ANALISA UNJUK KERJA FILTER ADAPTIF DENGAN ALGORITMA ADAPTASI NORMALIZED LMS DAN LEAKY LMS PADA SISTEM PENGENALAN UCAPAN

Main Author: IMAN, RAHMAN DUYA
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: ind
Terbitan: , 2013
Subjects:
Online Access: http://scholar.unand.ac.id/14878/1/13082016%20iman%20r%20d.pdf
http://scholar.unand.ac.id/14878/
Daftar Isi:
  • Sistem pengenalan ucapan yang digunakan pada lingkungan berderau akan mengalami penurunan akurasi pengenalan secara signifikan jika dibandingkan dengan sistem pengenalan ucapan yang digunakan pada lingkungan tenang. Derau dapat merusak sinyal ucapan sehingga sulit dikenali oleh sistem dan hal ini masih menjadi permasalahan. Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menggunakan filter adaptif. Filter adaptif memiliki dua komponen dasar yaitu filter digital dan algoritma adaptasi. Pada tugas akhir ini dianalisa kinerja filter adaptif dengan algoritma adaptasi Normalized LMS dan Leaky LMS dalam mengurangi efek derau terhadap sinyal ucapan sehingga sistem pengenalan dapat bekerja dengan baik. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan menyatakan bahwa algoritma Normalized LMS memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma Leaky LMS pada SNR ≥ 0 dB yaitu 0 dB, 5 dB, 10 dB, 15 dB dan 20 dB dan sebaliknya Leaky LMS memberikan hasil lebih baik dibandingkan Normalized LMS pada SNR < 0 dB yaitu -5 dB, -10 dB, -15 dB, -20 dB, dan -25 dB. Pada algoritma Normalized LMS hasil terbaik didapatkan pada saat menggunakan Normalized stepsize 1.2 dan panjang filter 150. Dimana didapatkan rata-rata kenaikan akurasi akurasi pengenalan sebesar 9.58% pada kondisi lingkungan berderau dengan SNR ≥ 0 dB dan 63.93% pada kondisi lingkungan berderau dengan SNR < 0 dB. Pada algoritma Leaky LMS hasil terbaik didapatkan pada saat menggunakan stepsize 0.09, leakage koefisien 0.005 dan panjang filter 110. Dimana didapatkan rata-rata kenaikan akurasi akurasi pengenalan sebesar 67.60% pada kondisi lingkungan berderau dengan SNR < 0 dB. Keyword : Normalized LMS, Leaky LMS