Cover Image

Simulasi unjuk kerja code excited linear prediction sebagai metode low bit rate speech coding

Format: Bachelors Doctoral
Terbitan: Fakultas Teknik Universitas Indonesia , 2005
Subjects:
Automatic speech recognition
Online Access: http://lib.ui.ac.id/file?file=digital/20242579-S40099-Mukson Rosadi.pdf
ctrlnum 20242579
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><title>Simulasi unjuk kerja code excited linear prediction sebagai metode low bit rate speech coding</title><creator/><type>Thesis:Bachelors</type><place/><publisher>Fakultas Teknik Universitas Indonesia</publisher><date>2005</date><description>Kompresi suara atau yang biasa disebut dengan pengkodean suara (speech coding) merupakan metode untuk mengurangi jumlah informasi yang dibutuhkan untuk mewakilkan sinyal suara. Teknologi speech coding untuk kompresi sinyal speech dilakukan untuk memperbaiki (menghemat) kinerja bandwidth yang terbatas dan untuk mendukung privasi komunikasi (enkripsi data/pesan). Code Excited Linear Prediction (CELP) yang merupakan pengembangan dari Linear Predictive Coding (LPC) menggunakan metode linear prediction dalam pengkompresan sinyal speech. Linear prediction adalah suatu metode yang memprediksi sampel ke-n dari suatu sinyal, s(n), dengan membentuk kombinasi linear dari p sampel s(n) sebelumnya. Kombinasi linier umumnya dioptimalkan dengan meminimalkan kuadrat dari prediction error (Mean Square Error, MSE). Suatu encoder CELP (Code Excited Linear Prediction) mempunyai model vocal tract yang sama dengan encoder LPC. Sebagai tambahannya, pada CELP menghitung error yang terjadi antara input data speech dengan model yang dibangkitkan dan mentransmisikan parameter-parameter dari model tersebut dan representasi error-nya. Dari hasil simulasi yang dilakukan diperoleh bahwa model yang memiliki nilai MSE terkecil terhadap sinyal asli adalah yang memiliki jumlah koefisien linear prediction sebanyak 15 buah. Dengan demikian, model yang akan dikirimkan adalah yang memiliki koefisien linear prdiction sebanyak 15 buah.</description><subject>Automatic speech recognition.</subject><identifier>20242579</identifier><source>http://lib.ui.ac.id/file?file=digital/20242579-S40099-Mukson Rosadi.pdf</source><recordID>20242579</recordID></dc>
format Thesis:Bachelors
Thesis
Thesis:Doctoral
title Simulasi unjuk kerja code excited linear prediction sebagai metode low bit rate speech coding
publisher Fakultas Teknik Universitas Indonesia
publishDate 2005
topic Automatic speech recognition
url http://lib.ui.ac.id/file?file=digital/20242579-S40099-Mukson Rosadi.pdf
contents Kompresi suara atau yang biasa disebut dengan pengkodean suara (speech coding) merupakan metode untuk mengurangi jumlah informasi yang dibutuhkan untuk mewakilkan sinyal suara. Teknologi speech coding untuk kompresi sinyal speech dilakukan untuk memperbaiki (menghemat) kinerja bandwidth yang terbatas dan untuk mendukung privasi komunikasi (enkripsi data/pesan). Code Excited Linear Prediction (CELP) yang merupakan pengembangan dari Linear Predictive Coding (LPC) menggunakan metode linear prediction dalam pengkompresan sinyal speech. Linear prediction adalah suatu metode yang memprediksi sampel ke-n dari suatu sinyal, s(n), dengan membentuk kombinasi linear dari p sampel s(n) sebelumnya. Kombinasi linier umumnya dioptimalkan dengan meminimalkan kuadrat dari prediction error (Mean Square Error, MSE). Suatu encoder CELP (Code Excited Linear Prediction) mempunyai model vocal tract yang sama dengan encoder LPC. Sebagai tambahannya, pada CELP menghitung error yang terjadi antara input data speech dengan model yang dibangkitkan dan mentransmisikan parameter-parameter dari model tersebut dan representasi error-nya. Dari hasil simulasi yang dilakukan diperoleh bahwa model yang memiliki nilai MSE terkecil terhadap sinyal asli adalah yang memiliki jumlah koefisien linear prediction sebanyak 15 buah. Dengan demikian, model yang akan dikirimkan adalah yang memiliki koefisien linear prdiction sebanyak 15 buah.
id IOS18069.20242579
institution Universitas Indonesia
institution_id 51
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Indonesia
library_id 492
collection Repository Disertasi (Open) Universitas Indonesia
repository_id 18069
city KOTA DEPOK
province JAWA BARAT
repoId IOS18069
first_indexed 2022-12-14T04:03:46Z
last_indexed 2022-12-14T04:03:46Z
recordtype dc
merged_child_boolean 1
_version_ 1752185443720364032
score 17.538404

Lihat Juga