Perancangan Dan Realisasi Sistem Voice Recognition Menggunakan Metode Gaussian Mixture Model Dan Mel Frequency Cepstrum Coeffisients
| Format: | Bachelors |
|---|---|
| Terbitan: |
#CREATOR_ORGNAME#
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://digilib.polban.ac.id\/download.php?id=31875 |
Daftar Isi:
- Teknologi biometrika merupakan teknik pengenalan diri menggunakan bagian tubuh atau perilaku manusia. Pengenalan diri pada bagaian tubuh manusia diantaranya mata, sidik jari, iris mata dan suara yang dapat dimanfaatkan atau di aplikasikan untuk membuat suatu sistem keamanan. Salah satu teknologi biometrika dengan suara yaitu speaker recognition. Sistem keamanan berbasis suara, keberhasilannya ditinjau dari akurasi pengenalan sistem terhadap pembicara yang berbeda. Tugas akhir ini merupakan bentuk pengaplikasian dari sistem speaker recognition menggunakan metode Gaussian Mixture Model (GMM) dan ektraksi ciri Mel Frequency Cepstrum Coeffisient MFCC. Dimana MFCC digunakan untuk mengekstraksi karakteristik sinyal suara yang berada dalam domain frekuensi. Metode GMM dan ektraksi ciri MFCC diaplikasikan untuk sistem keamanan pada sebuah kursi roda terkendali suara. Dimana sistem hanya akan bisa dikendalikan oleh pembicara yang sudah terdaftar pada sistem. Penelitian sebelumnya tentang sistem speaker recognition sejauh ini hanya sampai dengan sistem dapat mengenali suara pembicara dan belum banyak pada pengaplikasiannya. Pengaplikasian dari sistem speaker recognition ini untuk kendali sistem menggunakan suara berbasis speech recognition. Sistem diuji menggunakan 100 data suara dengan 10 pembicara berbeda dengan dua kondisi yaitu data terlatih dan data tidak terlatih. Keberhasilan sistem menggunakan ekstraksi ciri MFCC untuk data terlatih 92% dan untuk pengujian data tidak terlatih sebesar 61 %. Untuk keberhasilan speech recognition untuk speech to text secara keseluruhan didapat tingkat keberhasilan 94%. Kata Kunci: Teknologi Biometrika, MFCC, GMM, Speaker Recognition, Speech Recognition.