Pengenalan ucapan adalah suatu teknik yang memungkinkan sistem komputer untuk
menerima input berupa kata yang diucapkan oleh seseorang tanpa memperdulikan identitas
hingga dimengerti oleh komputer. Kata-kata yang ditangkap dan dikenali oleh komputer bisa
jadi hasil akhir, untuk sebuah aplikasi seperti command dan control, penginputan data, dan
persiapan dokumen. Aplikasi speech to text berbahasa Indonesia dapat menjadi solusi untuk
mengenali kata dari sebuah ucapan. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan MelFrequency
Cepstral Coefficient (MFCC) yang digunakan untuk ekstraksi ciri dari sinyal
ucapan dan Hidden Markov Model untuk pembentukan model dan menentukan nilai
kemiripan kata yang tidak diucapkan dengan kata-kata yang ada dalam sebuah model.Data
pengujian menggunakan 10 speaker (5 laki-laki dan 5 perempuan) yang masing-masing
mengucapkan 15 kata dan untuk setiap katanya diucapkan sebanyak 4 kali. Pengujian
dilakukan dengan mengubah-ubah nilai koefisien pada MFCC dan state pada HMM.
Berdasarkan hasil pengujian hasil akurasi terbaik pada koefisien MFCC=20 dan state
HMM=14 sebesar 90.83%
