COM/DCOM (Component Object Model).

Lingkungan Komputasi Dari Middleware Telematika

Suatu lingkungan di mana sistem komputer digunakan. Lingkungan komputasi dapat dikelompokkan menjadi empat jenis yaitu :

1.         Komputasi tradisional,

2.         Komputasi berbasis jaringan,

3.         Komputasi embedded,

4.         Komputasi grid.

Pada awalnya komputasi tradisional hanya meliputi penggunaan komputer meja (desktop) untuk pemakaian pribadi di kantor atau di rumah. Namun, seiring dengan perkembangan teknologi maka komputasi tradisional sekarang sudah meliputi penggunaan teknologi jaringan yang diterapkan mulai dari desktop hingga sistem genggam. Perubahan yang begitu drastis ini membuat batas antara komputasi tradisional dan komputasi berbasis jaringan sudah tidak jelas lagi.

Lingkungan komputasi itu sendiri bisa diklasifikasikan berdasarkan cara data dan instruksi programnya dihubungkan yang terdiri atas empat kategori berikut ini :

1. Single instruction stream-single data stream (SISD) : Satu prosesor dan biasa juga disebut komputer sekuensial
2. Single instruction stream-multiple data stream (SIMD) : Setiap prosesor memiliki memori lokal dan duplikasi program yang sama sehingga masing-masing prosesor akan mengeksekusi instruksi/program yang sama
3. Multiple instruction stream-single data stream (MISD) : Data yang ada di common memory akan dimanipulasi secara bersamaan oleh semua prosesor
4. ultiple instruction stream-multiple data stream (MIMD) : Setiap prosesor memiliki kontrol unit, memori lokal serta memori bersama (shared memory) yang mendukung proses paralelisasi dari sisi data dan instruksi.

Kebutuhan Middleware

Middleware adalah software yang dirancang untuk mendukung pengembangan sistem tersebar dengan memungkinkan aplikasi yang sebelumnya terisolasi untuk saling berhubungan. Dengan bantuan middleware, data yang sama dapat digunakan oleh customer service, akuntansi, pengembangan, dan manajemen sesuai kebutuhan. Middleware dapat juga berfungsi sebagai penerjemah informasi sehingga setiap aplikasi mendapatkan format data yang dapat mereka proses.

Middleware tersedia untuk berbagai platform, dengan berbagai jenis. Jenis middleware yang umum dikembangkan saat ini dapat dikelompokkan dalam lima kategori besar, salah satunya adalah homegrown, yang dikembangkan khusus untuk kebutuhan internal organisasi, model RPC/ORB (Remote Procedure Call/Object Request Broker), Pub/Sub (Publication/Subscription), Message Queuing, dan TP (Transaction Processing) Monitor.

Di Linux, banyak perusahaan besar seperti IBM, BEA, dan Schlumberger yang sedang dan sudah mengerjakan berbagai sistem middleware. Salah satu produk middleware IBM untuk platform Linux adalah BlueDrekar™. BlueDrekar™ adalah middleware berbasis spesifikasi Bluetooth™ untuk koneksi peralatan wireless di lingkungan rumah dan kantor. Produk middleware ini menyediakan protocol stack dan berbagai API (Application Programming Interfaces) yang dibutuhkan aplikasi berbasis jaringan. Diharapkan adanya BlueDrekar™ di Linux ini akan mempercepat pertumbuhan aplikasi dan peralatan berbasis Bluetooth™.

Contoh lain, BEA Tuxedo™ dari BEA System, sebuah middleware transaction processing monitor yang juga mendukung model ORB, tersedia untuk berbagai platform, termasuk RedHat Linux. BEA Tuxedo memungkinkan kombinasi pengembangan aplikasi dengan model CORBA dan ATMI (Application-to-Transaction Monitor Interface). Sebuah aplikasi yang dibuat untuk Tuxedo dapat berjalan pada platform apapun yang ditunjang oleh BEA tanpa perlu modifikasi dalam kode aplikasinya.

Dalam bidang kartu magnetis (smart cards), Schlumberger adalah salah satu pengembang dan produsen CAC (Common Access Card) dan middleware CAC-nya. Produk middleware ini yang diberi nama CACTUS (Common Access Card Trusted User Suite), dapat berjalan di atas Linux. memberi kemampuan koneksi pada level aplikasi ke kartu magnetis dan fungsi-fungsi kriptografis.

ShaoLin Aptus adalah sebuah middleware untuk Linux, yang mengubah jaringan PC menjadi sebuah arsitektur jaringan komputer yang bersifat 'fit client'. Produk yang memenangkan 'IT Excellence Awards 2002' di Hong Kong ini, mengembangkan konsep ' t h i n c l i e nt' dengan memperbolehkan komputasi berbasis client. Shaolin Aptus membuat banyak klien dapat menggunakan sistem operasi dan aplikasi yang tersimpan di server melalui LAN secara transparan.

Saat ini, hampir seluruh aplikasi terdistribusi dibangun dengan menggunakan middleware. Masih menurut IDC, perkembangan segmen middleware terbesar akan terjadi dalam alat yang membantu sistem manajemen bisnis. Hal ini terjadi untuk memenuhi permintaan akan integrasi aplikasi yang lebih baik. Linux, didukung oleh bermacam produk middleware, memberikan pilihan sistem operasi dan middleware yang stabil, dengan harga yang bersaing.

Contoh-contoh Middleware

1. Java’s : Remote Procedure Call

Remote Procedure Calls (RPC) memungkinkan suatu bagian logika aplikasi untuk didistribusikan pada jaringan. Contoh :

• SUN RPC, diawali dengan network file system (SUN NFS).
• DCE RPC, sebagai dasar Microsoft’s COM.

Object Request Brokers (ORBs) memungkinkan objek untuk didistribusikan dan dishare pada jaringan yang heterogen. Pengembangan dari model prosedural RPC, –Sistem objek terdistribusi, seperti CORBA, DCOM, EJB, dan .NET memungkinkan proses untuk dijalankan pada sembarang jaringan.

2. Object Management Group’s : Common, dan Object Request Broker Architecture (COBRA)

3. Microsoft’s COM/DCOM (Companent Object Model)

4. Also .NET Remoting

SPEECH SYNTHESIS

Speech synthesis adalah transformasi dari teks ke arah suara (speech). Speech synthesis merupakan hasil kecerdasan buatan dari pembicaraan manusia. Komputer yang digunakan untuk tujuan ini disebut speech syhthesizer dan dapat diterapkan pada perangkat lunak dan perangkat keras.

Transformasi ini mengkonversi teks ke pemadu suara (speech synthesis) yang sebisa mungkin dibuat menyerupai suara nyata, disesuaikan dengan aturan – aturan pengucapan bahasa. TTS (text to speech) dimaksudkan untuk membaca teks elektronik dalam bentuk buku, dan juga untuk menyuarakan teks dengan menggunakan pemaduan suara. Sistem ini dapat digunakan sebagai sistem komunikasi, pada sistem informasi referral, dapat diterapkan untuk membantu orang-orang yang kehilangan kemampuan melihat dan membaca.

Ada beberapa masalah yang terdapat pada pemaduan suara, yaitu:

• User sangat sensitif terhadap variasi dan informasi suara. Oleh sebab itu, mereka tidak dapat memberikan toleransi atas ketidaksempurnaan pemadu suara.
• Output dalam bentuk suara tidak dapat diulang atau dicari dengan mudah.
• Meningkatkan keberisikan pada lingkungan kantor atau jika menggunakan handphone, maka akan meningkatkan biaya pengeluaran.

Lingkungan dari aplikasi pemadu suara adalah:

• Bagi tunanetra, pemadu suara menawarkan media komunkasi dimana mereka dapat memiliki akses yang tidak terbatas.
• Lingkungan dimana visual dan haptic skill user berfokus pada hal lain. Contohnya: sinyal bahaya pada kokpit pesawat udara.

Upaya yang paling awal untuk menghasilkan lahirnya pemandu suara, pada abad XVIII. Terlepas dari kenyataan bahwa upaya pertama  adalah bentuk mesin mekanis, kita dapat mengatakan hari ini  bahwa synthesizer sudah berkualitas tinggi. Pada tahun 1779 di

St Petersburg, Rusia Profesor Kratzenshtein Kristen  fisiologis menjelaskan perbedaan antara lima vokal panjang  (/ A /, / e /, / i /, / o /, dan / u /) dan membuat alat untuk menghasilkan  mereka artifisial. Tahun 1791 di Wina, Wolfgang von Kempelen memperkenalkan nya “Akustik-Mekanik Mesin Speech”. Dalam  sekitar pertengahan 1800-an Charles Wheatstone dibangun terkenal  versi mesin berbicara von Kempelen’s. Generasi dari sistem pemaduan suara ini dapat dibagi ke dalam 3 masa, yaitu:

1. Generasi pertama (1962-1977). Format sintesis dari fonem adalah teknologi dominan. Teknologi ini memanfaatkan aturan berdasarkan penguraian fonetik pada kalimat untuk kontur frekuensi forman. Beberapa sintesis masih miskin atau kurang  dalam kejelasan dan kealamiannya.
2. Generasi kedua (1977-1992). Metode pemadu suara adalah diphone diwakilkan  dengan parameter LPC. Hal tersebut menunujukkan bahwa kejelasan yang baik pada pemadu suara dapat diperoleh dengan andal dari input teks dengan menggabungkan diphone yang sesuai dengan unit. Kejelasan meningkat selama sintesis forman, tetapi kealamian dari pemadu suara masih tetap rendah.
3. Generasi ketiga (1992-sekarang). Generasi ini ditandai dengan metode ‘ sintesis pemilihan unit’ yang diperkenalkan dan disempurnakan oelh Sagisaka di Labs ATR Kyoto. Hasil dari pemandu suara pada periode ini sangat mendekati  human-generated speech pada bagian kejelasan dan kealamian,

Teknologi pemadu suara modern melibatkan metode dan algoritma yang canggih dan rumit. alat pemadu suara  dari keluarga “Infovox” mungkin mejadi salah satu multi bahasa TTS yang paling dikenal saat ini. Versi komersial pertamanya, Infovox-SA 101, dikembangkan pada tahun 1982 di Institute Teknologi Royal, Swedia dan didasarkan pada sintesis forman.

AT & T Bell Laboratories (Lucent Technologies) juga memiliki tradisi yang sangat panjang tentang pemandu suara (speech synthesis). TTS lengkap yang pertama didemostrasikan di Boston pada tahun 1972 dan diliris pada tahun 1973. Hal ini didasarkan pada model artikulatoris yang sikembangkan oleh Ceceil Coker (Klatt 1987). Pengembangan proses dari sistem penggabungan sintesis ini dimulai oleh Joseph Olive pada pertengahan tahun 1970-an (Bell Labs 1997). Sistem ini sekarang sudah tersedia untuk bahasa Inggris, Perancis, Spanyol, Italia, Jerman, Rusia, Rumania, Cina, dan Jepang (Mcbius et al 1996).

http://freezcha.wordpress.com/2010/11/14/teknologi-interface-telematika/

http://dhaaprincipino.blogspot.com/2012/11/pengertian-antar-muka-telematika.html

SPEACH RECOGNITION

Dikenal juga dengan pengenal suara otomatis (automatic speech recognition) atau pengenal suara komputer (computer speech recognition). Merupakan salah satu fitur antarmuka telematika yang merubah suara menjadi tulisan. Istilah ‘voice recognition’ terkadang digunakan untuk menunjuk ke speech recognition dimana sistem pengenal dilatih untuk menjadi pembicara istimewa, seperti pada kasus perangkat lunak untuk komputer pribadi, oleh karena itu disana terdapat aspek dari pengenal pembicara, dimana digunakan untuk mengenali siapa orang yang berbicara, untuk mengenali lebih baik apa yang orang itu bicarakan. Speech recognition merupakan istilah masukan yang berarti dapat mengartikan pembicaraan siapa saja.

Speech recognation (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.

Pengenalan ucapan (speech recognation) dalam perkembangan teknologinya merupakan bagian dari pengenalan suara (proses identifikasi seseorang berdasarkan suaranya). Pengenalan suara sendiri terbagi menjadi du kategori, yaitu:

• Piranti pengenalan kata (word recognation) yang mampu merespon ucapan-ucapan secara indovidu atau perintah-perintah yang menggunakan teknik yang dikenal sebagai speaker verification. Pertama kali sistem akan membangkitkan suatu template untuk mengenali suara user.
• Piranti pengenalan kalimat (speech recognation) yang mampu mengenali hubungan antar kata terucap di dalam kalimat atau frase. Teknik -  teknik statistik dipakai dalam hal pola perekaman suara yang akan dicocokkan.

Berdasarkan kemampuan dalam mengenal kata yang diucapkan, terdapat 5 jenis pengenalan kata, yaitu :

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

Semua metode dasar proses pengenalan suara terdiri dari dua fase operasi, yaitu:

• Proses training. Pada proses ini sistem belajar dari referensi pola yang berupa perbedaan pola sinyal suara misal frase, kata, fonem yang akan mengisi vocabulari dari sistem. Setiap referensi di pelajari dari kata yang dikatakan yang kemudian disimpan dalam template dan telah mengalami metode untuk merata-rata dan karakteristik statistik dan parameter statistik.
• Proses recognation. Pada proses ini sistem akan diberikan inputan yang belum diketahui dan akan di identifikasi berdasarkan pola template yang telah didapatkan pada proses training.

Pada umumnya, suatu sistem pengenalan suara terdiri dari beberapa modul utama, yaitu:

Ø Signal processign frontend digunakan untuk mengkonversi sinyal suara kedalam bentuk sequence feature  vector yang akan digunakan pada saat klasifikasi.

Ø Accoustic modelling digunakan untuk memodelkan secara statistik hasil training yang telah dilakukan kedalam sebuah template.

Ø Language modelling digunakan untuk memodelkan bentuk kata baik berupa kata, fonem, ataupun kalimat.

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 pengeras suara. 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 pengeras suara. 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.

Aplikasi dari alat pengenal suara dapata ditemukan dalam berbagai bidang, diantaranya adalah:

a)   Bidang komunikasi

Ø 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.

Ø 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.

Ø Telepon

Pada telepon, teknologi pengenal ucapan digunakan pada proses penekanan tombol otomatis yang dapat menelpon nomor tujuan dengan komando suara.

b)   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.

c)    Bidang militer

Ø 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.

Ø 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.

Kelebihan dari peralatan yang menggunakan alat pengenal suara (Speech Recognizer), yaitu:

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.

Sedangkan kekurangan dari peralatan menggunakan alat pengenal suara (Speech Recognizer), yaitu :

1. Rawan terhadap ganguan. 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.

http://freezcha.wordpress.com/2010/11/14/teknologi-interface-telematika/

http://dhaaprincipino.blogspot.com/2012/11/pengertian-antar-muka-telematika.html

BROWSING AUDIO DATA

Browsing merupakan aktivitas menjelajahi dunia maya (Internet) untuk mencari informasi yang terkini tanpa batas dan tanpa birokrasi atau dikenal juga dengan istilah surfing internet (berselancar di dunia maya), software yang digunakan dikenal dengan nama web browser.  Beberapa contoh web browser adalah Mozilla Firefox, Internet aexplorer, Opera, Chrome, dll.

Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan Internet telah didefinisikan kembali berbagai bidang hiburan, khususnya, yaitu musik. Hari ini, real-time Internet Real audio streaming musik dan MP3 secara teratur dinikmati oleh jutaan pendengar. Makalah ini menyajikan multimedia yang berpusat manusia audio (audio informasi) sistem pencarian melalui jaringan komputer.

Karya ini juga telah diurus memainkan audio yang terus-menerus tanpa ada data yang mengganggu dengan menerapkan mekanisme streaming dan buffering. Arsitektur sistem client-server berikut model. Database digunakan untuk menyimpan informasi metadata audio. Server audio yang bertanggung jawab untuk mengambil informasi dari database untuk memenuhi permintaan klien. Klien menyediakan antarmuka komputer manusia untuk pengguna melalui antarmuka pengguna grafis untuk browsing, mencari dan memainkan audio yang menarik melalui jaringan. Berdasarkan masukan klien permintaan pengguna ke server untuk mendapatkan informasi audio (seperti daftar film-film bahasa tertentu, daftar lagu-lagu film tertentu dan daftar lagu berdasarkan pencocokan pengguna memasukkan teks lirik). Audio pengambilan informasi dari basis data akan dilakukan oleh server berbasis teks menggunakan metode pencarian.

Browsing Audio Data merupakan metode browsing jaringan yang digunakan untuk browsing video / audio data yang ditangkap oleh sebuah IP kamera. Sebuah komputer lokal digabungkan ke LAN (local area network) untuk mendeteksi IP kamera. Jaringan video / audio metode browsing mencakupi langkah-langkah sebagai berikut :

1. Menjalankan sebuah program aplikasi komputer lokal untuk mendapatkan kode identifikasi yang disimpan dalam kamera IP.
2. Transmisi untuk mendaftarkan kode identifikasi ke DDNS ( Dynamic Domain Name Server) oleh program aplikasi.
3. Mendapatkan kamera IP pribadi alamat dan alamat server pribadi sehingga pasangan IP kamera dan kontrol kamera IP melalui kamera IP pribadi alamat dan alamat server pribadi compile ke layanan server melalui alamat server pribadi sehingga untuk mendapatkan video / audio data yang ditangkap oleh kamera IP, dimana server layanan menangkap video / audio data melalui Internet.

Browsing audio data tidak semudah browsing dokumen cetak, karena adanya sifat temporal suara. Ketika melakukan browsing terhadap dokumen, kita dapat dengan cepat mengalihkan fokus perhatian dengan membaca sepintas isi dari dokumen tersebut. Kita dapat mengetahui ukuran dan struktur dokumen, dan menggunakan memori spasial visual untuk mengingat dan mencari spesifik topik.  Namun, ketika browsing suatu rekaman audio, kita harus berulang kali memainkan dan melompati bagian tertentu, tanpa memainkannya, kita tidak bisa menyadari suara atau isinya. Kita harus mendengarkan semua stream audio untuk dapat menangkap semua isinya.

Beberapa bentuk informasi yang dapat dicari (browsed)  melalui internet, yaitu: informasi berupa teks (text/plain, text/html), image (image/gif, image/jpeg, image/png), video (video/mpeg, video/quicktime), audio (audio/basic, audio/wav) dan application (application/msword, application/octet-stream).

http://freezcha.wordpress.com/2010/11/14/teknologi-interface-telematika/

http://dhaaprincipino.blogspot.com/2012/11/pengertian-antar-muka-telematika.html

COMPUTER VISION

Computer vision adalah proses otomatis yang mengintegrasikan sejumlah besar proses untuk persepsi visual, seperti akuisisi citra, pengolahan citra, pengenalan dan membuat keputusan. Dalam aturan pengetahuan, komputer visi berhubungan dengan teori yang digunakan untuk membangun sistem kecerdasan buatan yang membutuhkan informasi dari citra (gambar). Data citranya dapat dalam berbagai bentuk, misalnya urutan video, pandangan dari beberapa kamera, data multi dimensi yang di dapat dari hasil pemindaian medis.Computer vision mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia (human vision) yang sesungguhnya sangat kompleks. Untuk itu, computer vision diharapkan memiliki kemmpuan tingkat tinggi sebagaiman human visual. Kemampuan itu diantaranya adalah:

• Object detection → Apakah sebuah objek ada pada scene? Jika begiru, dimana batasan-batasannya..?
• Recognation → Menempatkan label pada objek.
• Description → Menugaskan properti kepada objek.
• 3D Inference → Menafsirkan adegan 3D dari 2D yang dilihat.
• Interpreting motion → Menafsirkan gerakan.

Computer Vision sering didefinisikan sebagai salah satu cabang ilmu pengetahuan yang mempelajari bagaimana komputer dapat mengenali obyek yang diamati/ diobservasi. Cabang ilmu ini bersama intelijensia semu (Artificial Intelligence) akan mampu menghasilkan sistem intelijen visual (Visual Intelligence System). Pengolahan citra merupakan proses awal dari computer vision, sedangkan pengenalan pola merupakan proses menginterpretasikan citra.

Pengolahan Citra (Image Processing) merupakan bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra/gambar (image). Proses ini bertujuan untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik.  Sedangkan Pengenalan Pola (Pattern Recognition) berhubungan dengan proses identifikasi obyek pada citra atau interpretasi citra. Proses ini bertujuan untuk mengekstrak informasi/pesan yang disampaikan oleh gambar/citra.

Untuk mendukung tugas dari computer vision, ada beberapa fungsi pendukung yang ditambahkan ke dalam sistem ini, yaitu : 

• Proses penangkapan citra/gamabr (image acquisition)
• Proses pengolahan citra (image processing)
• Analisa data citra (image analysis)
• Proses pemahaman data citra (image understanding)

Ada terdapat 3 proses yang terjadi dalam computer vision, yaitu:

• Memperoleh atau mengakuisisi citra digital.
• Operasi pengolahan citra.
• Menganalisis dan menginterpretasi citra dan menggunakan hasil pemrosesan untuk tujuan tertentu, misal memandu robot, mengontrol peralatan, dll.

Hirarki pada computer vision ada 3 tahap, yaitu:

• Pengolahan Tingkat Rendah (Image to image) → Menghilangkan noise, dan peningkatan gambar (enchament image).
• Pengolahan  Tingkat Menengah (Image to dimbolic) → Kumpulan garis / vektor yang merepresentasikan batas sebuah obyek PADA citra.
• Pengolah Tingkat Tinggi (Simbolic to simbolic) → Representasi simbolik batas- batas obyek menghasilkan nama obyek tersebut.

Sebelum membuat aplikasi computer vision, maka perlu dibuat pertimbangan dan perancangannya. Pertimbangan dan perancangan tersebut dapat dilakukan dalam 3 tahap, yaitu:

• Informasi apa yang ingin diperoleh dan bagaimana informasi tersebut dimanifestasikan ke dalam citra.
• Pengetahuan apa yang diperlukan untuk memperoleh informasi.
• Untuk menentukan hubungan antara intensitas piksel dan sifat-sifat citra diperlukan suatu model, misalnya adalah:

Ø  Scene model: jenis features, textures, smoothness.

Ø Ilumination model: posisi dan karakteristik sumber cahaya serta sifat-sifat reflektansi permukaan obyek .

Ø Sensor model: posisi dan kinerja optik dari kamera yang digunakan, noise dan distorsi pada proses dijitasi .

Ø Kecepatan pemrosesan dan representasi pengetahuan.

Sebagai teknologi disiplin, visi komputer berusaha untuk menerapkan teori dan model untuk pembangunan sistem visi komputer. Aplikasi pada visi komputer mencakup berbagai macam sistem, yaitu:

1. Pengendalian proses (misalnya, sebuah robot industri atau kendaraan otonom).
2. Mendeteksi peristiwa (misalnya, untuk pengawasan visual atau orang menghitung).
3. Mengorganisir informasi (misalnya, untuk pengindeksan database foto dan gambar urutan).
4. Modeling benda atau lingkungan (misalnya, industri inspeksi, analisis gambar medis / topografis).
5. Interaksi (misalnya, sebagai input ke perangkat untuk interaksi manusia komputer).
6. Sub-domain visi komputer meliputi adegan rekonstruksi, acara deteksi, pelacakan video, pengenalan obyek, belajar, pengindeksan, gerak estimasi, dan gambar restorasi.

http://freezcha.wordpress.com/2010/11/14/teknologi-interface-telematika/

http://dhaaprincipino.blogspot.com/2012/11/pengertian-antar-muka-telematika.html