• Tidak ada hasil yang ditemukan

Pendeteksian Kata dengan MFCC sebagai Ekstraksi Ciri dan Codebook sebagai Pengenalan Pola

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Pendeteksian Kata dengan MFCC sebagai Ekstraksi Ciri dan Codebook sebagai Pengenalan Pola"

Copied!
23
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 23 Halaman )

Teks penuh

Gambar

Gambar 1 Diagram pengolahan suara
Gambar 4 Diagram alur MFCC
Gambar 5 Ilustrasi penggunaan codebook
Gambar 6 Diagram alur penelitian
+5

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 23 Halaman - 709.05 KB )

Garis besar

Pendeteksian Kata dengan MFCC sebagai Ekstraksi Ciri dan Codebook sebagai Pengenalan Pola

Dokumen terkait

Perbandingan metode Wavelet Daubechies dan MFCC sebagai ekstraksi ciri pada pengenalan fonem dengan Probabilistic Neural Network (PNN) sebagai Classifier

Tingkat akurasi perbandingan Wavelet Daubechies dan MFCC antara data asli dan data dengan penambahan noise 30dB, 20dB, dan 10dB dapat dilihat pada Gambar 29. Gambar

Perbandingan Wavelet Daubechies dan MFCC sebagai ekstraksi ciri pada pengenalan fonem berdasarkan distribusi normal

Ekstraksi ciri Wavelet masih baik dalam pengenalan fonem, jika menggunakan data latih sebagai data uji dengan akurasi sebesar 99,74%. Pada kasus ini, penerapan Wavelet

Perbandingan metode Wavelet Daubechies dan MFCC sebagai ekstraksi ciri pada pengenalan fonem dengan Probabilistic Neural Network (PNN) sebagai Classifier

Tingkat akurasi perbandingan Wavelet Daubechies dan MFCC antara data asli dan data dengan penambahan noise 30dB, 20dB, dan 10dB dapat dilihat pada Gambar 29. Gambar

Perbandingan pemodelan Wavelet dan MFCC sebagai ekstraksi ciri pada pengenalan fonem dengan teknik jaringan syaraf tiruan sebagai classifier

Hasil pengujian secara keseluruhan dengan membandingkan tingkat akurasi antara pengenalan fonem dengan menggunakan ekstraksi ciri berbasis transformasi Fourier dan

Pengenalan Ucapan Suku Kata Bahasa Lisan Menggunakan Ciri LPC, MFCC, dan JST

Selain dengan menggunakan klasifikasi awal, cara lain yang dapat dilakukan adalah menguji kemampuan ciri lain sebagai wakil dari sinyal digital suara ucapan suku kata bahasa

PERBANDINGAN PEMODELAN WAVELET DAN MFCC SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI PADA PENGENALAN FONEM DENGAN TEKNIK JARINGAN SYARAF TIRUAN SEBAGAI CLASSIFIER

HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian yang telah dilakukan adalah tahap praproses meliputi proses akuisisi data suara digital, proses sinyal yang ditambahkan noise dan proses

PERBANDINGAN BERBAGAI METODE UKURAN JARAK UNTUK PENGENALAN FONEM DENGAN MFCC SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI YULIANA SURI

Pada penelitian kali ini akan digunakan empat metode ukuran jarak, yaitu Jarak Euclid, Jarak Euclid Standar Deviasi, Jarak Euclid Range dan Jarak Mahalanobis

IDENTIFIKASI JENIS TANGIS BAYI MENGGUNAKAN CODEBOOK UNTUK PENGENAL POLA DAN MFCC UNTUK EKSTRAKSI CIRI MEDHANITA DEWI RENANTI

Terdapat 140 data latih yang masing-masing mewakili 28 tangis bayi lapar, 28 tangis bayi mengantuk, 28 tangis bayi ingin bersendawa, 28 tangis bayi mengalami nyeri (ada angin)