• Tidak ada hasil yang ditemukan

Identifikasi Pembicara Menggunakan Algoritme VFI5 Dengan MFCC Sebagai Pengekstraksi Ciri

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Identifikasi Pembicara Menggunakan Algoritme VFI5 Dengan MFCC Sebagai Pengekstraksi Ciri"

Copied!
11
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 11 Halaman )

Teks penuh

Gambar

Gambar 1 Pemrosesan sinyal suara Pengenalan pembicara berdasarkan aspek kebahasaan dibagi menjadi dua, yaitu pengenalan pembicara bergantung teks dan pengenalan pembicara bebas [2]
Gambar 5 Proses identifikasi pembicara
Tabel 1 Jenis perlakuan
Gambar 7 Tingkat Akurasi Model untuk Data Suara dengan SNR 30 dB
+3

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 11 Halaman - 247.62 KB )

Dokumen terkait

Pengenalan Chord pada Alat Musik Gitar Menggunakan CodeBook dengan Teknik Ekstraksi Ciri MFCC

Rataan tingkat akurasi untuk setiap chord yang dihasilkan dari kedua proses tersebut dapat dilihat pada Tabel4. Dapat dilihat pada Tabel 4 bahwa tingkat akurasi

Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan Resilient Backpropagation Untuk Identifikasi Pembicara Dengan Praproses MFCC

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penyebab turunnya nilai akurasi rata-rata setelah penerapan nilai threshold adalah data dan model jaringan syaraf tiruan yang

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 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

PENGEMBANGAN MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT BACKPROPAGATION UNTUK IDENTIFIKASI PEMBICARA DENGAN PRAPROSES MFCC. Oleh:

Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penyebab turunnya nilai akurasi rata-rata setelah penerapan nilai threshold adalah data dan model jaringan syaraf tiruan yang

Pengenalan Suara Pembicara Menggunakan Ekstraksi MFCC dengan Metode Gaussian Mixture Model (GMM)

Gambar 5 merupakan tampilan dari aplikasi identifikasi suara, Testing Audio merupakan input file WAV yang akan dikenali dan membandingkannya dengan model suara data

Pengenalan Chord pada Alat Musik Gitar Menggunakan CodeBook dengan Teknik Ekstraksi Ciri MFCC

Caranya adalah dengan menggabungkan semua data suara latih dari masing-masing chord yang berada pada cluster yang sama kemudian nilai masing-masing koefisien dari setiap frame

Identifikasi Pembicara dengan Menggunakan Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dan Self Organizing Map (SOM)

Pada penelitian juga didapat bahwa rata-rata akurasi identifikasi pembicara perempuan selalu lebih rendah dari pada laki-laki. Oleh sebab itu, pada studi selanjutnya