Pengenalan Pengucap Tak Bergantung Teks dengan Metode Vector Quantization (VQ) Melalui Ektraksi Linear Predictive Coding (LPC)

Abstract

Penelitian yang intensif dalam bidang pengolahan sinyal menyebabkan teknologi komunikasi berkembang dengan pesa, salah satunya adalah pengenalan pengucap(speaker identification). Pengenalan pengucap merupakan cara yang digunakan untuk mengetahui identitas seseorang yang mengucapkan sinyal informasi. Tugas akhir ini akan membahas mengenai pengenalan pengucap tak bergantung teks, dimana akan dibuat sebuah sistem komputer yang dapat mendengar dan mengenali pengucap yang sedang berbicara. Dalam proses pengenalan tersebut akan digunakan algoritma ekstraksi yang disebut Linear Predictive Coding (LPC), sedang proses pencocokan menggunakan metode Vector Quantization (VQ). LPC merupakan salah satu metode analisis sinyal suara yang merepresentasikan sinyal suara dari pengucap dalam bentuk koefisien-koefisien LPC. VQ akan mengelompokkan vektor–vektor hasil ekstraksi LPC kedalam suatu codebook dengan ukuran tertentu, dimana tiap codebook mewakili berberapa vektor hasil ekstraksi LPC yang merupakan ciri khas dari masing-masing pengucap. Hasil pengujian menunjukkan persentase pengenalan tertinggi untuk data rekaman diperoleh pada kombinasi parameter orde LPC 12, panjang frame 20 mS, ukuran codebook 16 dan orde LPC 12 panjang frame 20 mS, ukuran codebook 32. Sedangkan kombinasi parameter orde LPC 8, panjang frame 10 mS dan ukuran codebook 64 memberikan persentase pengenalan tertinggi untuk pengujian realtime.