Salah satu bidang pengolahan sinyal yang berpengaruh dalam teknologi komunikasi adalah
pengenalan ucapan. Pengenalan ucapan telah memungkinkan suatu perangkat lunak untuk
mengenali kata-kata yang diucapkan. Aplikasi pengenalan ucapan dapat menjadi solusi
untuk mengenali kata dari sebuah ucapan. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan
Linear Predictive Coding (LPC) untuk ekstraksi ciri sinyal ucapan dan Hidden Markov
Model (HMM) untuk pembentukan model tiap kata ucapan. Data ucapan yang digunakan
untuk pelatihan dan pengujian berasal dari 10 sumber perekam (5 pria dan 5 wanita) yang
masing-masing mengucapkan 10 kata dan untuk setiap pengucapannya diucapkan
sebanyak 10 kali. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 10-fold cross validation
untuk setiap pasangan orde LPC dan state HMM. Performasi sistem diukur berdasarkan
aspek rata-rata akurasi dari pengujian perekam pria dan wanita. Berdasarkan hasil
pengujian, jumlah state HMM berpengaruh terhadap akurasi sistem dan hasil akurasi
terbaik pada orde LPC=13 dan state HMM=16 sebesar 94,20%
