Prayogi, YanuarRisah (2011) Implementasi Metode Differentiation of Autocorrelation Sequence (DAS) pada Pengenalan Suara di Lingkungan Ber-Noise. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pengenalan suara (speech recognition) adalah proses mengubah sinyal suara yang ditangkap oleh mikrofon atau telepon menjadi kumpulan kata-kata. Walaupun tampaknya sangat mudah bagi manusia untuk mengenali sinyal suara tetapi belum tentu hal tersebut dapat ditirukan oleh sebuah mesin. Hal ini disebabkan karena begitu rumitnya cara manusia belajar dan berpikir dan beberapa masalah yang ada pada pengenalan suara. Salah satu masalah tersebut adalah efek derau yang dapat menurunkan kinerja sistem pengenalan suara. Pada tugas akhir ini, fitur-fitur suara diekstrak menggunakan metode Differentiation of Autocorrelation Sequence (DAS). Di dalam DAS terdapat proses filtering yang berfungsi untuk mengurangi efek derau. Fitur-fitur suara yang dihasilkan kemudian dilatih menggunakan Hidden Markov Model (HMM) tetapi sebelum itu vektor-vektor ciri dinormalisasi menggunakan Cepstral Mean Normalization (CMN) dan dikuantisasi. HMM adalah proses stokastik yang didefinisikan oleh kumpulan state dan peluang transisi antar state, dimana setiap state menjelaskan proses stokastik stasioner dan transisi antar state menjelaskan bagaimana proses merubah karakteristik HMM berdasarkan waktu. Uji coba dilakukan terhadap 10 kata yang diucapkan oleh 1 orang laki-laki dan 1 orang perempuan degan panjang filter (L) mulai 1 sampai 5 dan tingkat Signal to Noise (SNR) mulai >=25dB sampai 5dB dengan penurunan kelipatan 5. Berdasarkan uji coba didapatkan rata-rata tingkat akurasi cenderung turun seiring turunnya nilai SNR. Pada saat panjang filter (L) sama dengan 1 tingkat akurasi 4%, L sama dengan 2 tingkat akurasi 1,2%, L sama dengan 3 tingkat akurasi 3,6%, L sama dengan 4 tingkat akurasi 2,4%, L sama dengan 5 tingkat akurasi 6,6%. Hasil uji coba panjang filter terhadap tingkat akurasi sistem dapat disimpulkan bahwa semakin besar nilai panjang filter tidak menjamin dapat meningkatkan keakurasian sistem.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2011/91/051100711 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id |
| Date Deposited: | 01 Apr 2011 10:22 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 09:37 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152921 |
Preview |
Text
051100711.pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |