SEGMENTASI CONTINUOUS SPEECH DENGAN MENGGUNAKAN SPECTRAL FEATURE EXTRACTION

Abstract

Segmentasi ucapan adalah suatu teknik untuk membagi sinyal ucapan ke dalam unit dasar dalam proses pengenalan ucapan. Tipe sinyal ucapan pada pengenalan ucapan dibagi menjadi isolated word, connected word, continuous speech, dan spontaneous speech. Penelitian ini berfokus pada tipe continuous speech. Segmentasi continuous speech digunakan untuk memecah kalimat menjadi kata, suku kata, atau fonem. Proses segmentasi continuous speech pada penelitian ini menggunakan pendekatan spectral feature extraction dan dynamic thresholding dalam melakukan deteksi segmen kata dalam domain bahasa Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah melakukan perbandingan kinerja pada empat spectral feature extraction, yaitu short time energy, zero crossing rate, spectral centroid dan spectral flux dengan nilai parameter threshold dan distance untuk mendapatkan hasil optimum. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan akurasi kata terbaik 94.50% dan akurasi kalimat terbaik 83.75% menggunakan zero crossing rate dengan parameter threshold sebesar ratarata dibagi empat dan distance kurang dari sama dengan 10 frame. Kata Kunci: Segmentasi Ucapan, Continuous Speech, Segmentasi Continuous Speech, Spectral Feature Extraction, Dynamic Thresholding