Implementasi Metode Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) Dalam IDentifikasi jenis Suara Burung Berkicau
Teks penuh
Gambar
![Gambar 1.1 Model Waterfall [5]](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dok/1336209.795428/5.595.148.485.481.725/gambar-model-waterfall.webp)
Dokumen terkait
Tema yang dipilih dalam penelitian ini ialah pengenalan suara, dengan judul Penerapan Model Codebook untuk Transkripsi Suara ke Teks dengan Ekstraksi Ciri
pada tahap pengenalan pola suara penutur menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) model madaline (many Adaline/ yang merupakan bentuk jamak dari Adaline) untuk membandingkan ciri
Dengan metode tersebut hasil yang diperoleh dari pengujian sistem JST dari suara yang diekstraksi ciri dengan MFCC mendekati nilai target yang telah ditentukan, yaitu 1 untuk
Sistem pengenalan suara yang dibuat dengan menggunakan metode MFCC untuk ekstraksi ciri suara dan metode DTW untuk pencocokan pola memiliki tingkat keberhasilan
Dengan metode tersebut hasil yang diperoleh dari pengujian sistem JST dari suara yang diekstraksi ciri dengan MFCC mendekati nilai target yang telah ditentukan, yaitu 1 untuk
Kemudian identifikasi sleep apnea dapat dilakukan menggunakan pengolahan sinyal wicara, dalam penelitian ini berhasil menggunakan metode Mel Frequency Cepstrum Coefficient
Untuk tingkat pengenalan masing-masing data uji dengan SNR 20 dB sebesar 45%, data uji dengan SNR 30 dB sebesar 52%, data uji dengan SNR 40 dB sebesar 72%, data uji dengan SNR 50 dB
Tahapan ini merupakan hasil dari ekstraksi ciri suara pengguna menggunakan MFCC yang selanjutnya ditampilkan dalam bentuk grafik untuk mengetahui pola suara pengguna pada suara bahasa
