SISTEM AKSES BUKU PERPUSTAKAAN JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS ANDALAS MENGGUNAKAN APLIKASI PENGENALAN WICARA DENGAN METODA MFCC-VQ dan SSE

dokumen-dokumen yang mirip
TUGAS AKHIR. Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Menyelesaikan Program Strata I Pada Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Andalas

Sistem Verifikasi Penutur menggunakan Metode Mel Frequensi.

TUGAS AKHIR. Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Menyelesaikan Program Strata I Pada Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Andalas

Aplikasi Teknik Speech Recognition pada Voice Dial Telephone

BAB I PENDAHULUAN. Proses pengenalan kata merupakan salah satu fungsi dari

INDEPT, Vol. 3, No.1, Februari 2013 ISSN

BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang

Pengenalan Suara Menggunakan Metode MFCC (Mel Frequency Cepstrum Coefficients) dan DTW (Dynamic Time Warping) untuk Sistem Penguncian Pintu

i. Perangkat Keras Prosesor Intel Pentium(R) Dual-Core CPU 2.20 GHz

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Suara adalah merupakan gabungan berbagai sinyal, tetapi suara murni secara teoritis dapat dijelaskan dengan

BAB I PENDAHULUAN. 2012). Penelitian yang dilakukan oleh Bosma dkk. (1965), menemukan bahwa

Pengenalan Pembicara dengan Ekstraksi Ciri MFCC Menggunakan Kuantisasi Vektor (VQ) Yoyo Somantri & Erik Haritman dosen tek elektro fptk UPI.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

Pengenalan Digit 0 Sampai 9 Menggunakan Ekstraksi Ciri MFCC dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

PENGENALAN SUARA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN MODEL PROPAGASI BALIK

Bab 3. Perancangan Sistem

IDENTIFIKASI TUTUR DENGAN METODE KUANTISASI VEKTOR LINDE - BUZO - GRAY TUGAS AKHIR OLEH: YOHANES AGUNG SANTOSO PRANOTO

ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI. mahasiswa Binus University secara umum. Dan mampu membantu

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Indonesia

PENGENALAN NADA SULING REKORDER MENGGUNAKAN FUNGSI JARAK CHEBYSHEV

Bab 1. Pendahuluan. aman semakin diperlukan untuk menjamin keamanan data. Berbagai solusi proteksi

Penerapan Perintah Suara Berbahasa Indonesia untuk Mengoperasikan Perintah Dasar di Windows

Suara bisa dibuat database engine untuk pengenalan kata. Dengan aplikasi ini, dapat secara otomatis melakukan transkripsi suara, sehingga dapat mengur

STMIK GI MDP. Program Studi Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2010/2011

Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNIK 2016) - Semarang, 10 Oktober 2016 ISBN:

IDENTIFIKASI CAMPURAN NADA PADA SUARA PIANO MENGGUNAKAN CODEBOOK

PENDAHULUAN. Latar Belakang

PERBANDINGAN METODE HIDDEN MARKOV MODEL DAN VECTOR QUANTIZATION UNTUK APLIKASI IDENTIFIKASI SUARA

2.4. Vector Quantization Kebisingan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Desain Penelitian Requirements Definition...

PENGATURAN POSISI KAMERA CCTV DENGAN PERINTAH SUARA

PENDAHULUAN. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

APLIKASI SPEECH RECOGNITION BAHASA INDONESIA DENGAN METODE MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT

APLIKASI PENGENALAN UCAPAN SEBAGAI PENGATUR MOBIL DENGAN PENGENDALI JARAK JAUH

BAB I PENDAHULUAN ! <!!!!!

BAB I PENDAHULUAN SIMULASI DAN ANALISIS PEMANTAUAN KAMAR PASIEN RAWAT INAP DENGAN DETEKSI DAN KLASIFIKASI SINYAL AUDIO 1

Pembuatan Speech Recognition Dan Database Wicara Untuk Kontrol Peralatan Rumah Tangga Jarak Jauh

APLIKASI PENGENALAN UCAPAN SEBAGAI PENGATUR KECEPATAN PUTARAN KIPAS ANGIN

Pengenalan Fonem Vokal Bahasa Jawa Mataraman Menggunakan Metode Liner Predictive Model Dan Hidden Markov Model

3.1.2 Analisis Kebutuhan... Error! Bookmark not defined Perancangan... Error! Bookmark not defined Pengujian... Error!

Perbandingan Sistem Perhitungan Suara Tepuk Tangan dengan Metode Berbasis Frekuensi dan Metode Berbasis Amplitudo

BAB 1 PENDAHULUAN. berkembang pesat pada akhir-akhir ini mengingat perkembangan teknologi yang

Frekuensi Dominan Dalam Vokal Bahasa Indonesia

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. menggunakan voice recognition dapat membantu user memilih produk buah

PERBANDINGAN METODE HIDDEN MARKOV MODEL DAN VECTOR QUANTIZATION UNTUK APLIKASI IDENTIFIKASI SUARA

APLIKASI PENDETEKSI EMOSI MANUSIA MENGGUNAKAN METODE MFCC DAN DTW

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. 4.1 Spesifikasi Hardware dan Software yang digunakan dalam penelitian

Karakteristik Spesifikasi

Identifikasi Pembicara dengan Menggunakan Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dan Self Organizing Map (SOM)

APLIKASI PENGENALAN SUARA DIGITAL NADA DASAR PIANO SKRIPSI M. ARDIANSYAH

IDENTIFIKASI BUNYI DALAM PEMBELAJARAN NADA DASAR PERMAINAN SULING BATAK MENGGUNAKAN METODE MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT SKRIPSI

SISTEM PENGENALAN PENUTUR DENGAN METODE MEL-FREQUENCY WRAPPING DAN KUANTISASI VEKTOR

BAB I PENDAHULUAN. manusia satu dengan manusia lainnya berbeda-beda intonasi dan nadanya, maka

Penerapan Metode Mel Frequency Ceptral Coefficient dan Learning Vector Quantization untuk Text-Dependent Speaker Identification

BIOMETRIK SUARA DENGAN TRANSFORMASI WAVELET BERBASIS ORTHOGONAL DAUBENCHIES

SISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN REAL TIME MENGGUNAKAN METODE DOMINANT POINT DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION

BAB I PENDAHULUAN. dapat menghasilkan suara yang enak untuk didengar.

BAB 1 PENDAHULUAN. berkaitan dengan pemprosesan sinyal suara. Berbeda dengan speech recognition

Identifikasi Speech Recognition Manusia dengan Menggunakan Average Energy dan Silent Ratio Sebagai Feature Extraction Suara pada Komputer

Aktifasi Peralatan Elektronik Berbasis Suara Menggunakan Android

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. perangkat. Alat dan bahan yang digunakan sebelum pengujian:

Bab 4. Implementasi Dan Evaluasi

PENDAHULUAN Tujuan Latar Belakang Ruang Lingkup Manfaat Penelitian TINJAUAN PUSTAKA Nada dan Chord Gitar

BAB 1 PENDAHULUAN. kehandalannya. Komputer terus dikembangkan. Komputer dituntut memiliki kecepatan

1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN

BAB I PENDAHULUAN. Teknologi sekarang ini berkembang sangat pesat, hampir semua kehidupan

PENDETEKSIAN TINGKAT USIA MUDA, DEWASA DAN TUA MENGGUNAKAN METODE MFCC DAN FUZZY LOGIC BERBASISKAN SPEECH RECOGNITION

IDENTIFIKASI KEBERADAAN TIKUS BERDASARKAN SUARANYA MENGGUNAKAN SMS GATEWAY

Jaringan Syaraf Tiruan pada Robot

Jurnal Komputer Terapan Vol. 1, No. 2, November 2015, Jurnal Politeknik Caltex Riau

APLIKASI SPEECH TO TEXT BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS DAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Aplikasi Pengenalan Suara Dalam Pengaksesan Sistem Informasi Akademik

PERANGKAT LUNAK VERIFIKASI SUARA DENGAN METODE PENGOLAHAN SINYAL

1. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

RANCANGAN APLIKASI BIOMETRIK BERDASARKAN FACIAL EMG

ISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.2 Agustus 2016 Page 1787

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK MENENTUKAN JENIS KAWANAN IKAN, JARAK KAWANAN IKAN, DAN POSISI KAPAL

Penggunaan Tapis Adaptif Dalam Proses Editing suara Pada Pembuatan Film Layar Lebar

Warble Of Lovebird Classification Using Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Oleh: Ulir Rohwana ( ) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. H. M. Isa Irawan, M.T.

BAB 1 PENDAHULUAN. sesamanya dalam kehidupan sehari hari untuk menunjang kebutuhan hidup mereka.

PENERAPAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI. spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang menunjang.

BAB 2 LANDASAN TEORI. mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. dari masalah pattern recognition, yang pada umumnya berguna untuk

TINJAUAN PUSTAKA. Pengenalan Suara

Implementation of Voice Recognition Based Key Using Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)

SIMULASI DAN ANALISIS KLASIFIKASI GENRE MUSIK BERBASIS FFT DAN CONTINOUS DENSITY HIDDEN MARKOV MODEL

Rabiner L, Juang BH Fundamental of Speech Recognition. New Jersey: PTR Prentice-Hall, Inc. Reynolds D.A An Overview of Automatic

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Sistem Pengenalan Suara Bahasa Indonesia Untuk Mengenali Aksen Melayu Pontianak Dan Sunda Garut

PENGGUNAAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM MENGENALI SUARA MANUSIA UNTUK KENDALI QUADROTOR

Transkripsi:

SISTEM AKSES BUKU PERPUSTAKAAN JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS ANDALAS MENGGUNAKAN APLIKASI PENGENALAN WICARA DENGAN METODA MFCC-VQ dan SSE TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Menyelesaikan Program Strata I Pada Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Andalas Oleh : NEILUL FIKRI HERMAN 04175079 PEMBIMBING I : RAHMADI KURNIA, Dr. Eng NIP : 19690820 199703 1 002 PEMBIMBING II : MEZA SILVANA, ST NIP. 19810325 200812 2 003 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ANDALAS PADANG 2011

ABSTRAK Pada tugas akhir ini teknologi speech recognition dimanfaatkan untuk mengakses buku perpustakaan. Pada sistem ini digunakan suara sebagai input. Permasalahan yang dihadapi dalam penelitian ini adalah bagaimana informasi suara pengguna dapat dijadikan sebagai parameter dalam pengaksesan buku perpustakaan. Untuk itu digunakan metoda Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan Vektor Quantisation (VQ). Pada input suara dilakukan ekstraksi ciri menggunakan metoda MFCC untuk mendapatkan parameter-parameter suara input. Pada hasil MFCC dilakukan Vektor Quantisation (VQ) yang berguna untuk memetakan vektor-vektor dari ruang vektor besar menjadi jumlah terbatas daerah ruang vector. Hasil VQ ini disimpan sebagai data standar (codebook). Jika ada sinyal/suara baru yang amsuk ke dalam sistem, maka sistem akan melakukan proses MFCC dan VQ terhadap sinyal tersebut kemudian mematchingkannya dengan data standar yang telah ditetapkan. Sinyal yang memiliki error terkecil dengan data standar diasumsikan sama dengan data standar tersebut, sehingga sistem akan menampilkan daftar buku pustaka yang tersedia. Setelah dilakukan pengujian pada sistem didapatkan persentase kebenaran sebesar 79,89%. Kata kunci: speech recognition, mel-frequency cepstral koefficients (MFCC), vektor quantisation (VQ).

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Beberapa tahun terakhir perkembangan dunia teknologi informatika dan komunikasi telah mengalami kemajuan yang sangat pesat, salah satunya adalah penelitian di bidang suara dimana sinyal informasi yang dikirimkan tidak hanya berupa data teks tetapi juga suara manusia. Teknologi pengolahan wicara telah banyak mengalami kemajuan yang sangat pesat. Sistem yang dirancang akan mengenali pola pengenalan ucapan manusia dengan parameter frekuensi suara dan amplitudo suara. Sinyal wicara yang masuk akan diproses dan dikenali oleh suatu mesin untuk kemudian digunakan sebagai perintah. Proses tersebut lebih dikenal sebagai pengenalan wicara (speech recognition), yaitu pengenalan wicara melalui sampel suara yang telah diolah. Teknik ini memungkinkan untuk menggunakan suara pengucap sebagai verifikasi terhadap identitas pengucapan dan juga kontrol akses. Perpustakaan sebagai salah satu fasilitas umum untuk mengakses berbagai ilmu pengetahuan dalam bentuk buku kini dituntut untuk memberikan pelayanan yang lebih baik seiring dengan kemajuan teknologi telekomunikasi. Berbagai langkah dilakukan, mulai dari penambahan fasilitas komputer yang bisa mengakses database buku perpustakaan hingga perpustakaan online. Perpustakaan di jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas dapat dikatakan masih menggunakan model klasik, dimana untuk mengetahui buku yang tersedia di perpustakaan pengunjung (mahasiswa khususnya) harus langsung ke

rak-rak buku. Hal ini sangat tidak efektif, untuk itu diperluka suatu teknologi yang dapat mempermudah pengunjung untuk mengakses buku perpustakaan. Pada tugas akhir ini akan dibuat sebuah sistem pengaksesan buku perpustakaan di Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas yang memanfaatkan teknologi pengenalan wicara (speech recognition). Sistem ini diharapkan dapat mengenali suara dan kemudian hasil dari pengenalan informasi suara tersebut digunakan untuk sistem pengaksesan database buku perpustakaan. Dengan demikian pengunjung semakin tertarik berkunjung karena adanya penerapan teknologi pengenalan wicara yang dapat mempermudah dan mempercepat pengunjung dalam mengakses buku perpustakaan, sehingga pelayanan terhadap pengunjung perpustakaan menjadi lebih cepat. Beberapa penelitian yang berkaitan dengan speech recognition yaitu: 1. Maratus Shalihah[9] dalma penelitiannya Aplikasi Pengenalan Wicara Untuk Sistem Akses Buku Perpustakaan yang membahas tentang pengenalan sinyal wicara untuk pengaksesan buku perpustakaan menggunakan independent speaker dengan metoda matching Sum square error (SSE). 2. Abmierdal Rahmat[8] dalam penelitiannya yang berjudul Perancangan Sistem Verifikasi Penutur dan Pengenalan Kata Menggunakan Metoda Mel Frequency Cepstral Coefficients-Vector Quantisation (MFCC-VQ) dan Logika Fuzzy Berdasarkan Kata Warna Merah, Biru, dan Hijau yang membahas tentang pengenalan penutur dan pengenalan kata dengan menggunakan metoda Mel Frequency Cepstral Coefficient Vektor Quantization (MFCC-VQ).

1.2. Tujuan Penelitian 1. Mengimplementasikan sistem pengenalan sinyal wicara untuk mengakses buku perpustakaan di Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas dengan menggunakan metoda Mel Frequensy Cepstral Coefficient Vector Quantisation (MFCC-VQ) dan Sum Square Error (SSE). 2. Mengukur dan menganalisa kemampuan sistem dalam mengenali katakata yang diucapkan oleh pengguna untuk mengakses buku perpustakaan. 1.3. Manfaat Penelitian Manfaat dari penelitian ini adalah agar pengunjung lebih mudah dan lebih cepat dalam mengakses buku perpustakaan di Jurusan Teknik Elektro. 1.4. Permasalahan Permasalahan yang akan diselesaikan pada tugas akhir ini adalah bagaimana memanfaatkan sistem pengenalan informasi suara (Speech recognition) pada user untuk digunakan sebagai parameter dalam sistem pengaksesan buku perpustakaan di Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas. Untuk itu diperlukan parameter-parameter dalam pengolahan sinyal seperti : proses sampling, frame blocking, windowing dan FFT. 1.5. Batasan Masalah Batasan masalah dari tugas akhir ini yaitu : 1. Perancangan sistem menggunakan perangkat lunak MATLAB.

2. Sistem bersifat independent, yaitu pengguna sistem bisa diakses oleh siapa saja khusus dewasa. 3. Proses perekaman dikondisikan seideal mungkin. 4. Kata yang digunakan untuk perekaman dan pengujian hanyalah katakata yang mewakili masing-masing kategori. 5. Jika suara dikenali maka sistem akan menampilkan daftar buku pustaka sesuai dengan kategori yang diucapkan. 6. Batas waktu maksimal penutur untuk mengucapkan kategori buku yang diucapkan setelah tombol start ditekan adalah 2 detik. 1.6. Sistematika Penulisan Sistematika penulisan dalam tugas akhir ini terdiri dari : Bab I Pendahuluan, berisi tentang latar belakang, tujuan penelitian, manfaat penelitian, permasalahan, batasan masalah, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan. Bab II Penjelasan teori dasar pengolahan sinyal suara. Metoda Mel Frequency Cepstral Coefficients-Vector Quantisation (MFCC-VQ) dalam pengenalan wicara. Bab III Berisi tentang rancangan dan langkah-langkah dalam proses pengenalan wicara dengan metoda Mel Frequency Cepstral Coefficients-Vector Quantisation ( MFCC-VQ). Bab IV Hasil penelitian dan analisis serta pembahasan dari penelitian tugas akhir ini. Bab V Penutup yang berisi kesimpulan dan saran.

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa: 1. Untuk tiap-tiap kata, keberhasilan sistem bervariasi mulai dari 29,33% - 100%. Sedangkan secara umum tingkat keberhasilan/kebenaran sistem dapat mencapai 79,89%. 2. Kata-kata yang mempunyai kemiripan bunyi yang diakibatkan tingkat kesamaan fonem yang tinggi memiliki tingkat keberhasilan yang relatif rendah, dimana telkom yang memiliki kesamaan fonem dengan elka dan jarkom memiliki akurasi yang terendah yaitu sebesar 29,33%, elka memiliki akurasi sebesar 40%, dan jarkom memiliki akurasi sebesar 48%. 6.2. Saran Sistem yang dibuat pada penelitian ini masih harus diperbaiki sehingga tingkat akurasi sistem yang relatif rendah pada halaman utama yang disebabkan oleh tingginya kesamaan fonem dapat meningkat. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan metoda pengenalan kata yang lebih baik seperti jaringan saraf tiruan yang memiliki algoritma pelatihan, atau dapat juga menggunakan logika fuzzy.

KEPUSTAKAAN [1] Akhmad A. Arry. Proses Pembentukan dan Karakteristi Sinyal Ucapan. Bandung: Teknik Elektro ITB [2] Andika Sari, Isti. 2006. Aplikasi Speech recognition Untuk Penyajian Informasi Kereta Api Di Stasiun Gubeng. Surabaya: PENS-ITS. [3] Gendrowieweko, Puguh. Aplikasi Pengenalan Wicara Untuk Sistem Akses Buku Perpustakaan. Surabaya: PENS-ITS. [4] Iriane Budi, Istaris. 2006. Aplikasi Speech recognition Untuk Sistem Informasi Rumah Sakit Islam Tulungagung. Surabaya: PENS-ITS. [5] John. G. Proakis, Dimitris. G. Monolakis. 1995. Digital Signal Processing: principles, algorithms, and application. New Jersey: Prentice Hall, Inc. [6] K.Mitra, Sanjit. 2001. Digital Signal Processing : A Computer Based Approach. Mc Graw Hill,Inc. [7] Lawrence R. Rabiner dan Biing-Hwang Juang. 1993. Fundamentals of Speech recognition. Prentice Hall International, Inc. [8] Rahmat, Abmierdal. 2010. Perancangan Sistem Verifikasi Penutur dan Pengenalan Kata Menggunakan Metoda Mel Frequency Cepstral Coefficients-Vector Quantisation (MFCC-VQ) dan Logika Fuzzy Berdasarkan Kata Warna Merah, Biru, dan Hijau. Padang: Teknik Elektro Universitas Andalas

[9] Silvana, Meza. 2006. Optimalisasi Bobot Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Algoritma Genetik Dalam Identifikasi Suara. Padang: Teknik Elektro Universitas Andalas. [10] Solihah, Maratus. 2007. Aplikasi Pengenalan Wicara Untuk Sistem Akses Buku Perpustakaan. Surabaya: PENS-ITS. [11] Thomas W Persin. 1987. Voice and Speech processing. New York: Mc Graw Hill. [12] Wrede, Britta dan Fink, Gernot A. 2005. Fundamental of Automatic Speech recognition. Applied Computer Science Group, Bielefeld University.