APLIKASI PENGENALAN UCAPAN MENGGUNAKAN LINEAR PREDICTIVE CODING (LPC) DAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM)

Abstract

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%.