Mel-Frequency Cepstrum Coefficients

Top PDF Mel-Frequency Cepstrum Coefficients:

Penerapan mel-frequency cepstrum coefficients (mfcc) sebagai ekstraksi ciri pada transkripsi suara ke teks dengan self organizing maps (som)

Penerapan mel-frequency cepstrum coefficients (mfcc) sebagai ekstraksi ciri pada transkripsi suara ke teks dengan self organizing maps (som)

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Penerapan Mel- Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) sebagai Ekstraksi Ciri pada Transkripsi Suara ke Teks dengan Self Organizing Maps (SOM) adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

30 Baca lebih lajut

IDENTIFIKASI PENUTUR MENGGUNAKAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS (MFCC) DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MODEL MADALINE Speaker Identification using Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) and Madaline Neural Network

IDENTIFIKASI PENUTUR MENGGUNAKAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS (MFCC) DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MODEL MADALINE Speaker Identification using Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) and Madaline Neural Network

Pengenalan penutur merupakan salah satu bentuk aplikasi dari pengolahan sinyal digital dengan memanfaatkan pola suara pada manusia. Dengan berkembangnya teknologi tersebut memungkinkan interaksi manusia dengan komputer akan semakin mudah. Terdapat dua tahap dalam proses pengenalan penutur yaitu tahap pengambilan atau ekstraksi ciri suara dan tahap pengenalan pola suara penutur berdasar ciri suara dari masing-masing penutur. Pada tahap ekstraksi suara digunakan mel frequency cepstrum coefficients (MFCC) dengan koeffisien ciri berjumlah 13. Sedangkan pada tahap pengenalan pola suara penutur menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) model madaline (many Adaline/ yang merupakan bentuk jamak dari Adaline) untuk membandingkan ciri suara uji dengan ciri suara latih yang sudah diinput sebagai data latih. Hasil yang didapat dari penelitian membuktikan bahwa jaringan syaraf tiruan model madaline tidak disarankan digunakan pada penelitian jenis identifikasi. Hal tersebut didasarkan pada hasil penelitian yang menghasilkan presentase pengenalan hanya 61% untuk 10 kali pengujian dalam database. Adapun pengujian di luar database berhasil melakukan penolakan hanya sebesar 14% dan 84% penolakan untuk pengujian diluar database dengan kata yang berbeda dengan data latih.
Baca lebih lanjut

12 Baca lebih lajut

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) merupakan satu metode yang banyak dipakai dalam bidang speech recognition. Metode ini digunakan untuk melakukan feature extraction, sebuah proses yang mengkonversikan sinyal suara menjadi beberapa parameter. Masukan suara biasanya direkam pada sampling rate diatas 10000 Hz. Frekuensi sampling ini dipilih untuk meminimalkan atau mengkonversi efek aliasing dari analog ke digital. Sinyal- sinyal ini dapat menangkap semua frekuensi sampai dengan 5 Hz, yang meliputi sebagian besar energi suara yang dihasilkan oleh manusia. Seperti yang telah dibahas sebelumnya, tujuan utama dari proses MFCC adalah untuk mengikuti perilaku telinga manusia. Lihat Gambar 2.4 [2].
Baca lebih lanjut

65 Baca lebih lajut

Perangkat Lunak Untuk Membuka Aplikasi Pada Komputer Dengan Perintah Suara menggunakan Metode Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC)

Perangkat Lunak Untuk Membuka Aplikasi Pada Komputer Dengan Perintah Suara menggunakan Metode Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC)

Studi pustaka adalah pencarian referensi – referensi yang berhubungan dengan penyusunan tugas akhir, baik melalui internet ataupun buku – buku referensi yang meliputi speech recognation, maupun voice command. Berdasarkan referensi yang telah terkumpul, dapat diambil kesimpulan mengenai perancangan sistem, teknik pengerjaan, maupun metode – metode apa saja yang akan digunakan dalam penyelesaian tugas akhir ini. Pada tahap ini dilakukan pendalaman buku- buku literature yang berhubungan dengan sinyal suara, Mel frequency Cepstrum Coefficients (MFCC). Serta berbagai macam materi tentang konsep pemrograman Microsoft Visual Basic 6.
Baca lebih lanjut

138 Baca lebih lajut

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

[3] Setiawan Angga, Achmad Hidayanto, R. Rizal Isnanto “Aplikasi pengenalan ucapan dengan ekstraksi Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) melalui jaringan syaraf tiruan (JST) Learning Vektor Quantization (LVQ) untuk mengoperasikan kursor komputer”, ejournal.undip.ac.id, 2011.

1 Baca lebih lajut

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) merupakan satu metode yang banyak dipakai dalam bidang speech recognition. Metode ini digunakan untuk melakukan feature extraction, sebuah proses yang mengkonversikan sinyal suara menjadi beberapa parameter. Masukan suara biasanya direkam pada sampling rate diatas 10000 Hz. Frekuensi sampling ini dipilih untuk meminimalkan atau mengkonversi efek aliasing dari analog ke digital. Sinyal- sinyal ini dapat menangkap semua frekuensi sampai dengan 5 Hz, yang meliputi sebagian besar energi suara yang dihasilkan oleh manusia. Seperti yang telah dibahas sebelumnya, tujuan utama dari proses MFCC adalah untuk mengikuti perilaku telinga manusia. Lihat Gambar 2.4 [2].
Baca lebih lanjut

12 Baca lebih lajut

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

Pada sistem penelitian ini digunakan metode MFCC mel frequency cepstrum coefficients dimana MFCC ini mampu menangkap karakteristik pengenalan suara manusia atau dengan kata lain mampu m[r]

1 Baca lebih lajut

Penerapan Model Codebook untuk Transkripsi Suara ke Teks dengan Ekstraksi Ciri Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC)

Penerapan Model Codebook untuk Transkripsi Suara ke Teks dengan Ekstraksi Ciri Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC)

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian ini ialah pengenalan suara, dengan judul Penerapan Model Codebook untuk Transkripsi Suara ke Teks dengan Ekstraksi Ciri Mel- Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC).

24 Baca lebih lajut

Implementasi Metode Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) Dalam IDentifikasi jenis Suara Burung Berkicau

Implementasi Metode Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) Dalam IDentifikasi jenis Suara Burung Berkicau

1. Penerapan metode MFCC (Mel-Frequency Cepstrum Coefficients) dan klasifikasi JST SOM berhasil diimplementasikan dalam identifikasi jenis suara burung berkicau dan didapatkan hasil akurasi sebesar 85,625% untuk kasus jenis burung yang sama sedangkan untuk kasus jenis burung yang masing-masing memiliki subjenis dengan karakteristik yang hampir sama dapat mendeteksi suara dengan tingkat akurasi sebesar 48,824% sehingga dapat disimpulkan sistem dengan menggunakan metode MFCC sebagai ekstraksi ciri dapat mengidentifikasi jenis burung lebih baik untuk kasus jenis burung dan sample yang sama dengan penelitian yang dilakukan sebelumnya yaitu burung perkutut, burung kenari, burung cucak ijo dan burung cucak rawa.
Baca lebih lanjut

61 Baca lebih lajut

Aplikasi Pengenalan Ucapan Huruf Hijaiyah Berbasis Android untuk Refreshable Braille Display Menggunakan Mel-Frequency Cepstrum Coefficients dan Neural Network - ITS Repository

Aplikasi Pengenalan Ucapan Huruf Hijaiyah Berbasis Android untuk Refreshable Braille Display Menggunakan Mel-Frequency Cepstrum Coefficients dan Neural Network - ITS Repository

Bab ini menjelaskan tentang perancangan dan pembuatan sistem perangkat lunak. Sistem perangkat lunak yang dibuat pada Tugas Akhir ini adalah mengolah data sinyal suara Huruf Hijaiyah dari aplikasi Android yang telah terintegrasi dengan refreshable barille display dengan metode Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) yang mendekomposisi sinyal menjadi beberapa fitur sebagai ciri dari data masukan pada proses klasifikasi. Back Progagation Neural Network merupakan metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi. Pada bab ini pula akan dijelaskan gambaran umum sistem dalam bentuk flowchart. 3.1 Data
Baca lebih lanjut

146 Baca lebih lajut

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

KATA PENGANTAR Segala Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Allah SWT atas Berkah dan Rahmat-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul: “PENGENALAN KARAKTERI[r]

8 Baca lebih lajut

Metoda Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) untuk Mengenali Ucapan pada Bahasa Indonesia

Metoda Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) untuk Mengenali Ucapan pada Bahasa Indonesia

DCT merupakan langkah terkahir dari proses utama MFCC feature extraction. Konsep dasar dari DCT adalah mendekorelasikan mel spectrum sehingga menghasilkan representasi yang baik dari properti spektral okal. Pada dasarnya konsep dari DCT sama dengan inverse fourier transform. Namun hasil dari DCT mendekati PCA (Principle Component Analysis). PCA adalah metode statistik klasik yang diguankan secara luas dalam analisa data dan dan kompresi. Hal inilah yang menyebabkan seringkali DCT mengantikan inverse fourier transofm dalam poses MFCC Feature Extraction. Berikut ini adalah formula yang digunakan untk menghitung DCT.
Baca lebih lanjut

10 Baca lebih lajut

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

Pengenalan pembicara (Speaker recognition) memungkinkan untuk menggunakan suara untuk mengontrol atau memverifikasi identitas sumber suara, Sistem tersebut mampu mengontrol keamanan untuk daerah informasi rahasia, dan remote akses layanan informasi. Sinyal suara memiliki banyak parameter yang sangat rumit. Hal ini menjadi alasan penulis menggunakan teknik ekstraksi sinyal suara yang sangat kompleks. Metode ekstraksi suara MFCC (Mel Frequency Cepstrurm Coefficient) dapat menjadi alternatif untuk menyelesaikan masalah yang diakibatkan karena terjadinya kebocoran spektral atau aliasing pada sinyal suara.
Baca lebih lanjut

5 Baca lebih lajut

Aplikasi Pengenalan Ucapan Dengan Ekstraksi Ciri Mel- Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Propagasi Balik Untuk Buka dan Tutup Pintu

Aplikasi Pengenalan Ucapan Dengan Ekstraksi Ciri Mel- Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) dan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Propagasi Balik Untuk Buka dan Tutup Pintu

Digital Signal Processing (DSP) atau Pengolahan Sinyal Digital merupakan salah satu teknik pengolahan sinyal yang dapat diaplikasikan dalam sistem komunikasi. DSP dapat dikembangkan dan diaplikasikan ke dalam berbagai hal yang memberikan banyak kemudahan bagi manusia. Salah satunya untuk system keamanan pada buka dan tutup pintu. Pada penelitian ini, dibuat suatu sistem keamanan pada pintu dengan menggunakan DSP. Sistem ini menggunakan pengenalan ucapan yang memiliki karakteristik tersendiri, yaitu ucapan buka dan tutup untuk pintu. Metode ekstraksi ciri yang digunakan pada DSP adalah metode Mels Frequency Cepstrums Coefficient (MFCC). Untuk identifikasi digunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan metode propagasi balik. Hasil dari ekstraksi ciri MFCC berupa koefisien- koefisien dengan jumlah minimum 1 dan maksimum 23 koefisien yang diidentifikasi oleh JST. Jumlah koefisien yang digunakan sebagai data pengujian JST adalah 7, 14 dan 23. Dengan metode tersebut hasil yang diperoleh dari pengujian sistem JST dari suara yang diekstraksi ciri dengan MFCC mendekati nilai target yang telah ditentukan, yaitu 1 untuk ucapan “Buka” dan 0 untuk ucapan “Tutup”. Dengan hasil tersebut maka tingkat keberhasilan dari sistem menggunakan ekstraksi ciri MFCC dan JST propagasi balik menunjukkan pada tingkat keberhasilan 100%.
Baca lebih lanjut

12 Baca lebih lajut

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

Pengenalan Karakteristik Suara Menggunakan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (Mfcc) Pada Sistem Pengenalan Pembicara (Speaker Recognition Sistem)

rec0bj = audiorecorder; disp'Start speaking.' recordblockingrec0bj, 5; disp'End of Recording.'; % Play back the recording.. playrec0bj; % store data in double-precision array.[r]

12 Baca lebih lajut

Penerapan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) sebagai ekstraksi ciri pada pengenalan fonem dengan Probabilistic Neural Network (PNN) sebagai classifier

Penerapan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) sebagai ekstraksi ciri pada pengenalan fonem dengan Probabilistic Neural Network (PNN) sebagai classifier

Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Baca lebih lanjut

48 Baca lebih lajut

View of Penerapan Hidden Markov Model (HMM) pada Pengenalan Penutur

View of Penerapan Hidden Markov Model (HMM) pada Pengenalan Penutur

Suara manusia bergantung pada posisi atau bentuk rongga yang dimiliki, sehingga karakter suara yang dimiliki setiap orang unik dan menjadi identitasnya. Pengenal penutur (speaker recognition) adalah proses mengenali siapa yang bicara berdasarkan informasi yang terdapat di dalam gelombang wicara. Pengenal penutur dapat digunakan sebagai sistem absensi, keamanan dan sebagainya. Sistem pengenal penutur pada penelitian ini dibentuk melalui dua proses utama yaitu pelatihan (training) dan pengenalan (recognition), dimana Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) digunakan untuk ekstraksi fitur, kemudian model suara dibentuk berdasarkan Hidden Markov Model (HMM).Hasil penelitian menujukkan bahwa pengujian secara real time menggunakan mikrofon tingkat akurasinya 30%. Sedangkan pengujian dari file rekaman 100%. Tingkat akurasi sangat bergantung pada kemampuan clustering dan klasifikasi.
Baca lebih lanjut

12 Baca lebih lajut

Penerapan Learning Vector Quantization (LVQ) dan Ekstraksi Ciri Menggunakan Mel-Frequency Cepstrum Coeffecients (MFCC) untuk Transkripsi Suara ke Teks

Penerapan Learning Vector Quantization (LVQ) dan Ekstraksi Ciri Menggunakan Mel-Frequency Cepstrum Coeffecients (MFCC) untuk Transkripsi Suara ke Teks

Penelitian tentang transkripsi suara ke teks menggunakan ekstraksi ciri Mel- Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) dan pengenalan pola dengan Learning Vector Quantization (LVQ) masih jarang ditemukan. Pemilihan kedua metode ini berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Hidayati dan Warsito (2010) dan Bhaskoro dan Riedho (2012). Penelitian oleh Hidayati dan Warsito (2010) menghasilkan akurasi 66.79%, sedangkan penelitian Bhaskoro dan Riedho (2012) menghasilkan akurasi 75.76%. MFCC lebih baik dibandingkan dengan ekstraksi ciri lainnya Buono et al. (2009). Oleh karena itu, penelitian ini melakukan pemodelan suara untuk pengenalan kata pada transkripsi suara ke teks dengan teknik MFCC dan LVQ sebagai pengenalan pola.
Baca lebih lanjut

28 Baca lebih lajut

PERANGKAT LUNAK UNTUK MEMBUKA APLIKASI P

PERANGKAT LUNAK UNTUK MEMBUKA APLIKASI P

Metode yang digunakan dalam feature extraction adalah Mel frequency Cepstrum Coefficients (MFCC). Dalam MFCC sendiri terdapan tujuh tahapan yaitu, Pre-emphasis, Frame Blocking, Windowing, Fast Fourier Transform, Mel Frequency Waping, Discrete Cosine Transform dan Cepstral Liftering. Untuk mengurangi waktu pemrosesan saat pencocokan suara maka digunakan K-Means Clustering untuk membuat vektor data sebagai representasi dari keseluruhan sampel data yang ada. Aplikasi voice command ini dibangun menggunakan Microsoft visual basic 6.
Baca lebih lanjut

6 Baca lebih lajut

SIMULASI DAN ANALISIS SPEAKER RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENT (MFCC) DAN GAUSSIAN MIXTURE MODEL (GMM) SPEAKER RECOGNITION SIMULATION AND ANALYSIS USING MEL FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENT (MFCC) DAN GAUSSIAN MIXTURE MODEL

SIMULASI DAN ANALISIS SPEAKER RECOGNITION MENGGUNAKAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENT (MFCC) DAN GAUSSIAN MIXTURE MODEL (GMM) SPEAKER RECOGNITION SIMULATION AND ANALYSIS USING MEL FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENT (MFCC) DAN GAUSSIAN MIXTURE MODEL

This essay discusses about speaker recognition, a system that recognize subject identity by their voice. First, subject’s voice features are extr acted using MFCC (Mel-Frequency Cepstrum Coefficients) method. Steps in the MFCC are pre-emphasis, framing, windowing, FFT (Fast Fourier Transform), mel scaling and DCT (Discrete Cosine Transform), which produce feature vector called cepstrums. These cepstrums are then modelled using GMM (Gaussian Mixture Model). Steps in th GMM are Expectation-step and Maximization-step, which produce gaussian distribution along with its parameters, mean (µ) and variance ( ) which are different for every subjects. Classification step is done by comparing between training data parameters and testing data parameters. If the comparation gets high score, it means two datas are match, vice versa.
Baca lebih lanjut

7 Baca lebih lajut

Show all 3587 documents...