Pengembangan Model HMM Berbasis Maksimum Lokal Menggunakan Jarad Euclid Untuk Sistem Identifikasi Pembicara
Bebas
6
0
0
Teks penuh
Dokumen terkait
Suara chord gitar dapat diidentifikasi dengan mengekstrasi ciri dari setiap chord menggunakan teknik mel-frequency cepstrum coefficient (MFCC) untuk kemudian
Implementasi sistem pengenalan suara menggunakan sinyal EMG pada Raspberry Pi berhasil direalisasikan menggunakan metode ekstraksi ciri yang ada pada paper “Web Browser
Tema yang dipilih dalam penelitian ini ialah pengenalan suara, dengan judul Penerapan Model Codebook untuk Transkripsi Suara ke Teks dengan Ekstraksi Ciri
Pada sistem penelitian ini digunakan metode MFCC (mel frequency cepstrum coefficients) dimana MFCC ini mampu menangkap karakteristik pengenalan suara manusia atau dengan kata
Membuat model sistem untuk penyelesaian proyek akhir ini sesuai dengan teori dasar yang diberikan meliputi : Pembuatan algoritma MFCC (mel frequency cepstrum coefficient),
Sistem pengenalan ekspresi secara umum terdiri dati 4 tahap, yaitu akusisi citra dari kamera video, deteksi wajah , ekstraksi ciri/ fitur penting wajah dan yang
Pengenal pengucap adalah suatu proses pengenalan untuk mengetahui siapa yang mengucapkan sinyal informasi tersebut dengan mencocokkan karakteristik ucapan yang ada di dalam basis
Kesimpulan yang dapat diambil dari tahapan perancangan hingga pengujian yang dilakukan pada sistem identifikasi telapak tangan menggunakan ekstraksi ciri berbasis
