Penerapan Metode Mel Frequency Cepstral Coefficients pada Sistem Pengenalan Suara Berbasis Desktop

Teknologi biometrik sedang menjadi tren teknologi dalam berbagai bidang kehidupan. Teknologi biometrik memanfaatkan bagian tubuh manusia sebagai alat ukur sistem yang memiliki keunikan disetiap individu. Suara merupakan bagian tubuh manusia yang memiliki keunikan dan cocok dijadikan sebagai alat ukur dalam sistem yang mengadopsi teknologi biometrik. Sistem pengenalan suara adalah salah satu penerapan teknologi biometrik yang fokus kepada suara manusia. Sistem pengenalan suara memerlukan metode ekstraksi fitur, salah satu metode ekstraksi fitur adalah metode Mel Frequency Cepstral Coefficients. Metode  Mel Frequency Cepstral Coefficients merupakan metode ekstraksi fitur suara yang mengadopsi prinsip indra pendengeran manusia dengan tujuan mendapatkan hasil yang semirip mungkin sebagaimana indra pendengaran manusia. Metode ini dimulai dari tahap pre-emphasis, frame blocking, windowing, fast fourier transform, mel frequency wrapping dan cepstrum. Berdasarkan hasil pengujian, metode Mel Frequency Cepstral Coefficients pada pengujian dengan kondisi ideal, persentase keberhasilan sistem mencapai 90% dan persentase kegagalan sistem sebesar 10% dengan top 5 error rate sebesar 0%, sedangkan pada pengujian dengan kondisi tidak ideal, persentase keberhasilan sistem sebesar 76.6667% dan persentase kegagalan sistem sebesar 23.333% dengan top 5 error rate sebesar 0%.Teknologi biometrik sedang menjadi tren teknologi dalam berbagai bidang kehidupan. Teknologi biometrik memanfaatkan bagian tubuh manusia sebagai alat ukur sistem yang memiliki keunikan disetiap individu. Suara merupakan bagian tubuh manusia yang memiliki keunikan dan cocok dijadikan sebagai alat ukur dalam sistem yang mengadopsi teknologi biometrik. Sistem pengenalan suara adalah salah satu penerapan teknologi biometrik yang fokus kepada suara manusia. Sistem pengenalan suara memerlukan metode ekstraksi fitur, salah satu metode ekstraksi fitur adalah metode Mel Frequency Cepstral Coefficients. Metode  Mel Frequency Cepstral Coefficients merupakan metode ekstraksi fitur suara yang mengadopsi prinsip indra pendengeran manusia dengan tujuan mendapatkan hasil yang semirip mungkin sebagaimana indra pendengaran manusia. Metode ini dimulai dari tahap pre-emphasis, frame blocking, windowing, fast fourier transform, mel frequency wrapping dan cepstrum. Berdasarkan hasil pengujian, metode Mel Frequency Cepstral Coefficients pada pengujian dengan kondisi ideal, persentase keberhasilan sistem mencapai 90% dan persentase kegagalan sistem sebesar 10% dengan top 5 error rate sebesar 0%, sedangkan pada pengujian dengan kondisi tidak ideal, persentase keberhasilan sistem sebesar 76.6667% dan persentase kegagalan sistem sebesar 23.333% dengan top 5 error rate sebesar 0%

Penerapan Metode Mel Frequency Cepstral Coefficients pada Sistem Pengenalan Suara Berbasis Desktop

Teknologi biometrik sedang menjadi tren teknologi dalam berbagai bidang kehidupan. Teknologi biometrik memanfaatkan bagian tubuh manusia sebagai alat ukur sistem yang memiliki keunikan disetiap individu. Suara merupakan bagian tubuh manusia yang memiliki keunikan dan cocok dijadikan sebagai alat ukur dalam sistem yang mengadopsi teknologi biometrik. Sistem pengenalan suara adalah salah satu penerapan teknologi biometrik yang fokus kepada suara manusia. Sistem pengenalan suara memerlukan metode ekstraksi fitur, salah satu metode ekstraksi fitur adalah metode Mel Frequency Cepstral Coefficients. Metode  Mel Frequency Cepstral Coefficients merupakan metode ekstraksi fitur suara yang mengadopsi prinsip indra pendengeran manusia dengan tujuan mendapatkan hasil yang semirip mungkin sebagaimana indra pendengaran manusia. Metode ini dimulai dari tahap pre-emphasis, frame blocking, windowing, fast fourier transform, mel frequency wrapping dan cepstrum. Berdasarkan hasil pengujian, metode Mel Frequency Cepstral Coefficients pada pengujian dengan kondisi ideal, persentase keberhasilan sistem mencapai 90% dan persentase kegagalan sistem sebesar 10% dengan top 5 error rate sebesar 0%, sedangkan pada pengujian dengan kondisi tidak ideal, persentase keberhasilan sistem sebesar 76.6667% dan persentase kegagalan sistem sebesar 23.333% dengan top 5 error rate sebesar 0%.Teknologi biometrik sedang menjadi tren teknologi dalam berbagai bidang kehidupan. Teknologi biometrik memanfaatkan bagian tubuh manusia sebagai alat ukur sistem yang memiliki keunikan disetiap individu. Suara merupakan bagian tubuh manusia yang memiliki keunikan dan cocok dijadikan sebagai alat ukur dalam sistem yang mengadopsi teknologi biometrik. Sistem pengenalan suara adalah salah satu penerapan teknologi biometrik yang fokus kepada suara manusia. Sistem pengenalan suara memerlukan metode ekstraksi fitur, salah satu metode ekstraksi fitur adalah metode Mel Frequency Cepstral Coefficients. Metode  Mel Frequency Cepstral Coefficients merupakan metode ekstraksi fitur suara yang mengadopsi prinsip indra pendengeran manusia dengan tujuan mendapatkan hasil yang semirip mungkin sebagaimana indra pendengaran manusia. Metode ini dimulai dari tahap pre-emphasis, frame blocking, windowing, fast fourier transform, mel frequency wrapping dan cepstrum. Berdasarkan hasil pengujian, metode Mel Frequency Cepstral Coefficients pada pengujian dengan kondisi ideal, persentase keberhasilan sistem mencapai 90% dan persentase kegagalan sistem sebesar 10% dengan top 5 error rate sebesar 0%, sedangkan pada pengujian dengan kondisi tidak ideal, persentase keberhasilan sistem sebesar 76.6667% dan persentase kegagalan sistem sebesar 23.333% dengan top 5 error rate sebesar 0%

Acoustic classification using independent component analysis

This thesis research investigates and demonstrates the feasibility of performing computationally efficient, high-dimensional acoustic classification using Mel-frequency cepstral coefficients and independent component analysis for temporal feature extraction. A process was developed to calculate Mel-frequency cepstral coefficients from samples of acoustic data grouped by either musical genre or spoken world language. Then independent component analysis was employed to extract the higher level temporal features of the coefficients in each class. These sets of unique independent features represent themes, or patterns, over time that are the underlying signals in that class of acoustic data. The results obtained from this process clearly show that the uniqueness of the independent components for each class of acoustic information are legitimate grounds for separation and classification of the data

Speaker Gender Recognition Using Hidden Markov Model

Gender is an important demographic attribute of people. With the evolution in modern technologies in various fields of life and entering the computer systems in all applications, this led to the use of transactions instead of these technologies and human speech processing, and speaker recognition technology race. In this research we build a system to distinguish the gender of the speaker, and through the audio information that has been obtained from the speech signal, passes the system in four phases, namely the phase of initial processing, and phase  of features extraction, we use (MFCC) (Mel Frequency Cepstral Coefficients) technique, then comes the phase of training the EM algorithm was used to achieve the greatest expected limit, and finally the testing phase, which has been applied hidden Markov models in it. All algorithms and programs have been written using the language of Matlab.   Keywords: Gender Recognition, Hidden Markov Model, Mel Frequency Cepstral Coefficients, Speech Recognitio

Representación óptima del espectro de llamadas de anuros en sistemas de control ambiental utilizando redes de sensores inalámbricos

El análisis y la clasificación de los sonidos producidos por determinadas especies animales, en particular los anuros, han revelado que son un potente indicador de la existencia del cambio climático. Es por lo que los sistemas de monitorización ambiental que utilizan redes de sensores inalámbricos son de gran interés para obtener indicadores del calentamiento global. El presente documento se centra en este proceso de extracción de características explorando tres alternativas: el MPEG- 7 estandarizado, los Filter Bank Energy (Energía de Bancos de Filtros, FBE) y los Mel Frequency Cepstral Coefficients (Coeficientes Cepstrales de Frecuencia de Mel, MFCC). Además, se consideran diferentes valores para cada opción en la extracción de las características del espectro.The analysis and classification of the sounds produced by certain animal species, in particular anurans, have revealed that they are a powerful indicator of the existence of climate change. Environmental monitoring systems using wireless sensor networks are of great interest for global warming indicators. This paper focuses on this feature extraction process by exploring three alternatives: the standardised MPEG-7, Filter Bank Energy (FBE) and Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). In addition, different values are considered for each option in the extraction of spectrum characteristics