SISTEM PENGENALAN UCAPAN HURUF VOKAL MENGGUNAKAN METODE LINEAR PREDICTIVE CODING (LPC) DAN JARINGAN
SARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) BERBASIS MIKROKONTROLER
LAPORAN TUGAS AKHIR
DESI LESTARI 0910452031
JURUSAN SISTEM KOMPUTER FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS ANDALAS PADANG
ABSTRAK
SISTEM PENGENALAN UCAPAN HURUF VOKAL MENGGUNAKAN METODE LINEAR PREDICTIVE CODING (LPC) DAN JARINGAN
SARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) BERBASIS MIKROKONTROLER
Oleh Desi Lestari
0910452031
Sistem pengenalan ucapan adalah suatu pengembangan teknik dan sistem yang memungkinkan perangkat teknologi untuk bisa menerima masukan suara yang diucapkan, mengenali dan menterjemahkannya. Sekarang ini, sistem pengenal ucapan menjadi sesuatu yang sangat fungsional dalam bidang teknologi komunikasi, karena ucapan dapat menjadi media untuk berinteraksi dengan perangkat teknologi yang ada. Oleh sebab itu dibutuhkan sebuah alat atau sistem yang mampu mengenali dan menterjemahkan suara ucapan manusia tersebut. Dalam tugas akhir ini dilakukan pembuatan sistem pengenalan ucapan terhadap suara /a/ /i/ /u/ /e/ dan /o/ dengan memakai algoritma ekstraksi ciri suara yaitu LPC. LPC merupakan salah satu metode analisis sinyal suara yang menyatakan ciri-ciri penting dari sinyal suara tersebut dalam bentuk koefisien LPC. Dengan melakukan proses preemphasis, windowing, autokorelasi dan analisis LPC, maka didapatkan perbedaan ciri dari nilai koefisien sinyal ucapan tersebut. Sedangkan untuk pengklasifikasian dan identifikasi ucapan digunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan algoritma LVQ. Proses pelatihan LVQ akan menghasilkan nilai bobot akhir untuk masing-masing ucapan huruf vokal. Sehingga nilai bobot akhir tersebut akan menjadi bobot referensi untuk tahap identifikasi pengenalan ucapan huruf vokal.
Dari hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap sistem pengenalan ucapan huruf vokal ini diketahui bahwa pengenalan ucapan terhadap data ucapan baru lebih rendah terhadap data ucapan pelatihan. Dengan persentase keberhasilan pengenalan data ucapan pelatihan adalah sebesar 80% dan untuk pengenalan data ucapan baru sebesar 40%.
ABSTRACT
VOWEL SPEECH RECOGNITION SYSTEM USING LINEAR PREDICTIVE CODING (LPC) METHOD AND NEURAL NETWORK
LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) BASED MICROCONTROLLER
By Desi Lestari
0910452031
Speech recognition system is the development of techniques and systems that enable the technology to be able to accept spoken voice input, recognize and translate. Now, speech recognition system into something that is very functional in the field of communication technology, because speech can be a medium to interact with the existing technology. Therefore it takes a device or system that is able to recognize and translate the sounds of human speech.
In this final task of making speech recognition system to the sound / a / / i / / u / / e / and / o / by using the voice feature extraction algorithm, namely LPC. LPC is one method of voice signal analysis stating the essential features of the voice signal in the form of LPC coefficients. By making the process preemphasis, windowing, autocorrelation and LPC analysis, then the obtained difference characteristics of the speech signal coefficient values. As for the classification and identification of speech used by the Neural Network algorithm LVQ. LVQ training process will produce a final weight values for each vowel utterance. So the value of the final weight will be the weight of a reference for phase identification vowel speech recognition.
From the results of the testing that has been done to the vowel speech recognition system is known that the introduction of a new speech utterance to lower the data to the data of training speech. With a success rate of data speech recognition training is 80% and for the introduction of the new pronunciation of data by 40%.
BAB I PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang Masalah
Pengenalan ucapan adalah suatu pengembangan teknik dan sistem yang memungkinkan perangkat teknologi untuk bisa menerima masukan suara yang diucapkan, mengenali dan menterjemahkannya[2]. Pengenalan ucapan atau pengenalan wicara dalam istilah bahasa Inggris disebut dengan speech recognition. Sekarang ini, sistem pengenal ucapan menjadi sesuatu yang sangat fungsional dalam bidang teknologi komunikasi, karena ucapan dapat menjadi media untuk berinteraksi dengan perangkat teknologi yang ada. Dalam penggunaan perangkat teknologi dengan media suara ini, dibutuhkan sebuah alat atau sistem yang mampu mengenali dan menterjemahkan suara ucapan manusia tersebut. Sinyal suara yang berupa analog harus dikonversi menjadi sinyal digital agar dapat diolah secara komputerisasi. Selain itu juga diperlukan suatu metode yang dapat menganalisis perbedaan ciri atau karakteristik dari setiap sinyal suara. Supaya setiap suara yang diucapkan dapat dikenali dan dapat diterjemahkan menjadi bentuk text digital.
mengidentifikasi suara masukan dan mengenali sebagai ucapan /a/, /i/, /u/, /e/, atau /o/.
Pengenalan ucapan vokal bahasa Indonesia dengan jaringan saraf tiruan menggunakan linear predictive coding telah dilakukan penelitian sebelumnya dalam bentuk program simulasi[1]. Namun pada kenyataan sekarang ini, sebuah sistem yang nyata atau real lebih dibutuhkan dalam pengaplikasian program tersebut. Untuk itu diperlukan sebuah alat atau sistem kendali yang dapat mengontrol jalannya program. Mikrokontroler Mbed NXP LPC1768 adalah salah satu jenis mikrokontroler yang dirancang khusus terutama untuk Ethernet, USB (Universal Serial Bus) dan interface dengan perangkat lainnya. Mikrokontroler ini akan dihubungkan dengan sebuah sensor suara yang menjadi alat inputan suara dan LCD untuk menampilkan outputnya. Sehingga akan terbentuk sebuah sistem pengenalan ucapan huruf vokal sinyal suara /a/, /i/, /u/, /e/, /o/ dengan keluaran berupa text digital.
Dengan adanya latar belakang dan uraian seperti penjelasan diatas, maka
penulis mengangkat sebuah judul Tugas Akhir yang diharapkan dapat menjadi
sebuah sistem cerdas yang berfungsi untuk mengenal ucapan suara manusia dan
dapat menterjemahkannya menjadi sebuah tulisan atau text yaitu “ Sistem
Pengenalan Ucapan Huruf Vokal Menggunakan Metode Linear Predictive Coding (LPC) dan Jaringan Saraf Tiruan Learning Vector Quantization
(LVQ) Berbasis Mikrokontroler ”.
1.2Perumusan Masalah
Pada Tugas Akhir ini dapat dirumuskan berbagai masalah yang akan dibahas, antara lain sbb :
1. Bagaimana proses pencuplikan (sampling) sinyal suara ucapan /a/, /i/, /u/, /e/, /o/.
3. Bagaimana mengimplementasikan jaringan saraf tiruan algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) untuk mengenali ucapan huruf vokal kedalam Mikrokontroler Mbed NPX LPC1768.
1.3 Batasan Masalah
Agar penelitian dalam Tugas Akhir ini tidak terlalu luas cakupannya, maka dibatasilah masalah yang akan dibahas. Adapun batasan masalahnya antara lain :
1. Input suara yang diucapkan huruf vokal dalam bahasa Indonesia saja yaitu /a/, /i/, /u/, /e/, /o/.
2. Proses pelatihan (training) jaringan saraf tiruan LVQ dilakukan diMatlab. 3. Sistem bersifat dependent, yaitu hanya dapat mengenali suara yang
disampling .
4. Input suara ucapan berada pada range 300-1000Hz.
1.4Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Untuk merancang dan membuat sebuah sistem pengenalan ucapan huruf vokal dalam bahasa Indonesia.
2. Untuk mengimplementasikan algoritma LPC dan JST LVQ pada sistem pengenalan ucapan yang berbasis Mikrokontroler Mbed NXP LPC1768 . 3. Untuk mengetahui tingkat keberhasilan penggunaan metode LPC dan JST
LVQ pada Mikrokontroler Mbed NXP LPC1768 sebagai sistem pengenalan ucapan huruf vokal.
1.5 Sistematika Penulisan
Bab I. Pendahuluan
Yaitu menjelaskan tentang latar belakang masalah, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian dan sistematika penulisan.
Bab II. Landasan Teori
Yaitu menjelaskan tentang teori-teori yang mendukung dan berhubungan dengan penelitian, diantaranya tentang pengenalan suara, teori dasar suara, ADC, metode LPC, jaringan saraf tiruan, algoritma LVQ, mikrokontroler Mbed, sensor suara dan LCD.
Bab III. Metodologi Penelitian
Yaitu menjelaskan tentang cara dan metode penelitian yang akan dilakukan dalam pembuatan sistem.
Bab IV. Hasil dan Analisa
Yaitu menjelaskan tentang hasil serta analisa dari alat penelitian yang telah dibuat.
Bab V. Kesimpulan dan Saran
