• Tidak ada hasil yang ditemukan

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

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2017

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

Copied!
81
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 81 Halaman )

Teks penuh

Gambar

Gambar 4 White Gaussian Noise 20dB
Tabel 1l 1 Segmentasi Fsi Fonem
Gambar 14 Data Uji yang Ditambahkan Noise
Gambar 21 Grafik Tingkat Akurasi Suara
+7

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 81 Halaman - 1.37 MB )

Garis besar

PENDAHULUAN Latar Belakang HASIL DAN PEMBAHASAN Data suara yang telah direkam pada Perbandingan metode Wavelet Daubechies dan MFCC sebagai ekstraksi ciri pada pengenalan fonem dengan Probabilistic Neural Network (PNN) sebagai Classifier

Dokumen terkait

Pengenalan Tulisan Tangan Menggunakan Ekstraksi Ciri Wavelet Transform dari Projection Profile - Handwriting Recognition Using Wavelet Transform of Projection Profile Feature Extraction.

Tingkat akurasi rata-rata pengenalan tulisan tangan dengan metode ekstraksi ciri wavelet transform pada projection profile menggunakan filter db2, db6, sym4, sym6, coif1,

Identifikasi DNA Bakteri Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Rantai Markov dengan Probabilistic Neural Network Sebagai Classifier

Pada klasifikasi Probabilistic Neural Network dengan ekstraksi ciri Rantai Markov Orde Dua, berdasarkan grafik pada Gambar 5, dapat dilihat bahwa nilai sensitivity tertinggi baik

Pemodelan Biplot pada Klasifikasi Fragmen Metagenom dengan K-Mers Sebagai Ekstraksi Ciri Dan Probabilistic Neural Network Sebagai Classifier

4 Pada percobaan data latih dengan 10 peubah, klasifikasi menghasilkan nilai akurasi yang sama mulai dari dimensi akar ciri (r) sebesar 10 hingga 64 untuk semua

Perbandingan berbagai metode ukuran jarak untuk pengenalan fonem dengan MFCC sebagai ekstraksi ciri

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

Model Fonem dengan Pendekatan Distribusi Normal untuk Pengenalan Kata Menggunakan MFCC sebagai Ekstraksi Ciri

Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi keakuratan pengenalan fonem dari kata yang telah diucapkan oleh pembicara dengan menggunakan pendekatan distribusi normal dan

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

NTIFIKASI PEMBICARA DENGAN PEMODELAN IDENTIFIKASI PEMBICARA DENGAN MFCC SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI DAN SVM SEBAGAI PENGENALAN POLA LUTHFAN ALMANFALUTHI

Pengenalan Pola menggunakan fungsi Kernel Quadratic dengan rasio 90 : 10 menunjukan bahwa untuk data uji suara asli tanpa noise, algoritma SMO menghasilkan keakuratan

PEMODELAN BIPLOT PADA KLASIFIKASI FRAGMEN METAGENOM DENGAN K-MERS SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI DAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK SEBAGAI CLASSIFIER

Sebagai perbandingan akurasi 60%:40% data antara reduksi menggunakan biplot dengan tanpa biplot disajikan hasil percobaan yang telah dilakukan pada Tabel 8. Hasil dari