Pengenalan Kata Berbahasa Indonesia dengan Menggunakan Hidden Markov Models Berbasiskan Fonem
Bebas
74
0
0
Teks penuh
Dokumen terkait
Pad a penelitian, ada 3 jenis gugus data untuk melatih model HMM yang terdiri dari 4, 6 dan 8 hidden state, yaitu gugus yang terdiri suara laki-laki saja, gugus yang terdiri dari
Pengenalan ucapan oleh manusia terbentuk sejak lahir yaitu ketika manusia mampu untuk mendengar dan mengeluarkan bunyi. Proses ini merupakan
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA). % Hint: get(hObject,'Value') returns toggle state
Sehingga dari data di atas, metode Hidden Markov Models akan digunakan penulis untuk mengenali pola batik Yogyakarta ini dan untuk menganalisa metode perhitungan serta pengenalan
Program Identifikasi Suara Manusia Sebagai Kata Sandi atau Password ini merupakan program bantu untuk mengidentifikasi suara manusia yang digunakan sebagai
Dari pengujian yang dilakukan, diperoleh bahwa kanal detail (cD) sebagai ciri dapat memberikan akurasi yang sama dengan menggunakan kanal gabungan (cAcD) dan lebih tinggi
Nilai baseline didapatkan dari rata-rata hasil pengujian. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 5. Hasil pengujian yang ada kemudian diolah kembali berdasarkan
8 % SIMILARITY INDEX 1 2 3 4 5 6 7 8 9 PERBANDINGAN HASIL PREDIKSI DURASI FONEM PADA BAHASA MELAYU PONTIANAK BERDASARKAN SUKU KATA MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL ORIGINALITY
