Identifikasi Emosi Manusia Berdasarkan Ucapan Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri LPC dan Metode Euclidean Distance
| Main Authors: | Helmiyah, Siti, Riadi, Imam, Umar, Rusydi, Hanif, Abdullah, Yudhana, Anton, Fadlil, Abdul |
|---|---|
| Other Authors: | Riset ini didukung dan didanai oleh Kemenristek Dikti dengan Nomer Kontrak : PTM-026/SKPP.TT/LPPM UAD/111/2019. |
| Format: | Article info application/pdf Journal |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
, 2020
|
| Online Access: |
http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2693 http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2693/pdf http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/downloadSuppFile/2693/2635 http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/downloadSuppFile/2693/2636 http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/downloadSuppFile/2693/2642 |
| ctrlnum |
article-2693 |
|---|---|
| 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 lang="id-ID">Identifikasi Emosi Manusia Berdasarkan Ucapan Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri LPC dan Metode Euclidean Distance</title><creator>Helmiyah, Siti</creator><creator>Riadi, Imam</creator><creator>Umar, Rusydi</creator><creator>Hanif, Abdullah</creator><creator>Yudhana, Anton</creator><creator>Fadlil, Abdul</creator><description lang="id-ID">Ucapan merupakan sinyal yang memiliki kompleksitas tinggi terdiri dari berbagai informasi. Informasi yang dapat ditangkap dari ucapan dapat berupa pesan terhadap lawan bicara, pembicara, bahasa, bahkan emosi pembicara itu sendiri tanpa disadari oleh si pembicara. Speech Processing adalah cabang dari pemrosesan sinyal digital yang bertujuan untuk terwujudnya interaksi yang natural antar manusia dan mesin. Karakteristik emosional adalah fitur yang terdapat dalam ucapan yang membawa ciri-ciri dari emosi pembicara. Linear Predictive Coding (LPC) adalah sebuah metode untuk mengekstraksi ciri dalam pemrosesan sinyal. Penelitian ini, menggunakan LPC sebagai ekstraksi ciri dan Metode Euclidean Distance untuk identifikasi emosi berdasarkan ciri yang didapatkan dari LPC.  Penelitian ini menggunakan data emosi marah, sedih, bahagia, netral dan bosan. Data yang digunakan diambil dari Berlin Emo DB, dengan menggunakan tiga kalimat berbeda dan aktor yang berbeda juga. Penelitian ini menghasilkan akurasi pada emosi sedih 58,33%, emosi netral 50%, emosi marah 41,67%, emosi bahagia 8,33% dan untuk emosi bosan tidak dapat dikenali. Penggunaan Metode LPC sebagai ekstraksi ciri memberikan hasil yang kurang baik pada penelitian ini karena akurasi rata-rata hanya sebesar 31,67% untuk identifikasi semua emosi. Data suara yang digunakan dengan kalimat, aktor, umur dan aksen yang berbeda dapat mempengaruhi dalam pengenalan emosi, maka dari itu ekstraksi ciri dalam pengenalan pola ucapan emosi manusia sangat penting. Hasil akurasi pada penelitian ini masih sangat kecil dan dapat ditingkatkan dengan menggunakan ekstraksi ciri yang lain seperti prosidis, spektral, dan kualitas suara, penggunaan parameter max, min, mean, median, kurtosis dan skewenes. Selain itu penggunaan metode klasifikasi juga dapat mempengaruhi hasil pengenalan emosi. AbstractSpeech is a signal that has a high complexity consisting of various information. Information that can be captured from speech can be in the form of messages to interlocutor, the speaker, the language, even the speaker's emotions themselves without the speaker realizing it. Speech Processing is a branch of digital signal processing aimed at the realization of natural interactions between humans and machines. Emotional characteristics are features contained in the speech that carry the characteristics of the speaker's emotions. Linear Predictive Coding (LPC) is a method for extracting features in signal processing. This research uses LPC as a feature extraction and Euclidean Distance Method to identify emotions based on features obtained from LPC. This study uses data on emotions of anger, sadness, happiness, neutrality, and boredom. The data used was taken from Berlin Emo DB, using three different sentences and different actors. This research resulted in inaccuracy in sad emotions 58.33%, neutral emotions 50%, angry emotions 41.67%, happy emotions 8.33% and bored emotions could not be recognized. The use of the LPC method as feature extraction gave unfavorable results in this study because the average accuracy was only 31.67% for the identification of all emotions. Voice data used with different sentences, actors, ages, and accents can influence the recognition of emotions, therefore the extraction of features in the recognition of speech patterns of human emotions is very important. Accuracy results in this study are still very small and can be improved by using other feature extractions such as provides, spectral, and sound quality, using parameters max, min, mean, median, kurtosis, and skewness. Besides the use of classification methods can also affect the results of emotional recognition. </description><publisher lang="id-ID">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</publisher><contributor lang="id-ID">Riset ini didukung dan didanai oleh Kemenristek Dikti dengan Nomer Kontrak : PTM-026/SKPP.TT/LPPM UAD/111/2019.</contributor><date>2020-12-02</date><type>Journal:Article</type><type>Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion</type><type>Other:</type><type>Other:</type><type>File:application/pdf</type><identifier>http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2693</identifier><identifier>10.25126/jtiik.2020722693</identifier><source lang="en-US">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 7, No 6: Desember 2020; 1177-1186</source><source lang="id-ID">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 7, No 6: Desember 2020; 1177-1186</source><source>2528-6579</source><source>2355-7699</source><source>10.25126/jtiik.202076</source><language>ind</language><relation>http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2693/pdf</relation><relation>http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/downloadSuppFile/2693/2635</relation><relation>http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/downloadSuppFile/2693/2636</relation><relation>http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/downloadSuppFile/2693/2642</relation><rights lang="id-ID">##submission.copyrightStatement##</rights><recordID>article-2693</recordID></dc>
|
| language |
ind |
| format |
Journal:Article Journal Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion Other Other: File:application/pdf File Journal:Journal |
| author |
Helmiyah, Siti Riadi, Imam Umar, Rusydi Hanif, Abdullah Yudhana, Anton Fadlil, Abdul |
| author2 |
Riset ini didukung dan didanai oleh Kemenristek Dikti dengan Nomer Kontrak : PTM-026/SKPP.TT/LPPM UAD/111/2019. |
| title |
Identifikasi Emosi Manusia Berdasarkan Ucapan Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri LPC dan Metode Euclidean Distance |
| publisher |
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya |
| publishDate |
2020 |
| isbn |
9782020722698 |
| url |
http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2693 http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2693/pdf http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/downloadSuppFile/2693/2635 http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/downloadSuppFile/2693/2636 http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/downloadSuppFile/2693/2642 |
| contents |
Ucapan merupakan sinyal yang memiliki kompleksitas tinggi terdiri dari berbagai informasi. Informasi yang dapat ditangkap dari ucapan dapat berupa pesan terhadap lawan bicara, pembicara, bahasa, bahkan emosi pembicara itu sendiri tanpa disadari oleh si pembicara. Speech Processing adalah cabang dari pemrosesan sinyal digital yang bertujuan untuk terwujudnya interaksi yang natural antar manusia dan mesin. Karakteristik emosional adalah fitur yang terdapat dalam ucapan yang membawa ciri-ciri dari emosi pembicara. Linear Predictive Coding (LPC) adalah sebuah metode untuk mengekstraksi ciri dalam pemrosesan sinyal. Penelitian ini, menggunakan LPC sebagai ekstraksi ciri dan Metode Euclidean Distance untuk identifikasi emosi berdasarkan ciri yang didapatkan dari LPC. Penelitian ini menggunakan data emosi marah, sedih, bahagia, netral dan bosan. Data yang digunakan diambil dari Berlin Emo DB, dengan menggunakan tiga kalimat berbeda dan aktor yang berbeda juga. Penelitian ini menghasilkan akurasi pada emosi sedih 58,33%, emosi netral 50%, emosi marah 41,67%, emosi bahagia 8,33% dan untuk emosi bosan tidak dapat dikenali. Penggunaan Metode LPC sebagai ekstraksi ciri memberikan hasil yang kurang baik pada penelitian ini karena akurasi rata-rata hanya sebesar 31,67% untuk identifikasi semua emosi. Data suara yang digunakan dengan kalimat, aktor, umur dan aksen yang berbeda dapat mempengaruhi dalam pengenalan emosi, maka dari itu ekstraksi ciri dalam pengenalan pola ucapan emosi manusia sangat penting. Hasil akurasi pada penelitian ini masih sangat kecil dan dapat ditingkatkan dengan menggunakan ekstraksi ciri yang lain seperti prosidis, spektral, dan kualitas suara, penggunaan parameter max, min, mean, median, kurtosis dan skewenes. Selain itu penggunaan metode klasifikasi juga dapat mempengaruhi hasil pengenalan emosi. AbstractSpeech is a signal that has a high complexity consisting of various information. Information that can be captured from speech can be in the form of messages to interlocutor, the speaker, the language, even the speaker's emotions themselves without the speaker realizing it. Speech Processing is a branch of digital signal processing aimed at the realization of natural interactions between humans and machines. Emotional characteristics are features contained in the speech that carry the characteristics of the speaker's emotions. Linear Predictive Coding (LPC) is a method for extracting features in signal processing. This research uses LPC as a feature extraction and Euclidean Distance Method to identify emotions based on features obtained from LPC. This study uses data on emotions of anger, sadness, happiness, neutrality, and boredom. The data used was taken from Berlin Emo DB, using three different sentences and different actors. This research resulted in inaccuracy in sad emotions 58.33%, neutral emotions 50%, angry emotions 41.67%, happy emotions 8.33% and bored emotions could not be recognized. The use of the LPC method as feature extraction gave unfavorable results in this study because the average accuracy was only 31.67% for the identification of all emotions. Voice data used with different sentences, actors, ages, and accents can influence the recognition of emotions, therefore the extraction of features in the recognition of speech patterns of human emotions is very important. Accuracy results in this study are still very small and can be improved by using other feature extractions such as provides, spectral, and sound quality, using parameters max, min, mean, median, kurtosis, and skewness. Besides the use of classification methods can also affect the results of emotional recognition. |
| id |
IOS5756.article-2693 |
| institution |
Universitas Brawijaya |
| affiliation |
mill.onesearch.id |
| institution_id |
30 |
| institution_type |
library:university library |
| library |
Fakultas Ilmu Komputer |
| library_id |
1383 |
| collection |
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) |
| repository_id |
5756 |
| subject_area |
Ilmu Komputer Sistem Informasi Teknik Komputer Teknologi Informasi |
| city |
KOTA MALANG |
| province |
JAWA TIMUR |
| shared_to_ipusnas_str |
1 |
| repoId |
IOS5756 |
| first_indexed |
2020-12-02T19:20:32Z |
| last_indexed |
2020-12-18T03:53:43Z |
| recordtype |
dc |
| merged_child_boolean |
1 |
| _version_ |
1800783729586601984 |
| score |
17.13294 |