viii
INTISARI
Secara umum suara adalah fenomena fisik yang diakibatkan oleh sebuah getaran. Saat manusia berbicara pita suara akan menutup dan bergetar. Getaran yang dihasilkan pun beragam sehingga menghasilkan suara yang beragam pula. Keunikan inilah yang membuat setiap manusia memiliki perbedaan suara, terutama ketika melakukan pengucapan sebuah kata. Kata-kata yang di ucapkan oleh manusia memiliki pola-pola unik sehingga memungkinkan untuk dimanfaatkan membantu aktifitas harian manusia itu sendiri. Dari keunikan ini muncul sebuah ide untuk merancang dan membuat sebuah alat sederhana untuk mengontrol tingkat kecerahan lampu DC secara real time dengan memanfaatkan suara manusia sebagai inputan. Pengenalan suara ini menggunakan metode ekstraksi ciri DCT dan fungsi korelasi. Lampu yang akan di kontrol adalah LED dan akan diserialkan dengan laptop. Proses pengenalan ucapan melalui beberapa subproses antara lain perekaman, normalisasi, pemotongan sinyal, windowing, zerro padding, ekstraksi ciri DCT, fungsi korelasi penentuan keluaran dan komunikasi serial.
Aplikasi pengenalan ucapan sudah dibuat dan dapat bekerja sesuai dengan perancangan. Pada program pengenalan ini menamplikan gelombang suara terekam, spektrum ekstraksi ciri, dan hasil keluaran yang berupa text. Pada program pengenalan secara real time mampu mengenali sebesar 92,5 % untuk user satu dan 95 persen untuk user dua dan tiga. Parameter pengenalan terbaik berada pada variasi batas potong 0,3 standar deviasi 1,7 dan segment averaging 64. Program pengenalan ucapan juga mampu mengontrol tingkat kecerahan lampu. Ucapan yang mampu dikenali ada empat yaitu
‘hidup’,‘mati’,‘terang’dan‘gelap’.
Kata kunci : suara manusia, ucapan, DCT (Discrete Cosine Transform), gaussian windowing,fungsi korelasi, komunikasi serial danLED.
ix
ABSTRACT
Generally, voice is a physical phenomenon caused by a vibration. When human speak, vocal cords will close and vibrate. The generated vibrations were varied so as to produce a variety voice anyway. This uniqueness make human have a different voice, especially when human pronouncing some words. The words spoken by humans have unique patterns making it possible to be used to help the daily activities of the man himself. This uniqueness arises an idea to design and make a simple tool to control the brightness level of the DC light in real time by utilizing the human voice as an input. The voice recognition using DCT feature extraction method and correlation functions. types of lamp that will be in control is the LED and will be serialized with a laptop. Speech recognition process through several subprocesses include recording, normalization, cutting the signal, windowing, zerro padding, DCT feature extraction, deciding output and serial communication.
Speech recognition application has been made and can work in accordance with the design. Speech recognition aplication display recorded voice waves, spectral feature extraction, and output in the form of text. The program in real time capable of recognizing 92.5% for user number one and 95 percent for user number two and three. The best parameters for cutting limit is 0,3 standard deviation is 1,7 and segment averaging 64. Speech recognition program is also able to control the light levels. Speech that is able to be recognized that there are four‘hidup’,‘mati’,‘terang’and‘gelap’.
i
TUGAS AKHIR
APLIKASI PENGENALAN UCAPAN SECARA REAL TIME
UNTUK PENGATUR KECERAHAN LAMPU DC
MENGGUNAKAN DCT DAN KORELASI
Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat
Memperoleh Gelar Sarjana Teknik
Program Studi Teknik Elektro
Oleh :
Giovanni Eddy Jegarut
NIM : 105114035
PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS SANATA DHARMA
YOGYAKARTA
2015
ii
FINAL PROJECT
APPLICATION OF REAL TIME SPEECH RECOGNITION FOR DC
LAMP BRIGHTNESS CONTROLLING USING DCT AND
CORRELATION
Presented as partial fulfillment of the requirements
To obtain thesarjana teknikdegree
In electrical engineering study program
Oleh :
Giovanni Eddy Jegarut
NIM : 105114035
ELECTRICAL ENGINEERING STUDY PROGRAM
ELECTRICAL ENGINEERING DEPARTEMENT
FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
SANATA DHARMA UNIVERSITY
vi
HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO HIDUP
MOTTO:
Barang Siapa Ingin Mutiara
Maka Dia Harus Terjun Ke Laut Yang Dalam
Untuk Mendapatkannya
Persembahan
Karya ini kupersembahkan kepada....
Tuhan Yang Maha Esa atas seluruh berkatnya
Bapak ,Ibu dan Adik-adik saya yang selalu mendukung dalam segala hal
viii
INTISARI
Secara umum suara adalah fenomena fisik yang diakibatkan oleh sebuah getaran. Saat manusia berbicara pita suara akan menutup dan bergetar. Getaran yang dihasilkan pun beragam sehingga menghasilkan suara yang beragam pula. Keunikan inilah yang membuat setiap manusia memiliki perbedaan suara, terutama ketika melakukan pengucapan sebuah kata. Kata-kata yang di ucapkan oleh manusia memiliki pola-pola unik sehingga memungkinkan untuk dimanfaatkan membantu aktifitas harian manusia itu sendiri. Dari keunikan ini muncul sebuah ide untuk merancang dan membuat sebuah alat sederhana untuk mengontrol tingkat kecerahan lampu DC secara real time dengan memanfaatkan suara manusia sebagai inputan. Pengenalan suara ini menggunakan metode ekstraksi ciri DCT dan fungsi korelasi. Lampu yang akan di kontrol adalah LED dan akan diserialkan dengan laptop. Proses pengenalan ucapan melalui beberapa subproses antara lain perekaman, normalisasi, pemotongan sinyal, windowing, zerro padding, ekstraksi ciri DCT, fungsi korelasi penentuan keluaran dan komunikasi serial.
Aplikasi pengenalan ucapan sudah dibuat dan dapat bekerja sesuai dengan perancangan. Pada program pengenalan ini menamplikan gelombang suara terekam, spektrum ekstraksi ciri, dan hasil keluaran yang berupa text. Pada program pengenalan secara real time mampu mengenali sebesar 92,5 % untuk user satu dan 95 persen untuk user dua dan tiga. Parameter pengenalan terbaik berada pada variasi batas potong 0,3 standar deviasi 1,7 dan segment averaging 64. Program pengenalan ucapan juga mampu mengontrol tingkat kecerahan lampu. Ucapan yang mampu dikenali ada empat yaitu
‘hidup’,‘mati’,‘terang’dan‘gelap’.
ix
ABSTRACT
Generally, voice is a physical phenomenon caused by a vibration. When human speak, vocal cords will close and vibrate. The generated vibrations were varied so as to produce a variety voice anyway. This uniqueness make human have a different voice, especially when human pronouncing some words. The words spoken by humans have unique patterns making it possible to be used to help the daily activities of the man himself. This uniqueness arises an idea to design and make a simple tool to control the brightness level of the DC light in real time by utilizing the human voice as an input. The voice recognition using DCT feature extraction method and correlation functions. types of lamp that will be in control is the LED and will be serialized with a laptop. Speech recognition process through several subprocesses include recording, normalization, cutting the signal, windowing, zerro padding, DCT feature extraction, deciding output and serial communication.
Speech recognition application has been made and can work in accordance with the design. Speech recognition aplication display recorded voice waves, spectral feature extraction, and output in the form of text. The program in real time capable of recognizing 92.5% for user number one and 95 percent for user number two and three. The best parameters for cutting limit is 0,3 standard deviation is 1,7 and segment averaging 64. Speech recognition program is also able to control the light levels. Speech that is able to be recognized that there are four‘hidup’,‘mati’,‘terang’and‘gelap’.
Keywords: human voice, speech, DCT (Discrete Cosine Transform), windowing, correlation functions, communication seriall and LED.
x
KATA PENGANTAR
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus karena telah
memberikan rahmat-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan tugas akhir ini
dengan baik.Laporan tugas akhir ini disusun untuk memenuhi syarat memperoleh gelar
sarjana.
Selama pembuatan tugas akhir ini penulis menyadari bahwa ada begitu banyak
pihak yang telah memberikan bantuan baik bantuan materi, moral maupun dukungan. Oleh
karena itu penulis ingin mengucapkan terimakasih kepada :
1. Petrus Setyo Prabowo, S.T., M.T., Ketua Program Studi Teknik Elektro
Universitas Sanata Dharma.
2. Dr.Linggo Sumarno, dosen pembimbing yang dengan penuh setia, kesabaran
dan pengertian untuk membimbing dalam menyelesaikan Tugas Akhir ini..
3. Bapak dan Ibu dosen yang telah mengajarkan banyak ilmu yang bermanfaat
selama menempuh pendidikan di Universitas Sanata Dharma.
4. Segenap laboran dan karyawan Fakultas Sains dan Teknologi yang telah
memberikan dukungan secara tidak langsung dalam kelancaran penulis
mengerjakan penulisan tulisan tugas akhir ini.
5. Kedua orang tua penulis yang telah banyak memberikan dukungan doa, kasih
sayang dan motivasi selama menempuh pendidikan di Universitas Sanata
Dharma.
6. Adik-adik penulis yang selalu memberi dukungan dalam mengawali dan
mengakhiri masa - masa menempuh pendidikan di Universitas Sanata Dharma.
7. Teman – teman seperjuangan Teknik Elektro 2010 yang telah menemani di waktu siang ataupun malam pada saat menempuh pendidikan di Universitas
Sanata Dhama.
8. Semua pihak yang tidak bisa disebutkan satu persatu yang telah banyak
memberikan banyak bantuan dan dukungan dalam menyelesaikan tugas akhir
ini.
Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan laporan tugas akhir masih mengalami
xii
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL
... iHALAMAN PERSETUJUAN
.. ... iiiHALAMAN PENGESAHAN
. ... ivPERNYATAAN KEASLIAN KARYA
... vHALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO HIDUP
... viLEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA
ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS
. ... viiINTISARI
... viiiABSTRACT
... ixKATA PENGANTAR
. ... xDAFTAR ISI
. ... xiiDAFTAR GAMBAR
. ... xviDAFTAR TABEL...
xixBAB I PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang... 11.2. Tujuan dan Manfaat Penelitian... 2
1.3. Batasan Masalah ... 2
1.4. Metodologi Penelitian ... 2
BAB II DASAR TEORI
2.1. Ucapan ... 42.2. Mikrofon... 5
2.3. Kartu Suara... 7
2.4. sampling... 8
2.5. windowing... 8
2.6. Jendela Gaussian ... 8
2.7. Normalisasi... 9
2.8. Zerro Padding.. ... 10
xiii
2.10. Template Matching... 11
2.11. Segment Averaging. ... 11
2.12. Korelasi... 12
2.13. Matlab... 12
2.14. MikrokontrolerATMega8535 ... 14
2.15. Arsitektur Dan Konfigurasi Pin ATMega8535... ... 14
2.16. USART(Universal Synchronous and Asynchronous serial Receiver and Transmitter) pada ATMega 8535... 16
2.17. Pulse Width Modulation... 18
2.18. LED... 18
2.19. Driver L298... 19
2.20. ModuleK-125R.. ... 21
2.21. VoltageRegulators. ... 22
BAB III PERANCANGAN
3.1. Sistem Aplikasi Pengenalan Ucapan untuk Mengontrol Lampu DC ... 243.1.1. Ucapan Manusia... ... 24
3.1.2. Mikrofon... 25
3.1.3.Sound Card(Kartu Suara)... ... 26
3.1.4. Proses Perekaman... 26
3.1.5. Pengenalan Ucapan.. ... 26
a. Preprocessing. ... 28
I. Normalisasi... 28
II. Pemotongan Sinyal... 29
III.Windowing.. ... 29
IV.Zerro Padding... 30
b. Ekstraksi Ciri. ... 31
c. Korelasi. ... 32
d. Penentuan Keluaran. ... 33
e.Outputpengenalan ucapan. ... 33
3.2. Perancangan Referensi Ucapan ... 34
3.3. Suara Uji... 35
3.4. Perancangan PembuatanSoftware... 35
xiv
3.5.1. Perancangan Mekanik ... 36
3.5.2. Masukan(input)... 38
3.5.3. Perancangan Input-Output Sistem Mikrokontroler ATMega8535 ... 39
3.5.4.DriverL298 ... 39
3.5.5. PerancanganOutput (LED). ... 40
3.5.6. Perancangan Catu Daya... 41
3.5.7. Perancangan Program Mikrokontroler. ... 43
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengujian Aplikasi Pengenalan Ucapan Secarareal timeMenggunakan DCT dan Korelasi... 464.1.1. Tombol Rekam ... 48
4.1.2. Pop UpMenu ... 52
4.1.3. Tombol Reset... 55
4.1.4. Tombol Keluar... 55
4.2. Hasil Pengujian Program Pengenalan Ucapan Untuk Tingkat Pengenalan Ucapan ... 56
4.2.1. Pengujian Pengenalan Secara TidakReal Time... 57
4.2.2. Pengujian Pengenalan SecaraReal Time... 62
4.2.3. Pengujian Waktu Perekaman Terbaik... ... 65
4.2.4. Gambar FisikHardware... 66
4.2.5. Mekanik Lampu Belajar... . 66
4.2.6. Subsistem Elektronik... 68
4.3. Pengujian Alat... ... 70
4.3.1. Rangkaian Catu Daya... ... 71
4.3.2. Rangkaian Driver L-298... 71
4.3.3. Pengujian Sistem Mikrokontroler... 72
a. Pengujian Secara TidakReal Time... .... 72
b. Pengujian SecaraReal Time... ... 73
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan... 755.2. Saran ... 75
xv
LAMPIRAN
LAMPIRAN APENGHITUNGAN TEGANGAN, INTENSITAS CAHAYA, DUTY CYCLEDAN PWM (PULSE WIDTH MODULATION) ... L1
LAMPIRAN BHasil Perekaman Kata Hidup, Mati, Terang dan Gelap... L4 LAMPIRAN CListing Program Matlab ... L6 LAMPIRAN DListing Program Mikrokontroler ... L34 LAMPIRAN E Pengujian Perekaman Waktu Terbaik. ... L48
xvi
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 1.1. Model Blok Perancangan... 3
Gambar 2.1. Gambar Artikulator Pada Saat Produksi Suara ... 4
Gambar 2.2. Gambar Tempat Produksi Suara... 5
Gambar 2.3. Cara Kerja Mikrofon Dinamik ... 6
Gambar 2.4. Cara Kerja Mikrofon Kondensor ... 6
Gambar 2.5. Contoh Mikrofon ... 6
Gambar 2.6. Contoh Kartu Suara ... 7
Gambar 2.7. Contoh Jendela Gaussian 64 Titik Dengan Nilai Standar Deviasi (Σ) Yang Beragam ... 8
Gambar 2.8. Contoh Penerapan Windowing... 9
Gambar 2.9. Contoh PenggunaanZerro Padding... 10
Gambar 2.10. Contoh DCT Dari Sinyal Dengan Menggunakan DCT 256 Titik ... 11
Gambar 2.11. Penerapansegment averaginguntuk pengurangan koefisien... 12
Gambar 2.12. MatlabCommand Window... 13
Gambar 2.13. PIN Out Atmega8535 ... 14
Gambar 2.14. Diagram Blok Arsitektur USART Mikrokontroler AVR Atmega8535 16 Gambar 2.15. Register UDR ... 17
Gambar 2.16. Bentuk Gelombang PWM Untuk 4(empat) Kondisi. ... 18
Gambar 2.17. LED... 19
Gambar 2.18. Gambar Penampang L 298... 20
Gambar 2.19. ModuleK-125R... ... 21
Gambar 2.20. Rangkaian Regulator Tegangan +12 V... 22
Gambar 3.1. Diagram Blok Keseluruhan Aplikasi Pengenalan Ucapan Untuk Mengontrol Lampu DC.. ... 24
Gambar 3.2. Microphone GeniusMIC-01A... 25
Gambar 3.3. Diagram Blok Proses Perekaman ... 27
Gambar 3.4. Diagram Blok Sistem Pengenalan Ucapan ... 27
Gambar 3.5. Diagram Alir Dari Proses Normalisasi ... 28
xvii
Gambar 3.7. Diagram Alir ProsesWindowing... 30
Gambar 3.8. Diagram Alir Zero Padding ... 31
Gambar 3.9. Diagram Alir Proses Ekstraksi CiriDCT... 31
Gambar 3.10. Diagram Alir Proses Pembandingan Korelasi ... 32
Gambar 3.11. Diagram Alir Proses Penentuan Keluaran ... 33
Gambar 3.12. Diagram Alir pengiriman serial ... 33
Gambar 3.13. Diagram Blok Dari Proses Pengambilan Referensi Ucapan ... 34
Gambar 3.14. Tampilan User ... 35
Gambar 3.15. Tampak Depan... 36
Gambar 3.16. Tampak Samping Kanan ... 37
Gambar 3.17. Tampak belakang... 37
Gambar 3.18. Tampak Samping Kiri ... 38
Gambar 3.19. GambarSchematicDriver L298 ... 39
Gambar 3.20. Rangkaian LED... 40
Gambar 3.21. Rangkaian Catu Daya... 42
Gambar 3.22. Diagram Alir Program Mikrokontroler... 44
Gambar 4.1. IconProgram Pengenalan ... 46
Gambar 4.2. Tampilan Awal Matlab... 47
Gambar 4.3 Tampilan Program Pengenalan... 47
Gambar 4.4. Grafik Pengaruh Perubahan Batas Potong Terhadap Tingkat Pengenalan Frame Averaging16... 58
Gambar 4.5. Grafik Pengaruh Perubahan Standar Deviasi Terhadap Tingkat PengenalanFrame Averaging16. ... 58
Gambar 4.6. Grafik Pengaruh Perubahan Batas Potong Terhadap Tingkat Pengenalan Frame Averaging32... 59
Gambar 4.7. Grafik Pengaruh Perubahan Standar Deviasi Terhadap Tingkat PengenalanFrame Averaging32. ... 59
Gambar 4.8. Grafik Pengaruh Perubahan Batas Potong Terhadap Tingkat Pengenalan Frame Averaging64... 60
Gambar 4.9. Grafik Pengaruh Perubahan Standar Deviasi Terhadap Tingkat Pengenalan Frame Averaging64... 60
xviii
Gambar 4.11. Grafik Pengaruh Perubahan Standar Deviasi Terhadap Tingkat Pengenalan
Frame Averaging128... 61
Gambar 4.12. Lampu Belajar Tampak Dari Depan... 66
Gambar 4.13. Lampu Belajar Tampak Dari Samping. ... 67
Gambar 4.14. Lampu Belajar Tampak Dari Belakang. ... 67
Gambar 4.15. Subsistem Elektronik... 68
Gambar 4.16. MinimumSistem Mikrokontroler. ... 68
Gambar 4.17. Rangkaian Catu Daya. ... 69
Gambar 4.18. Rangkaian Driver L298. ... 70
xix
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1. Fungsi Pin-Pin Pada ATMega 8535... 15
Tabel 2.2. Fungsi Alternatif Port D ... 15
Tabel 2.3. Perhitungan Pengaturan Register Baud Rate ... 17
Tabel 2.4. Tabel Logika Prinsip Kerja IC L 298... 20
Tabel 3.1. SpesifikasiDesktop Microphone GeniusMIC-01A... 25
Tabel 3.2. Keterangan Tampilan User... 36
Tabel 3.3. Konfigurasi Port Mikrokontroler ... 39
Tabel 3.4. SpesifikasiLEDYang Digunakan... 40
Tabel 3.5. Tabel Keterangan... ... 43
Tabel 3.6. Tabel Keadaan... 44
Tabel 4.1. Hasil Pengenalan Ucapan Yang Dikenali. ... 56
Tabel 4.2. Hasil Pengujian (%) Secara Tidak Real Time Frame Averaging16... 57
Tabel 4.3. Hasil Pengujian (%) Secara Tidak Real Time Frame Averaging32... 59
Tabel 4.4. Hasil Pengujian (%) Secara Tidak Real Time Frame Averaging 64... 60
Tabel 4.5. Hasil Pengujian (%) Secara Tidak Real Time Frame Averaging128... 61
Tabel 4.6. Batas Bawah Nilai Korelasi ... 62
Tabel 4.7. Data Hasil Pengujian SecaraReal Time UserSatu ... 63
Tabel 4.8. Data Hasil Pengujian SecaraReal Time UserDua ... 63
Tabel 4.9. Data Hasil Pengujian SecaraReal Time UserTiga... 63
Tabel 4.10. Data Hasil Pengujian Pengucapan Kata Lain... 64
Tabel 4.11. Tabel Data Hasil Pengujian Waktu Perekaman Terbaik. ... 65
Tabel 4.12. Hasil Pengukuran Keluaran Rangkaian Catu Daya... 71
Tabel 4.13. Hasil Penghitungan Tegangan Total . ... 71
Tabel 4.14 Data Hasil Pengujian Secara TidakReal TimePada Mikrokontroler ... 72
Tabel 4.15. Hasil Pengujian Pada Kecerahan Level 0... 73
Tabel 4.16. Hasil Pengujian Pada Kecerahan Level 1... 73
Tabel 4.17. Hasil Pengujian Pada Kecerahan Level 2... 73
Tabel 4.18. Hasil Pengujian Pada Kecerahan Level 3... 73
xx
Tabel 4.20. Tabel Pembandingan Antara Perancangan Dan Hasil Pengukuran
1
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1.
Latar Belakang
Secara umum suara adalah fenomena fisik yang diakibatkan oleh sebuah getaran.
Saat manusia berbicara pita suara akan menutup dan bergetar. Getaran yang dihasilkan pun
beragam sehingga menghasilkan suara yang beragam pula. Keunikan inilah yang membuat
setiap manusia memiliki perbedaan suara, terutama ketika melakukan pengucapan sebuah
kata. Kata-kata yang di ucapkan oleh manusia memiliki pola-pola unik sehingga
memungkinkan untuk dimanfaatkan membantu aktifitas harian manusia itu sendiri.
Perkembangan dunia elektronika dewasa ini semakin pesat sehingga Dengan
memanfaatkan ilmu yang telah banyak penulis pelajari di Teknik Elektro, penulis ingin
merancang dan membuat sebuah alat sederhana untuk mengontrol tingkat kecerahan
lampu DC secarareal timedengan memanfaatkan suara manusia sebagaiinput. Pengenalan
suara ini menggunakan metode ekstraksi ciri DCT dan korelasi. Lampu yang akan di
kontrol adalah LED dan akan diserialkan dengan laptop. Penulis menemukan bahwa
penelitian pengenalan suara sudah pernah dilakukan sebelumnya dalam penelitian
Aplikasi Pengenalan Ucapan Sebagai Pengatur Mobil Dengan Pengendali Jarak Jauh [1].
Penelitian yang saya lakukan kali ini berbeda dengan yang sebelumnya. Aplikasi
Pengenalan Ucapan Sebagai Pengatur Mobil Dengan Pengendali Jarak Jauh menggunakan
metodeHMM (Hidden Markov Model)danLPC (Linier Predictive Coding).
Komponen yang digunakan berupa minsis, LED 12V/10 Watt, catu daya 12 Volt,
mikrokontroler ATmega 8535, Driver L298, Microphone, Modulo K-125R. Alat ini akan
bekerja ketikausermemberikaninput yang akan ditangkap olehmicrophonedan diolah di
dalam komputer menggunakan program Matlab dengan metode ekstraksi ciri DCTdengan
korelasi. Setelah itu akan di serialkan menggunakan modul K-125R ke mikrokontroler
ATmega 8535. Dimana mikrokontroler ATmega 8535 yang akan mengontrol tingkat
1.2.
Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah menciptakan sebuah aplikasi lampu belajar pintar
yang bisa diatur tingkat kecerahannya sesuai dengan perintah ucapan. Manfaat dari
penelitian ini adalah bisa menjadi salah satu titik pacu perkembangan teknologi yang
memanfaatkan suara untuk mengontrol suatu hal.
1.3.
Batasan Masalah
Sistem pengenalan suara untuk mengontrol LED ini terdiri dari hardware dan
software. Hardware berfungsi untuk mendapatkan masukan (input) dan mengelola
keluaran (output).Softwareberfungsi untuk memproses masukan (input).
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah :
a. Ekstraksi ciri yang digunakan adalahDCT.
b. Menggunakan korelasi sebagai pembanding.
c. Menggunakan mikrokontroler AVR ATMega 8535.
d. MenggunakanLED12V/10Wattsebagai lampu DC.
e. Menggunakan modul serial K-125R untuk sambungan serial dari laptop ke Minsis
ATMega 8535.
f. Ucapan yang dikenali merupakan ucapan peneliti sendiri dan pengucapan
dilakukan seperti biasanya. Selain ucapan mati, hidup, terang dan gelap akan
dikenali secara salah.
g. Menggunakan MATLAB untuk komputasi pengenalan suara.
h. Menggunakan driver L298 untuk mengatur tegangan keluaran sesuai PWM
mikrokontroler.
i. Menggunakan catu daya 12 Volt.
j. Jarak dari mulut ke mikrofon sekitar ± 10 cm.
k. Memiliki 4(empat) tingakatan kecerahan yg diukur menggunakanLUXmeter.
1.4.
Metodologi Penelitian
Penulisan skripsi ini menggunakan metode:
3
b. Perancangan subsistem hardware dan software. Tahap ini bertujuan untuk
mencari bentuk yang optimal dari sistem yang akan dibuat dengan
mempertimbangkan permasalahan serta kebutuhan yang ditentukan.
Gambar 1.1 Model Blok Perancangan
c. Pembuatan subsistem hardware dan software. Berdasarkan gambar 1.1.
Sistem akan bekerja ketika menerimainputan suara manusia menggunakan
microphone yang akan diproses di sound card menggunakan MATLAB.
Hasil pengenalan kemudian di serialkan menggunakan K-125R ke
mikrokontroler ATmega 8535. Setelah itu mikrokontroler akan
mengeluarkan PWM yang digunakan untuk mengatur tegangan keluaran
driverL298 mengendalikan tingkat kecerahanLED.
d. Analisa penyimpulan dan hasil percobaan. Analisa data dilakukan dengan
menyelidiki pengaruh batas potong, nilai segment averaging dan variasi
nilai standar deviasi (σ) pada jendela Gauss. Percobaan pengenalan dilakukan sebanyak 80(delapan puluh) set. Penyimpulan dilakukan dengan
mencari ukuran segment averaging, batas potong dan nilai standar deviasi
yang menghasilkan tingkat pengenalan yang tertinggi.
e. Pengujian sistem. Setelah mendapatkan ukuran segment averaging, batas
potong dan nilai standar deviasi yang menghasilkan tingkat pengenalan
yang tertinggi. Maka akan dilakukan pengujian secarareal time. Pengujian
dilakukan sebanyak 40 (empat puluh) kali. Dimana setiap kata akan diuji
sebanyak 10 (sepuluh) kali. Pengujian juga dilakukan dengan menggunakan
suara orang lain dan kata yg lain. Hal ini diharapkan bisa merepresentasikan
tingkat pengenalan ucapan yang dilakukan secara normal.
4
BAB II
DASAR TEORI
2.1.
Ucapan
Bunyi bahasa ditentukan oleh sumber bunyi serta proses dalam memproduksi bahasa
itu, sehingga setiap manusia memiliki suara yang berbeda antara satu dan yang lainnya. Hal
ini membuat manusia memiliki suara berbeda satu dengan yang lainnya, karena adanya
perbedaan volume rongga mulut dan volume rongga tenggorokan. Untuk menghasilkan bunyi bahasa yang benar diperlukan alat bicara yang normal. Keterampilan dan kemampuan organ alat bicara dalam melakukan artikulasi. Kemampuan mengatur pernapasan untuk
mengalirkan udara ke rongga tenggorokan, mulut, dan hidung. Alat bicara merupakan
perangkat anggota tubuh manusia yang berfungsi sebagai sumber bunyi manusia. Sumber
bunyi yang ada dalam tubuh manusia dipilah atas 3 bagian yaitu Rongga mulut, tenggorokan
dan rongga badan. Gambar 2.1 adalah gambar artikulator pada saat produksi suara [2].
Gambar 2.1. Gambar Artikulator Pada Saat Produksi Suara. [2]
Artikulator atau alat ucap yang berada di rongga mulut berfungsi sebagai pengatur
5
menghasilkan bunyi yang diinginkan. Artikulator dibedakan menjadi 2 jenis yaitu artikulator
aktif dan artikulator pasif. Artikulator aktif adalah alat ucap yang secara aktif bergerak
membentuk hambatan aliran udara, yaitu bibir bawah dan lidah, sedangkan artikulator
pasif adalah alat ucap yang diam (tidak aktif bergerak), yaitu bibir atas, gigi atas, gusi,
langit2 keras, dan langit2 lunak, yang berfungsi sebagai daerah artikulasi yaitu lokasi tempat
artikulator aktif menghambat atau menutup udara. Suara manusia biasanya memiliki rentang
frekuensi 300-3000 Hz. Ada 4 proses produksi suara pada manusia yaitu proses oronasal,
proses artikulasi, proses aliran udara dan proses pembunyian. Gambar 2.2 adalah gambar
tempat produksi suara [2].
Gambar 2.2. Gambar Tempat Produksi Suara. [2]
2.2.
Mikrofon
Mikrofon adalah salah satu contoh transdusers yaitu perangkat yang merubah suatu
gelmbang bunyi ke bentuk sinyal listrik. Ada dua jenis mikrofon yang umumnya sering
digunakan dalam perekaman yaitu mikrofon dynamik dan mikrofon kondenser. Pada
mikrofon dinamik gelombang suara menggetarkan lempengan logam tipis dan kumparan
kawat. Getaran kumparan kawat kemudian mempengaruhi magnet untuk menghasilkan
gelombang listrik. Pada mikrofon kondensor terdapat dua lempengan yang ketika terkena
mempengaruhi kapasitansi. Perubahan kapasitansi ini akan mempengaruhi kuat sinyal listrik
yang dihasilkan mikrofon. Gambar 2.3 dan 2.4 akan menjelaskan lebih lanjut cara kerja
mikrofon dinamik dan kondensor [3].
Gambar 2.3. Cara Kerja Mikrofon Dinamik [3].
Gambar 2.4. Cara Kerja Mikrofon Kondensor [3].
Berikut adalah contoh mikrfon yang akan digunakan.
7
2.3.
Kartu Suara
Kartu suara (sound Card) adalah sebuah ekspansi board yang memungkinkan
komputer untuk memanipulasi suara dan output. Kartu suara juga memungkinkan komputer
untuk merekam suara masukan mikrofon yang terhubung ke komputer, dan juga
memungkinkan komputer untuk memanipulasi suara yang ada pada harddisk. Hampir semua
kartu suara menggunakan standar MIDI (Musical Instrument Digital Interface) [4]. MIDI
merupakan standar hardware dan software internasional untuk saling bertukar data (seperti
kode musik). Kartu suara biasanya memiliki :
a. DSP (Digital Signal Processor) menangani jenis komputasi.
b. DAC (Digital to Analog Converter) memprosesoutputaudio.
c. ADC (Analog to Digital Converter) memprosesinputan audio.
d. ROM (Read Only Memory) menyimpan data sementara.
e. MIDI (Musical Instrument Digital Interface) untuk koneksi peralatan musik
eksternal.
f. Jack digunakan untuk menyambung speaker dan mikrophone sebagai line out dan
line in.
Banyak komputer yang tersedia saat ini menggabungkan kartu suara sebagai chipset
yang pada motherboard. Sound Blaster Pro dianggap sebagai standar de facto untuk kartu
suara. Hampir setiap kartu suara di pasar saat ini termasuk Sound Blaster Prokompatibilitas
sebagai standar minimal. Berikut adalah contoh kartu suara yang biasa ditemui di Laptop.
Gambar 2.6 merupakan contoh dari kartu suara.
Gambar 2.6. Contoh Kartu Suara [5]
2.4.
Sampling
Sampling merupakan proses pencuplikan gelombang suara yang akan menghasilkan
gelombang diskret [6]. Dalam proses sampling, ada yang disebut dengan laju pencuplikan
(sampling rate). Sampling rate menandakan berapa banyak pencuplikan gelombang analog
dalam satu detik. Satuan dari sampling rate ialah Hertz (Hz). Kriteria Nyquist perlu
diperhatikan dalam melakukan sampling. Kriteria Nyquist menyatakan bahwa sebuah sinyal
harus memiliki sampling rate yang lebih besar dari 2 dengan adalah frekuensi paling
tinggi yang muncul di sebuah sinyal.
2.5.
Windowing
Pada suatu proses perekaman sinyal, biasanya pada tepi-tepi sinyal dijumpai adanya
diskontinuitas. Hal ini akan menghasilkan munculnya banyak sinyal-sinyal frekuensi tinggi
pada proses ekstraksi ciri DCT. Munculnya sinyal-sinyal frekuensi tinggi tersebut, akan dapat
mempengaruhi keakuratan hasil ekstraksi ciri DCT. Untuk mengurangi munculnya
sinyal-sinyal frekuensi tinggi tersebut, maka tepi-tepi sinyal-sinyal masukan perlu dikurangi kontinuitasnya
dengan menggunakanwindowing [7].
2.6.
Jendela Gaussian
Jendela Gaussian adalah suatu jendela yang dapat digunakan untuk keperluan
windowing. Jendela ini merupakan suatu jendela yang dapat diatur keruncingannya dengan
mengatur nilai standar deviasi (σ) [7]. Berikut Contoh jendela Gaussian 64 titik dengan nilai
[image:30.595.112.480.500.718.2]standar deviasi (σ) yang beragampada gambar 2.7.
Gambar 2.7. Contoh Jendela Gaussian64 Titik Dengan Nilai Standar Deviasi (Σ)
9
Jendela Gaussian dengan panjangNtitik, dirumuskan secara matematis sebagai berikut [8]:
[ + 1] =
(2.1)Dengan :
0 ≤ ≤ ≥ 2
[image:31.595.77.527.211.512.2]Dengan σ adalah deviasi standar. Gambar 2.8 memperlihatkan contoh penerapan windowing.
Gambar 2.8. Contoh Penerapan Windowing.
2.7.
Normalisasi
Normalisasi adalah pengesetan nilai maksimum pada deretan sinyal supaya bernilai
satu. Normalisasi ini bertujuan untuk menghilangkan nilai maksimum pada sejumlah deretan
data hasil perekaman [7].
normalisasi = ( ( )) (2.2)
Dimana :
x0 = data masukan.
2.8.
Zerro Padding
Zerro padding adalah penambahan nilai nol sebanyak panjang data atau berfungsi
untuk memanjangkan sinyal sampai ukuran tertentu dengan rumus 2n. Dimana DCT pada matlab dihitung menggunakan FFT radix 2 sehingga akan efisien penghitungannya jika
[image:32.595.76.505.186.547.2]menggunakan 2n. Gambar 2.9 berikut adalah contoh dari penggunaanzerro padding.
Gambar 2.9. Contoh PenggunaanZerro Padding.
2.9.
Discrete Cosine Transform (DCT)
DCT merupakan suatu jenis transformasi yang banyak digunakan untuk pemampatan
sinyal. DCT dari suatu runtun u(n) dengan panjang N titik, dirumuskan secara matematis
sebagai berikut [9]:
( ) = ( ) ∑ ( ) ( )( ), = 1, … , (2.3)
( ) = √
, = 1
, ≠ 1 (2.4)
Dengan 2≤ k ≤ N
Terlihat DCT sinyal hasil windowing terlihat lebih bersih, karena sinyal-sinyal
11
Gambar 2.10. Contoh DCT Dari Sinyal Dengan Menggunakan DCT 256 Titik [7].
2.10. Template Matching
Pendekatan pengenalan pola adalah salah satu yang paling sederhana dan paling awal
dengan didasarkan pada template matching. Matching adalah operasi generik dalam
pengenalan pola yang digunakan untuk menetukan kesamaan antara dua entitas dari jenis
yang sama. Dalam template matching, contoh atau bentuk asli dari pola yang menjadi
pengenalan sudah tersedia. Pola yang menjadi pengenalan dicocokkan terhadap tempalte
yang telah tersimpan. Kesamaan ukuran dapat dioptimalkan berdasarkan template yang
tersedia [10].
2.11. Segment averaging
Segment averaging merupakan sebuah teknik untuk mngurangi koefisien dari suatu
elemen kedalam beberapa segment dimana tiap segment dicari nilai rata-ratanya yang mana
masih mempertahankan bentuk dasar pola dari sinyal yang akan diproses[11]. Dalam contoh
gambar 2.11. ukuran data sinyal adalah 2048 (211). Selanjutnya data sinyal tersebut dapat disegmentasi menggunakan lebar segment dengan kelipatan 2n ( dengan 1 ≤n ≤ 11 ). Keluaran dari prosessegment averagingadalah rata-rata dari setiapsegment.
Gambar 2.11. Penerapansegment averaginguntuk data( )
2.12. Korelasi
Korelasi digunakan untuk menghitung besarnya perubahan antara dua variabel.
Korelasi ini membagi dua variabel yang satu dengan yang lainnya yang saling berhubungan.
Korelasi dirumuskan sebagai berikut [12] :
= ∑ ∑ ∑
{ ∑ (∑ ) }.{ ∑ (∑ ) } (2.5)
Denganx dan y adalah kedua variabel.
2.13. Matlab
MATLAB (Matrix Laboratory) adalah sebuah program untuk analisis dan komputasi
numerik dan merupakan suatu bahasa pemrograman matematika lanjutan yang di bentuk
dengan dasar pemikiran menggunakan sifat dan bentuk matriks. Pada awalnya, program ini
merupakaninterfaceuntuk koleksi rutin-rutin numerik dari proyekLINPACK danEISPACK,
dan dikembangkan menggunakan bahasa FORTRAN namun sekarang merupakan produk
komersial dari perusahaan Mathworks.Inc yang dalam perkembangan selanjutnya
dikembangkan menggunakan bahasa C++ dan assembler (utamanya untuk fungsi-fungsi
dasar MATLAB). MATLAB telah berkembang menjadi sebuah environtment pemrrograman
yang canggih yang berisi fungsi-fungsi built-in untuk melakukan tugas pengolahan sinyal,
aljabar linier, dan kalkulasi matematis lainnya. MATLAB juga berisi toolbox yang berisi
fungsi-fungsi tambahan untuk aplikasi khusus. MATLAB bersifat extensible, dalam arti
13
fungsi-fungsi built-in yang tersedia tidak dapat melakukan tugas tertentu [13]. Kemampuan
pemrograman yang dibutuhkan tidak terlalu sulit bila anda telah memiliki pengalaman dalam
pemrograman bahasa lain seperti PASCAL, C danFORTRAN. Ada beberapa window yang
tersedia dalam MATLAB antara lain :
a. MATLABCommand Window / Editor
b. MATLABEditor / Debugger (Editor M-File/Pencarian kesalahan)
c. Figure Windows
d. MATLABHelp Windows
[image:35.595.98.523.148.616.2]Gambar 2.11 menunjukkan matlabcommand window.
Gambar 2.12. MatlabCommand Window [13].
2.14. Mikrokontroler ATMega 8535
Atmel adalah salah satu vendor yang bergerak di bidang mikroelektronika, telah
mengembangkan AVR (Alf and Vegard’s Risc Processor) sekitar tahun 1997. Berbeda
dengan mikrokontroler MCS51, AVR menggunakan arsitektur RISC (Reduce Instruction Set
Computer) yang mempunyai lebar bus data 8 bit. Perbedaan ini bisa dilihat dari frekuensi
kerjanya. MCS51 memiliki frekuensi kerja seperduabelas kali frekuensi osilator sedangkan
frekuensi kerja AVR sama dengan frekuensi osilator. Jadi dengan frekuensi osilator yang
sama, kecepatan AVR dua belas kali lebih cepat dibandingkan kecepatan MCS51 [14].
Secara umum AVR dibagi menjadi 4 kelas, yaitu :
- Attiny
- AT90Sxx
- ATMega
- AT86RFxx
2.15. Arsitektur dan Konfigurasi Pin ATMega 8535
Perbedaan antartipe AVR terletak pada fitur-fitur yang ditawarkan, sementara dari
segi arsitektur dan set instruksi yang digunakan hampir sama. Gambar 2.12 Berikut ini
[image:36.595.94.525.249.650.2]menunjukkan konfigurasi Pin ATMega 8535 [15] .
15
Tabel 2.1.Fungsi Pin-Pin Pada ATMega 8535 [15].
Pin Nama Pin Keterangan
10 VCC Masukancatudaya
11,31 GND Ground
33,34,35,36,
37,38,39,40
Port A
(PA7:0)
MerupakanportI/O 8 bit duaarahdengan resistorpull-up
internal tiappinnyadan pin masukan ADC.
1,2,3,4,5,6,7,8 Port B (PC7:0)
MerupakanportI/O 8 bit dengan resistorpull-upinternal
tiappinnya. Fungsialternatifdari Port B dpatdilihat di
padaTabel 2.10.
9 RESET Merupakanportberfungsiuntukmeresetmikrokontroler
20 Port D (PD7:0)
MerupakanportI/O 8 bit duaarahdengan resistorpull-up
internal tiappinnya. Fungsialternatifdari Port D
dapatdilihatpadaTabel 2.9.
30 AVcc Merupakan pin teganganuntukA/D converter.
[image:37.595.64.518.89.735.2]32 AREF merupakan pin masukanteganganreferensi A/D converter.
Tabel 2.2.Fungsi Alternatif Port D. [15]
Pin Nama Pin Keterangan
14 PD0 RXD (USARTInputPin)
15 PD1 TXD (USARTOutputPin)
16 PD2 INT0 (External Interrupt 0Input)
17 PD3 INT1 (External Interrupt 1Input)
18 PD4 OC1B (Timer/Counter1OutputCompare B Match Output)
19
PD5 OC1A (Timer/Counter1OutputCompare A Match Output)
20 PD6 ICP (Timer/Counter1InputCapture Pin)
2.16.
USART (Universal Synchronous and Asynchronous serial Receiver and Transmitter) pada ATMega 8535Komunikasi USART (Universal Synchronous and Asynchronous serial Receiver and
Transmitter) adalah fasilitas komunikasi serial yang disediakan oleh mikrokontroler
Atmega8535, baik secara sinkron maupun asinkron. Komunikasi serial sinkron adalah
komunikasi antara mikrokontroler dengan peripheral lain di mana sinyal clock yang
digunakan anatara transmitter dan receiver berasal dari satu sumber clock sendiri.
Komunikasi USART dilakukan dalam mode full duplex (dua arah) antara transmitter dan
receiver[14].
Gambar 2.14. Diagram Blok Arsitektur USART Mikrokontroler AVR Atmega8535. [14]
Baud rate USART diatur pada register (UBRRn) yang dari register tersebut dapat
dipilih prescaler untuk baud rate generator. Frekunsi keluaran baud rate =fosc/(UBRRn+1),
fosc adalah frekuensi clock sistem. Dalam proses pengiriman data, register UDR digunakan
sebagai penyangga (buffer) data yang akan dikirimkan dan penyangga data yang diterima.
17
dalam register UDR. Sedang
penyangga data yang diterim
transmitter hanya dapat ditul
set[14].
Tabel 2.3
Dalam proses pengirim
data yang akan dikirimkan dan
(TXB) berfungsi sebagai pe
Sedangkan Receive Data Buf
diterima oleh registerUDR. R
ketika bit UDRE dalam regist
register UDR.
17
ngkan Receive Data Buffer Register (RXB)
erima oleh register UDR. Register UDR
ditulis ketika bit UDRE dalam register UCSR
2.3 Perhitungan Pengaturan Register Baud Rate.
riman data, register UDR digunakan sebagai pe
dan penyangga data yang diterima.Transmit Dat
penyangga data yang akan ditulis ke dala
Buffer Register (RXB) berfungsi sebagai pen
.RegisterUDR untuk menyangga transmitter ha
gister UCSRA dalam keadaan set [14]. Berikut
Gambar 2.15. Register UDR [14].
17
B) berfungsi sebagai
untuk menyangga
SRA dalam keadaan
ate. [14]
i penyangga (buffer)
Data Buffer Register
dalam register UDR.
penyangga data yang
er hanya dapat ditulis
2.17. Pulse Width Modulation
Salah satu fitur yang dimiliki AVR ATmega8535 adalah adanya PWM (pulse width
modulation) yang berfungsi untuk menghasilkan pulsa-pulsa yang dapat diatur lebarnya
berdasarkan penggunaan timer/counter yang sudah ada. Pulsa PWM merupakan salah satu
cara yang baik dan mudah dalam mengatur pemicuan nyala lampu LED [14].
Salah satu aplikasi sinyal PWM adalah untuk mengatur kecepatan atau pengontrolan
torsi pada sebuah Driver. Driver akan disuplai dengan sinyal berbentuk gelombang persegi
dengan amplitude konstan dan dengan duty cycle yang berubah-ubah. Duty cycle adalah
persentasi waktu pulsa high terhadap perioda pulsa. Gambar 2.15 berikut menunjukkan
bentuk gelombang untuk 4(empat) tingkatkecepatan berbeda.
Gambar 2.16. Bentuk Gelombang PWM Untuk 4(empat) Kondisi [14].
2.18. LED
LED merupakan dioda semikonduktor yang memancarkan cahaya karena mekanisme
emisi spontan. LED mengubah besaran arus menjadi besaran intensitas cahaya dan
karakteristik arus/daya pancar optik memiliki fungsi yang linear. Daya keluaran optik LED
19
menyala bila ada arus listrik mengalir dari anoda menuju katoda. Pemasangan kutub LED
tidak boleh terbalik karena apabila terbalik kutubnya, LED tersebut tidak akan menyala. LED
memiliki karakteristik berbeda-beda menurut warna yang dihasilkan. Semakin tinggi arus
yang mengalir pada LED, semakin terang pula cahaya yang dihasilkan, namun perlu
diperhatikan bahwa besarnya arus yang diperbolehkan 10mA – 20mA dan pada tegangan 1,6V –3,5 V menurut karakter warna yang dihasilkan. Apabila arus yang mengalir lebih dari 20 mA maka LED akan terbakar, sehingga agar LED tidak terbakar perlu digunakan resistor
sebagai penghambat arus.
Gambar 2.17. LED
Berdasarkan hukum Ohm dapat diketahui bahwa:
= . (2.6)
= . (2.7)
dengan P adalah daya, V adalah tegangan, I adalah arus dan R adalah hambatan.
Apabila ingin mencari nilai resistor, maka:
= (2.8)
= ( ) (2.9)
denganVsadalah tegangan sumber danVdadalah tegangan kerja LED.
2.19. Driver L298
IC H-Bridge driver motor DC L298 memiliki dua buah rangkaian H-Bridge di
dalamnya, sehingga dapat digunakan untukmen-drive dua buah motor DC. IC L298
masing-masing dapat mengantarkan arus hingga 2A. Namun, dalam penggunaannya,IC ini dapat
digunakan secara paralel, sehingga kemampuan menghantarkan arusnya menjadi 4A. Prinsip
kerja IC L298, IC ini memiliki empat channel masukan yang didesain untuk dapat menerima
masukan level logika TTL. Masing-masing channel masukan ini memiliki channel keluaran
tegangan 5 volt pada pin enable A dan enable B, masing-masing channel output akan
menghasilkan logika high (1) atau low (0) sesuai dengan inputpada channel masukan. Untuk
lebih jelasnya prinsip kerja IC L298 dapat dilihat pada tabel 2.5 [16].
Gambar 2.18. Gambar Penampang L298 [16]
Tabel 2.4. Tabel Logika Prinsip Kerja IC L298 [16]
Enable Input 1,2 Input 3,4 Output
1 1 0 CW
1 0 1 CCW
= − (2.10)
Keterangan :
Vout = Tegangan keluaran driver L-298
Vss = Teganganinput+12 Volt
21
2.20. Module K-125R
Alat ini akan membantu dalam memprogram Mikrokontroler AVR semudah
memasang sebuah USB konektor pada komputer PC/ Laptop kita. Kelengkapans eperti
software AVRprog, AVR OSP II, CodeVision AVR, AVR Studio 4, Mikrobasic for AVR
dan beberapa pendukung lainnya akan membantu dalam memprogram Mikrokontroler
AVR/AT89. Jadi kapan pun dan dimanapun dapat melakukan pemrogramman
Mikrokontroler AVR anda dengan mudahnya baik menggunakan OS windows XP, windows
Vista dan windows 7 32/ 64bit [17].
Module K-125R memilikiSpesifikasi:
a. Format file yang didukunng adalah *.hex
b. TargetIn system Programmer(ISP)
c. Kompatibel dengan Windows XP, Windows Vista dan Windows 7
d. Didukung oleh software CodeVision AVR Evaluasi, AVR OSP II dan AVR
Studio4.
e. Tidak membutuhkan catu daya tambahan dari luar.
f. Terdapat selector jumper untuk power board mikrokontroler AVR jika
membutuhkan power dari USB untuk Mendownload.
Gambar 2.19.ModuleK-125R [17]
2.21. Voltage Regulators
IC secara luas dapat digunakan sebagai regulator tegangan. Unit regulator IC
mengandung rangkaian sumber referensi, penguat komparator, perangkat pengendali dan
perlindungan beban lebih. Keluaran unit regulator IC bisa berupa tegangan tetap positif,
tegangan tetap negatif atau tegangan variabel [18]. IC 7812 yang terhubung untuk
menghasilkan tegangan regulasi +12 volt. Tegangan masukan Vi difilter oleh kapasitor C1
dan dihubungkan ke terminal IN IC. Terminal OUT IC menghasilkan tegangan regulasi +12
volt yang difilter oleh kapasitor C2. Terminal IC yang ketiga dihubungkan ke ground (GND).
Gambar 2.20. Rangkaian Regulator Tegangan +12 V [18]
Perhitungan nilai kapasitor C1 menggunakan persamaan: [18]
=
√ ∗∗ ( ) (2.11)
dengan
C = kapasitor dalam Farad
= arus beban dalam Ampere
f = frekuensi dalam Hz
( ) = teganganripplerms dalam volt
Di mana nilai ( ) dapat dicari dengan menggunakan persamaan: [18]
` ( ) = ( )
√ (2.12)
dengan ( − ) adalah teganganripple peak to peak yang merupakan selisih antara tegangan masukan regulator dengan tegangan masukan minimum IC regulator yang digunakan atau
dapat dirumuskan sebagai berikut: [18]
( − ) = − (2.13)
dengan:
23
= tegangan masukkan minimum IC regulator
Apabila tegangan masukan regulator berasal dari tegangan AC yang kemudian
disearahkan menggunakan dioda, nilai dicari menggunakan persamaan: [18]
= √ 2 − 1,4 (2.14)
dengan merupakan nilai tegangan AC yang sudah diturunkan menggunakan trafo
24
BAB III
PERANCANGAN
3.1.
Sistem Aplikasi Pengenalan Ucapan untuk Mengontrol Lampu DC
Sistem aplikasi pengenalan ucapan untuk mengontrol lampu DC menggunakan
software yang berfungsi sebagai user interface dan menjadi pusat dari proses pengenalan
ucapan itu sendiri.Softwareyang dibuat menggunakan Matlab. Gambar 3.1 berikut adalah
Diagram Blok keseluruhan aplikasi pengenalan ucapan untuk mengontrol lampu DC.
Gambar 3.1. Diagram Blok Keseluruhan Aplikasi Pengenalan Ucapan Untuk Mengontrol
Lampu DC.
3.1.1 Ucapan Manusia
Proses terbentuknya ucapan pada manusia terjadi ketika udara yang dikeluarkan
oleh paru-paru menggerakkan pita suara. Gerakan membuka dan menutup pita suara itu
menyebabkan udara di sekitar pita suara itu bergetar. Perubahan bentuk saluran suara yang
terdiri atas rongga faring, rongga mulut, dan rongga hidung menghasilkan bunyi bahasa
25
peneliti sendiri. Ucapan yang akan dikenali yaitu Mati, Hidup, Terang dan Gelap. Selain
ucapan tersebut akan dikenali secara salah.
3.1.2 Mikrofon
Pada penelitian kali ini, peneliti akan menggunakan mikrofonGeniusdengan model
MIC-01A. Mikrofon Genius dengan model MIC-01A ini merupakan jenis mikrofon
konduser. Mikrofon ini bertujuan untuk menangkap ucapan yang diucapkan peneliti
kemudian diteruskan ke proses selanjutnya. Gambar 3.2 berikut menunjukkan jenis
mikrofon yang akan digunakan dan tabel 3.1 menunjukkan spesifikasi dari Microphone
GeniusMIC-01A.
Gambar 3.2.Microphone GeniusMIC-01A
Table 3.1 SpesifikasiDesktop Microphone GeniusMIC-01A
Frequency Response 100 Hz - 10 KHz
Sensitivity -62dB
Output Impedance 2.2 KΩ
3.1.3 Sound Card (Kartu Suara)
Kartu suara (sound Card) adalah sebuah ekspansi board yang memungkinkan
komputer untuk memanipulasi suara dan output. Kartu suara juga memungkinkan
komputer untuk merekam suara masukan mikrofon yang terhubung ke komputer. Kartu
saura juga merubah sinyal analog yang ditangkap melalui mikrofon menjadi sinyal digital
sehingga kemudian diolah untuk proses pengenalan padaMATLAB.
3.1.4 Proses Perekaman
Pada proses ini ucapan manusia akan direkam dengan kriteria tertentu. Panjang
durasi perekaman 1 detik dan frekuensi sampling adalah 6000 Hz. Penentuan panjang
durasi perekaman disesuaikan dengan perkiraan pengucapan kata. Untuk keterangan lebih
lanjut lihat pada lampiran hal L3. Penentuan frekuensi sampling ditentukan berdasarkan
rentang suara manusia yang berkisar 300-3000 Hz. Penentuan ini diambil berdasarkan teori
KriteriaNyquistmenyatakan bahwa sebuah sinyal harus memilikisampling rateyang lebih
besar dari 2 dengan adalah frekuensi paling tinggi yang muncul di sebuah sinyal.
Hasil perekaman juga akan digambar dalam bentuk plot pada MATLAB. Maka dengan
menggunakan teori Nyquist, peneliti menentukan sampling rate dengan menggunakan
rumus 2 . Gambar 3.3 berikut adalah Diagram Alir proses perekaman.
= 2
= 2 × 3000
= 6000
3.1.5 Pengenalan Ucapan
Pada pengenalan ucapan, input adalah ucapan peneliti itu sendiri dalam bentuk
Wav yang sudah melalui proses sampling pada saat perekaman. Hasil sampling ucapan
kemudian di normalisasikan. Setelah proses normalisasi data hasil normalisasi itu
kemudian diolah lagi untuk diambil sinyal yang mengandung data ucapan dengan cara
memotong sinyal. Hasil pemotongan sinyal tadi kemudian memasuki proses windowing.
Ada banyak jenis dari windowing dan pada penelitian kali ini peneliti menggunakan
27
melalui proses Zerro Padding terus dilakukan penghitungan ekstraksi ciri DCT. Hasil
ekstraksi ciriDCTkemudian dibandingkan dengandatabasemenggunakan fungsi korelasi.
Hasil maksimum dari fungsi korelasi ini akan menjadi penentuan keluaran. Gambar 3.4
berikut menunjukkan Diagram Blok sistem pengenaln ucapan.
Gambar 3.3. Diagram Blok Proses Perekaman
a. Preprocessing
I. Normalisasi
Setelah perekaman proses selanjutnya adalah normalisasi.Normalisasi
adalah proses perataan amplitudo maksimum pada nada terekam dan nada
referensi, sehingga kuat lemahnya pengucapan kata tidak terlalu
mempengaruhi proses pengenalan. Tujuan dari penormalisasian ini adalah
untuk menyamakan nilai amplitudo maksimum data base menjadi 1 atau -1
atau dengan kata lain penskalaan. Proses normalisasi dilakukan dengan
membandingkan nilai data awal dengan nilai data awal maksimum. Gambar 3.5
akan menunjukkan diagram alir dari proses normalisasi.
(1) = ( 0)
max(abs( 0))
Dimana :
x0 : Data masukan
x1 : Hasil normalisasi
29
II. Pemotongan sinyal
Hasil normalisasi tadi dilanjutkan ke proses pemotongan sinyal.
Pemotongan sinyal merupakan proses yang bertujuan untuk mengambil bagian
dari data ucapan sinyal itu sendiri dan membuang bagian yang bukan
merupakan bagian data ucapan sinyal tersebut. Pada penelitian kali ini batas
potong ditentukan oleh peneliti yaitu 0,2; 0,3; 0;4; 0,5 Proses pemotongan
sinyal dimulai dengan memotong bagian kiri yang tidak mengandung data
ucapan. Setelah pemotongan dibagian kiri sinyal, hasil pemotongan kemudian
dibalik sehingga data sinyal bagian kiri berpindah ke sebelah kanan. Setelah
dibalik dilakukan pemotongan sinyal bagian kanan dan setelah selesai
pemotongan sinyal bagian kanan, sinyal dibalikkan lagi ke posisi awal. Gambar
3.6 berikut akan menjelaskan Diagram Alir pemotongan sinyal.
Gambar 3.6. Diagram Alir Pemotongan Sinyal.
III. Windowing
Setalah melalui proses pemotongan sinyal, hasil dari sinyal yang dipotong
cara untuk melakukan proses windowing. Tujuan dari proses ini adalah
mengurangi diskontiniutas dari gelombang. Jendela ini merupakan suatu
jendela yang dapat diatur keruncingannya dengan mengatur nilai standar
deviasi sehingga membantu keakuratan hasil ekstraksi ciri. Peneliti juga
melakukan variasi nilai standar deviasi mulai dari 1,3; 1,4; 1,5; 1,6; 1,7.
[image:52.595.99.498.199.571.2]Gambar 3.7 berikut akan menjelaskan diagram alirwindowing.
Gambar 3.7. Diagram Alir ProsesWindowing.
IV. Zero Padding
Setelah proses pemotongan sinyal dan jendela gauss, panjang sinyal antara
yang satu dengan yang lainnya tidak semuanya sama.Zero Paddingmerupakan
suatu proses pengolahan sinyal digital yang digunakan untuk menyamakan
panjang gelombang dengan menyisipkan nilai 0 (nol) pada data. Panjangnya
31
Gambar 3.8. Diagram Alir Zero Padding.
b. Ekstraksi Ciri
Setelah melalui proses Zerro Padding, proses selanjutnya adalah penghitungan
ekstraksi ciri DCT. DCT merupakan suatu jenis transformasi yang banyak
digunakan untuk pemampatan sinyal. ektraksi ciriDCTdigunakan untuk mengubah
sinyal menjadi komponen frekuensi dasarnya. Pada proses DCT dilakukan proses
penghitungan nilai absolutDCTdan LogDCT. Setelah melalui menghitunganDCT
proses selanjutnya adalahsegmentaveraging. Dimana hasil penghitungan nilaiDCT
kemudian dibagi kedalam beberapa segment. Pembagian dilakukan dengan
membagi DCT dengan 2n sampai banyak data. Setelah itu tiap segment kemudian dicari nilai rata-ratanya. Gambar 3.9 berikut merupakan diagram alir ekstraksi ciri
DCT.
Gambar 3.9. Diagram Alir Proses Ekstraksi CiriDCT.
c. Korelasi
Pada proses ini korelasi berfungsi untuk menghitung besarnya perubahan
antara dua variabel. Fungsi ini membagi dua variabel yang satu dengan yang
lainnya yang saling berhubungan. Dalam hal ini yang menjadi variabel yang akan
dibandingkan adalah nada referensi dan nada terekam. Hasil penghitungan
[image:54.595.99.509.65.737.2]pembandingan kemudian digunakan sebagai penentuan hasil keluaran pengenalan.
Gambar 3.10 berikut adalah diagram alir penghitungan korelasi.
33
d. Penentuan Keluaran
Pengenalan ucapan merupakan proses terakhir. Pengenalan ucapan ini
ditentukan oleh fungsi korelasi berdasarkan nilai maksimum dari perbandingan
antara masukan dengan database. Nilai maksimum dari korelasi akan ditentukan
dengan cara mengambil nilai terkecil dari hasil perbandingan database yang bisa
dikenali. Nilai korelasi maksimum ini kemudian dijadikan sebagai batasan untuk
setiap kelas. Proses selanjutnya adalahThresholding. Didalam proses ini terdapat 4
kelas sesuai dengan kata yang dikenali dan nilai batasan maksimum untuk setiap
kelasnya. Apabila hasil penghitungan korelasi tidak melewati nilai batasan dari
salah satu kelas maka pengenalan akan dikenali secara error. Gambar 3.11 akan
[image:55.595.102.500.276.586.2]menunjukkan diagram alir penentuan keluaran.
Gambar 3.11. Diagram Alir Proses Penentuan Keluaran.
e. Outputpengenalan ucapan
Hasil pengenalan tadi yang berupacharacterkemudian dikirimkan secara serial
ke mikrokontroler melalui modul K-125R. Setelah diterima oleh mikrokontroler
kemudian diproses untuk menentukan aksi yang akan dilakukan untuk LED.
Gambar 3.12. Diagram Alir pengiriman serial.
3.2.
Perancangan Referensi Ucapan
Referensi ucapan sangat diperlukan sebagai database untuk mengenali ucapan.
Pada penelitian kali ini, peneliti menggunakan ucapan mati, hidup terang dan gelap sebagai
referenci ucapan. Peneliti mengambil 80 set sampel. Dimana setiap set memiliki variasi
segment averaging, batas potong, dan nilai standar deviasi pada windowing. Setiap sampel
akan melalui proses sampling, windowing, zerro padding dan DCT. Gambar 3.4 adalah
Diagram Blok dari proses pengambilan referensi ucapan :
Gambar 3.13. Diagram Blok Dari Proses Pengambilan Referensi Ucapan.
Pada penelitian kali ini, peneliti menggunakan beberapa variasi untuk nilaisegment
35
diinisialisasi dan disimpan untuk digunakan pada fungsi korelasi sebagai pembanding.
Penyimpulan dilakukan dengan mencari ukuran segment averaging dan nilai sigma yang
menghasilkan tingkat pengenalan yang tertinggi.
3.3.
Suara Uji
Suara uji merupakan suara yang terekam untuk menjalankan fungsi program secara
offline. Pembuatan suara uji ini adalah untuk menentukan nilai segment averaging dan
standar deviasi pada saat windowing. Tujuannya adalah untuk mendapatkan hasil
pengenalan tertinggi. Proses pembuatan suara uji sama dengan pembuatan referensi ucapan
seperti pada gambar 3.13.
3.4.
Perancangan Pembuatan software
Pembuatan software menggunakan Matlab 7.0.4. Pembuatan software ini juga
terkait dengan interface sebagai panduan untuk pengguna untuk menjalankan aplikasi.
Pembuataninterfacememanfaatkan GUI (Graphical User Interface) yang ada pada matlab
[image:57.595.91.520.333.620.2]7.0.4.. Berikutinterfaceyang akan di rancang peneliti.
Gambar 3.14. TampilanUser.
Tabel 3.2. Keterangan TampilanUser.
NO. NAMA BAGIAN KETERANGAN
1 NILAI SIGMA Untuk memilih variasi nilai sigma untuk
windowing(1,3; 1,4; 1,5; 1,6; 1,7)
2 NILAISEGMENT
AVERAGING
Untuk memlih nilaisegment averaging
(16 ;32 ;64 ;128)
3 NILAI BATAS POTONG Untuk memilih batas potong
(0,2; 0,3; 0,4; 0,5)
4 REKAM Tombol tekan untuk memulai perekaman
5 KELUAR Tombol tekan untuk mengakhiri aplikasi
6 RESET Tombol tekan untuk merestart program
6 PLOT PEREKAMAN Tampilan grafik untuk suara hasil perekaman
7 PLOT HASILDCT Tampilan grafik hasil ektraksi ciriDCT
8 HASIL PENGENALAN Menunjukkan hasil pengenalan suara
9 User Untuk memilihuseryang sedang menjalankan
program
3.5.
Perancangan Sistem Hardware
Sistem kontrol LED merupakan sistem yang akan mengatur tingkat kecerahan LED
sesuai dengan output pengenalan ucapan. Hasil pengenalan pada matlab diinisialisasikan
kemudian dijadikan input untuk melakukan komukasi serial dengan Mikrokontroler
ATMega 8535. Hasil serial tadi digunakan untuk menentukan PWM (Pulse Width
Modulation) yang kemudian tegangannya akan dibesarkan oleh driver untuk menyalakan
dan mengontrolLED.Driver L298 mendapatkan suplai tegangan sebesar 12Voltdari Catu
Daya .
3.5.1. Perancangan Mekanik
Perancanganhardware dibuat menyerupai lampu belajar yang umumnya berada di
pasaran. Pada perancangan harware peneliti membagi menjadi dua bagian yaitu bagian
sistem dan bagian lampu. Bagian sistem akan berbentuk kubus dengan ukuran 15x15x10
yang berisi modulo K-125R, Minsis ATMega 8535, Driver L298 dan Catu Daya 12 volt.
Bagian lampu akan berbentuk seperti pipa. Untuk keterangan lebih lanjut akan dijelaskan
37
Gambar 3.15. Tampak Depan.
Gambar 3.16. Tampak Samping Kanan.
Gambar 3.17. Tampak belakang.
Gambar 3.18. Tampak Samping Kiri.
3.5.2. Masukan (input)
Untuk masukan pada sistem kontrol LED didapat dari output pengenalan ucapan
yang telah melewati proses pembandingan dengan menggunakan fungsi korelasi. Output
39
diinisialisasikan kemudian output ini akan dikomunikasikan secara serial menggunakan
modul K-125R menuju mikrokontroler ATMega 8535.
3.5.3. Perancangan Input-Output Sistem Mikrokontroler ATMega8535
Pada penelitian ini Data hasil inisialisasi yang dikirim ke Mikrokontroler ATMega
8535 akan di proses sehingga dapat menentukan Output PWM yang akan dikeluarkan.
Mikrokontroler ATMega 8535 memiliki 32 pin yang terdiri dari 4 Port. setiap portnya
[image:61.595.79.533.244.490.2]memiliki 8 pin. Berikut konfigurasi pin yang akan digunakan :
Tabel 3.3. Konfigurasi Port Mikrokontroler
Fungsi Hardware Port yang digunakan
Output L-298
L-298
L-298
L-298
PortD.2
PortD.3
PortD.4
PortD.5
Pada mikrokontroler Atmega 8535 terdapat program yang akan mengontrol
tingkat kecerahan dari lampu LED. Program ini nantinya akan memberikan keluaran
berupa sinyal pulsa keDriver L298.
3.5.4. Driver L298
Pada perancangan tugas akhir ini data Hasil Output dari Mikrokontroler ATMega
8535 di teruskan ke Driver L298 . Driver L298 merupakan sebuah rangkaian yang akan
menguatkan output PWM Mikrokontroler ATMega 8535 sehingga bisa menentukan aksi
yang akan dilakukan ke LED. Input 1 dan 2 berasal dari PORTC.0 pada mikrokontroler
dan input 3 dan 4 berasal dari PORTC.1 sedangkan untuk enable berasal dari PORTD.5
yang merupakan OC1A pada mikrokontroler. Input 1,2,3 dan 4 berfungsi untuk
menentukan polarisasioutput(lihat tabel 2.4), sedangkan enable berfungsi sebagai inputan
PWM dari mikrokontroler. Berikut adalah gambarschematic DriverL298:
Gambar 3.19. GambarSchematicDriver L298
3.5.5. Perancangan Output (LED)
Pada perancangan tugas akhir ini LEDmerupakan output dari sistem ini.. LED ini
akan menyala atau mati sesuai dengan hasil pengenalan ucapan. Untuk menyalakan LED
ini diperlukan tegangan yang dikeluarkan oleh Driver L298. Berikut adalah spesifikasi
LEDyang akan digunakan pada perancangan tugas akhir ini :
Tabel 3.4. SpesifikasiLEDYang Digunakan.
Tegangan 12Volt
Daya 10Watt
Dari persamaan 2.5, 2.6 2.7 dan 2.8 maka arus dariLEDdapat hitung sehingga:
=
= 10 12 = 0,833
=
= 12
[image:62.595.93.518.77.744.2]41
Arus yang dibutuhkan untuk menyalakan LED adalah 0,833 A sehingga peneliti
dalam tugas perancangan ini menggunakan Driver L298 yang bisa menghasilkan arus
maksimal sebesar 1 A. Selain itu resistor yang digunakan sebesar 14,40Ω . Karena resistor
14,40 Ω tidak ada dipasaran maka peneliti menggunakan resistor sebesar 15Ω . Nilai
resistor hasil perhitungan diatas merupakan nilai minimum sehingga digunakan resistor
dengan nilai yang sedikit besar dan ada di pasaran. Berikut adalah gambar rangkaian LED.
Gambar 3.20. Rangkaian LED.
3.5.6. Perancangan Catu Daya
pada perancangan tugas kali ini, catu daya digunakan untuk memberikan suplai
tegangan kedriverL298. Rangkaian catu daya ini memperoleh sumber tegangan dari
jala-jala listrik PLN. Untuk menghasilkan tegangan +12 Volt digunakan IC LM 7812.
Menggunakan persamaan 2.8, dengan sebesar 1 A dan frekuensi 50 Hz. Nilai
( )dihitung menggunakan persamaan 2.11. ( − ) dihitung mengggunakan
persamaan 2.12, dan dihitung menggunakan persamaan 2.13. Berikut perhitungan yang
dilakukan untuk mencari nilai kapasitor C1.
LM7812
= √2 − 1,4
= 15√2 − 1,4 = 19,8
( − ) = −
( − ) = 19,8 − 14,6 ( − ) = 5,2
(
) =
(√ )(
) =
√,(
) = 1,5
=
√ ∗ ∗ ( )
=
√ ∗ ∗ ,
= 1924
µ
LM7805
= √2 − 1,4
= 15√2 − 1,4 = 19,8
( − ) = −
( − ) = 19,8 − 7,3 ( − ) = 12,5
(
) =
(√ )(
) =
√,(
) = 3,61
=
√ ∗ ∗ ( )
=
√ ∗ ∗ ,
= 799 μ
Karena kapasitor C1 1924 µ dan C2 799 µF tidak ada di pasaran maka peneliti
menggunakan kapasitor C1 2200 µ dan C2 1000 µF. Nilai kapasitor C1 dan C2
merupakan nilai minimum yang dibutuhkan oleh rangkaian regulator yang akan dirancang,
sehingga digunakan kapasitor yang lebih besar. Selain itu semakin besar nilai kapasitansi
43
Gambar 3.21. Rangkaian Catu Daya
3.5.7. Perancangan Program Mikrokontroler
Pada perancangan program mikrokontroler, input merupakan text hasil pengenalan
pada matlab. Text hasil pengenalan matlab kemudian diubah kedalam bentuk karakter yang
berbentuk kode ASCII. Karakter yang berbentuk kode ASCII kemudian dikonversi
kedalam bentuk hexa desimal sehingga bisa dikenali oleh mikrokontroler. Mati, hidup,
terang dan gelap akan diinisialisasikan sebagai ‘m’ , ‘h’ , ‘t’ , dan ‘g’. Untuk keterangan lebih lanjut lihat tabel 3.6 dan 3.7. Selain itu ditetapkan inisialisasi awal ‘A’ dan ‘C’
sebagai variabel keadaan dan ‘B
![Gambar 2.12. Matlab Command Window [13].](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dok/813377.604427/35.595.98.523.148.616/gambar-matlab-command-window.webp)
![Gambar 2.13. PIN Out Atmega8535 [15].](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dok/813377.604427/36.595.94.525.249.650/gambar-pin-out-atmega.webp)
![Tabel 2.2.Fungsi Alternatif Port D. [15]](https://thumb-ap.123doks.com/thumbv2/123dok/813377.604427/37.595.64.518.89.735/tabel-fungsi-alternatif-port-d.webp)
