40 research outputs found
Unsupervised Learning of Structural Representation of Percussive Audio Using a Hierarchical Dirichlet Process Hidden Markov Model
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%