SISTEM IDENTIFIKASI PEMBICARABERBASIS POWER SPEKTRUM :MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL
Bebas
6
0
0
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Dilihat dari tingkat akurasi yang dihasilkan untuk jumlah data yang sama dengan menggunakan jenis data asli, model dengan banyaknya pelatihan sebesar 40 dan
Hasil dari tingkat Data identify berupa array yang berguna pada tingkatan selanjutnya ketika sistem akan melakukan sebuah akurasi data berdasarkan array yang telah dibuat yang
Penambahan ukuran codebook besar iterasi dan jumlah database pada dasarnya akan membuat persen akurasi dari sistem semakin tinggi, namun pada tabel 4.25 dan 4.26
Security Information Management (SIM) akan membaca data access log dan error log yang telah dicatat oleh web server lalu data tersebut akan dilakukan training dan
Dari hasil pengujian, didapatkan akurasi tertinggi sebesar 75,50% pada jumlah state 6, jumlah cluster 256, dan data latih sebesar 90 untuk setiap suku kata dalam
Pada metode Vector Quantization, sampel suara data training yang sudah diekstraksi ciri dengan MFCC diubah ke dalam bentuk vektor dan dicocokkan dengan sampel suara data testing
Pengujian Hidden Markov Model dengan Menambahan Teknik Laplace Smoothing Penambahan teknik Laplace Smoothing, hal ini ditujukan agar data uji yang tidak ditemukan pada latih
Dengan tingkat akurasi pengenalan data pengujian 51,79% ini, sistem yang dibuat bisa dikatakan kurang baik atau sistem tidak bisa dengan tepat
