Pengenalan suara merupakan bagian dari pengenalan pola yang mengenali data suara atau
ucapan sehingga menghasilkan suatu informasi. Informasi hasil dari pengenalan suara dapat
dikembangkan menjadi aplikasi pencarian data, pengendalian, dan penginputan data.
Aplikasi speech recognition untuk pengendalian gerak robot merupakan pengembangan dari
informasi hasil pengenalan suara. Aplikasi ini dapat mengendalikan gerak robot Lego
Mindstorm sesuai dengan hasil pengenalan suara. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan
metode Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dalam proses ekstraksi ciri dan
Jaringan Saraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) sebagai metode pengenalan
polanya. Data yang digunakan dalam aplikasi ini berjumlah 120 suara yang berasal dari
empat orang dengan masing-masing mengucapkan kata kanan, kiri, maju, mundur, dan
berhenti sebanyak enam kali. Input suara berupa file *.wav atau rekaman langsung dengan
sample rate 44100 Hz. Nilai akurasi pengenalan suara terbaik sebesar 62,50% berasal dari
jaringan terlatih dengan parameter maksimal epoch = 10000, α = 0,01, dan hidden neuron =
43 node
