APLIKASI SPEECH TO TEXT BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS DAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM)

Widiyanto, Eko and Endah, Sukmawati Nur and Adhy, Satriyo and Sutikno, Sutikno APLIKASI SPEECH TO TEXT BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS DAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM). Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer Undip 2014 . pp. 39-44.

[img]
Preview
PDF - Published Version
589Kb

Abstract

Dalam menyampaikan informasi. Informasi dapat disampaikan dalam bentuk teks, citra, suara, dan lain-lain. Pemakaian teknologi komputer untuk menjalin komunikasi manusia dengan komputer sudah menjadi suatu kebutuhan, jika komputer mengerti ucapan yang dimaksudkan manusia akan menjadi suatu kemudahan dalam pengoprasian komputer. Pada penelitian speech recognition ini terdapat dua proses yang sangat penting yaitu feature extraction dan template matching. Dalam metode feature extraction-nya disini menggunakan Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan Hidden Markov Model (HMM) sebagai metode template matching-nya. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan nilai koefisien 8 pada MFCC dan 14 state pada HMM. Terdapat 21 kata yang akan dikenali dan 36 suku kata pembangunnya. Dataset yang dipakai berjumlah 1170 suku kata dan 210 kata dengan menggunakan 10 speaker yang berbeda. Berdasarkan parameter-parameter itu didapatkan akurasi terbaik 72.61 % berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan. Komunikasi merupakan salah satu cara yang paling efektif untuk menyampaikan maksud dan tujuan.

Item Type:Article
Subjects:Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
ID Code:48740
Deposited By:Admin Departemen Matematika
Deposited On:03 May 2016 09:31
Last Modified:03 May 2016 09:31

Repository Staff Only: item control page