Hasil Pencarian

Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 15317 dokumen yang sesuai dengan query
cover
"The room that used to hold the speech activity needs a good acoustical quality.To determine the acoustical quality of a room the experimental reserach was conducted to find the relationship between the determination of acoustical absorbing materials and speech intelligibility in the "Al-Marwah" room of "Al-Akbar" mosque in Surabaya....."
IPTEKAB
Artikel Jurnal  Universitas Indonesia Library
cover
Vadie Akbar Kalamata
"Public Address System merupakan sebuah sistem yang dapat menguatkan suara secara elektronik maupun akustik yang digunakan untuk menyampaikan informasi ke khalayak ramai. Perkembangan teknologi menjadikan sistem tersebut semakin kecil dan portable. Salah satu contoh portable public address system yang paling umum digunakan adalah megafon. Namun dalam perkembangannya, megafon hanya difokuskan untuk membuat sistem semakin lantang namun respons frekuensi dari sistem tidak disempurnakan. Hal ini menyebabkan speech intelligibility tingkat pemahaman berkurang karena banyak frekuensi yang tidak dapat direproduksi oleh megafon. Penelitian ini membahas tentang perancangan perangkat portable public address system yang memiliki tingkat speech intelligibility tinggi dengan harapan akan memiliki kejelasan suara yang lebih baik dari sistem yang sudah ada. Dari hasil pengujian ditemukan bahwa perangkat penelitian memiliki sound pressure level sebesar 107 dB; 4 dB lebih rendah dibandingkan dengan sistem megafon yang sudah ada. Hasil respons frekuensi perangkat lebih lebar dibandingkan dengan sistem megafon yang sudah ada, yakni dari rentang 200 Hz ndash; 16 KHz. Karakter suara yang dihasilkan perangkat memiliki sifat warm yang lebih nyaman di telinga.

Public Address System is a system designed to amplify sound electronically or acoustically which is used to address an information to the public. With the advancement of technology, the system grew more compact and portable. One of the most used and common portable public address system is the megaphone. Sadly, megaphones development solely focus on how to make the system louder, neglecting the improvement of the frequency response. Thus making the speech intelligibility of the system lessen due to the failure of the reproduction of the frequency response needed. This thesis discusses about the design of a portable public address system with high speech intelligibility level that have a clearer sound output compared to the existing system. From the test, results found that the device has a sound pressure level of 107 dB 4 dB less than the existing megaphone system. The device's frequency response is wider than the existing megaphone system that covers from 200 Hz ndash 16 KHz. The sound character that the device produces has a warmer feel that is more comfortable in the ear."
Lengkap +
Depok: Universitas Indonesia, 2017
S68093
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Harish Heruputra
"Masjid sebagai tempat ibadah umat muslim membutuhkan tingkat kejelasan suara yang tinggi sehingga kekhusyukan ibadah dapat tercapai. Namun, masjid saat ini kebanyakan memiliki kualitas akustik yang buruk akibat penggunaan material yang reflektif terhadap suara di ruangan tertutup. Skripsi ini bertujuan untuk memahami lebih dalam mengenai dampak keterbukaan ruang terhadap speech intelligibility pada masjid. Speech intelligibility adalah ukuran seberapa jelas suatu suara di dalam ruangan yang diukur dengan metode speech transmission index (STI). STI dipengaruhi oleh banyak faktor, di antaranya adalah bising dan dengung ruangan, yang menyebabkan keterbukaan ruang memiliki dampak besar terhadap STI. Skripsi dilakukan dengan menganalisis akustik ruang menggunakan simulasi pada software Fohhn Designer, dengan Masjid UI didesain terbuka dan tertutup sebagai objek untuk mengetahui persebaran STI, intensitas suara (SPL), dan waktu dengung (RT) kedua tipe masjid. Hasil studi menunjukkan bahwa masjid dengan desain terbuka memiliki nilai STI yang lebih tinggi, tetapi perbedaannya tidak begitu signifikan karena desain ruangan dan loudspeaker masjid sudah tergolong baik, ditambah barisan jamaah di kedua tipe masjid juga dapat meningkatkan STI.

Mosque as a worshiping place for muslims requires a high level of speech intelligibility so that the solemnity of worship can be achieved. However, today's mosques mostly have poor acoustic quality due to the use of sound-reflective materials in enclosed room. This thesis aims to understand more about the impact of spaces’ openness on speech intelligibility in mosques. Speech intelligibility is a measure of how clear a voice is in a room and measured by the speech transmission index (STI) method. STI is affected by many factors, two of them are background noise and reverberation of the room, which causes the openness of a space to have a big impact on STI. This thesis analyzes the rooms’ acoustics using Fohhn Designer software simulation, along Masjid UI with both exposed and enclosed design as the objects to determine the distribution of STI, sound intensity (SPL), and reverberation time (RT) of both mosques types. The results show that mosque with an open design has a higher STI, but the difference is not significant due to the good geometry and loudspeakers design the mosque already has, as well as the rows of worshipers that can also increase STI value in both mosques types."
Lengkap +
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Colston, Herbert L.
New York: Cambridge University Press, 2015
808.032 COL u
Buku Teks SO  Universitas Indonesia Library
cover
Martin Novela
"Salah satu faktor keberhasilan suatu model pembelajaran dalam machine learning atau deep learning adalah dataset yang digunakan. Pemilihan dataset yang digunakan untuk pelatihan suatu model sangat penting dalam pemrosesan yang dilakukan. Beberapa model deep learning seperti sistem pemrosesan text-to-speech pada model Tacotron2 sangat bergantung dengan dataset yang dipilih. Hal tersebut dikarenakan dalam pelatihan yang dilakukan untuk pembentukan suatu model pada bahasa tertentu harus menggunakan bahasa tersebut agar kualitas dari suara sintesis yang dihasilkan dapat mendekati pelafalan yang seharusnya untuk bahasa yang ditentukan. Pada penelitian ini dilakukan pelatihan yang bertujuan untuk pembentukan model Tacotron2 pada Bahasa Indonesia, sehingga untuk mendapatkan hasil yang lebih baik, maka digunakan dataset berbahasa Indonesia dari rekaman podcast dan talk show. Pada penelitian ini dilakukan dua skenario untuk mendapatkan hasil yang paling optimal. Skenario pertama adalah melakukan pelatihan pada model Tacotron2 menggunakan dataset berbahasa Indonesia yang terdiri dari banyak pembicara. Skenario kedua adalah melakukan pelatihan pada model Tacotron2 menggunakan dataset berbahasa Indonesia yang terdiri dari satu pembicara. Dalam pemrosesan pelatihan untuk pembentukan model Tacotron2 pada Bahasa Indonesia dilakukan dengan menggunakan pre-trained dan hyperparameter berdasarkan penelitian sebelumnya (Shen, et al., 2018). Hasil dari setiap skenario dievaluasi menggunakan Mean Opinion Score (MOS). Kuesioner disebarkan kepada 25 responden untuk menilai kualitas dari suara yang terbentuk berdasarkan kriteria penilaian pada MOS. Suara yang dibentuk oleh model Tacotron2 pada skenario pertama menghasilkan nilai MOS sebesar 4.01. Sedangkan suara yang dibentuk oleh model Tacotron2 pada skenario kedua menghasilkan nilai MOS sebesar 3.78. Hal tersebut menunjukkan bahwa penggunaan dataset berbahasa Indonesia dari rekaman podcast dan talk show dalam pembentukan model Tacotron2 untuk Bahasa Indonesia menghasilkan kualitas yang cukup baik.

One of the success factors of a learning model in machine learning or deep learning is the dataset used. The selection of the dataset used for training a model is very important. Some deep learning models such as the text-to-speech processing system in Tacotron2 are highly dependent on the selected dataset. This is because the training for forming a model in a particular language must use the same language so that the quality of the synthetic sound produced can resemble the proper pronunciation and prosody. In this study, training is aimed to form Tacotron2 model in Bahasa Indonesia. So, to get better results, a dataset in Bahasa Indonesia from recorded podcasts and talk shows are developed. Based on the dataset, two scenarios of training were conducted to obtain the most optimal results. The first scenario is to conduct training on the Tacotron2 model using the dataset consisting of many speakers. The second scenario is to conduct training on the Tacotron2 model the dataset consisting of only one speaker. Both scenarios employed the Tacotron2 model and the hyperparameters used in previous work (Shen, et al., 2018).
The results of each scenario are evaluated using the Mean Opinion Score (MOS). Questionnaires are distributed to 25 respondents to assess the quality of the sound formed based on the MOS assessment criteria. The sound formed by the Tacotron2 model in the first scenario produces an MOS value of 4,012. While the sound formed by the Tacotron2 model in the second scenario produces an MOS value of 3.78. This shows that the use of Indonesian language dataset from recorded podcasts and talk shows in the formation of the Tacotron2 model for Bahasa Indonesia produces a good quality.
"
Lengkap +
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2021
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Qisas Tazkia Hasanudin
"

Salah satu teknologi berbasis kecerdasan buatan yang kini semakin dibutuhkan adalah ASR (Automatic Speech Recognition), atau lebih sering disebut sebagai speech-to-text. Teknologi ini memiliki potensi untuk diterapkan di berbagai bidang, salah satunya adalah mentranskripsi naskah rapat atau persidangan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem transkripsi otomatis Bahasa Indonesia yang dapat berjalan secara luring dan dapat memproses masukan dari beberapa mikrofon secara bersamaan.

Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem transkripsi otomatis dengan mengkombinasikan teknologi ASR, pemrograman Python, aplikasi word editor seperti Microsoft Word, dan komputer yang terhubung dengan banyak mikrofon. Teknologi ASR pada sistem ini terdiri dari acoustic model yang dibuat menggunakan DeepSpeech dengan metode fine-tuning dan language model yang dibuat menggunakan KenLM. Sistem transkripsi otomatis dapat dijalankan pada komputer 64-bit dengan sistem operasi Windows yang di dalamnya terdapat Microsoft Word tanpa memerlukan spesifikasi hardware minimum tertentu.
Hasil pengujian terhadap performa sistem menunjukkan bahwa sistem hanya bersifat CPU-intensive, dan ini hanya terjadi apabila seluruh pembicara berbicara pada mikrofon secara sekaligus, yang mengakibatkan tingginya jumlah thread yang aktif. Hasil pengujian terhadap acoustic model menunjukkan bahwa model tersebut dapat menghasilkan WER terbaik sebesar 73,33% dan CER terbaik sebesar 23,59% apabila dilatih menggunakan learning rate sebesar 0,01 dan dropout rate sebesar 0,3. Hasil pengujian terhadap language model menunjukkan bahwa model yang dibuat dengan dataset teks bertopik umum dan berukuran besar dapat membantu acoustic model menghasilkan WER dan CER yang lebih baik lagi, yaitu 28,76% dan 14,68%.

One of the artificial intelligence-based technologies that is increasingly needed is ASR (Automatic Speech Recognition), or more commonly referred to as speech-to-text. This technology has the potential to be applied in various fields, one of which is generating transcripts for meetings or trials. The purpose of this research is to develop an Indonesian automatic transcription system that can run offline and can process input from multiple microphones simultaneously.
This study succeeded in developing an automatic transcription system by combining ASR technology, Python programming, word editor applications such as Microsoft Word, and computers connected to multiple microphones. The ASR technology in this system consists of an acoustic model created using DeepSpeech with a fine-tuning method and a language model created using KenLM. The automatic transcription system can be run on 64-bit computers with Windows operating system that has Microsoft Word installed on it. It does not require certain minimum hardware specifications.
Test results on system performance show that the system is only CPU-intensive, and this only occurs when all participants are speaking into all microphones at once, resulting in a high number of active threads. The test results on the acoustic model show that the model can produce the best WER of 73.33% and the best CER of 23.59% when trained using a learning rate of 0.01 and a dropout rate of 0.3. The test results on the language model show that the model made with a text dataset that has a large size and no particular topic can help the acoustic model produce better WER and CER, which are 28.76% and 14.68%, respectively.
"
Lengkap +
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2022
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Alif Mahardhika
"Ujaran kasar dan ujaran kebencian telah menjadi fenomena yang banyak ditemukan di media sosial. Penyalahgunaan kebebasan berpendapat ini berpotensi memicu terjadinya konflik dan ketidakstabilan sosial dikalangan masyarakat, baik dalam interaksi sosial secara digital maupun secara fisik. Diperlukan upaya identifikasi ujaran kasar dan ujaran kebencian secara otomatis, akurat, dan efisien untuk mempermudah penegakkan hukum oleh pihak berwenang. Penelitian pada skripsi ini melakukan perbandingan performa klasifikasi ujaran kasar dan ujaran kebencian pada data teks mixed-coded berbahasa Indonesia-Jawa, menggunakan model klasifikasi berbasis BERT. Eksperimen perbandingan dilakukan dengan membandingkan pre-trained model berbasis BERT dengan berbagai arsitektur dan jenis berbeda, yaitu BERT (dengan arsitektur base dan large), RoBERTa (arsitektur base), dan DistilBERT (arsitektur base). Untuk mengatasi keterbatasan mesin dalam memahami teks mixed-coded, penelitian ini dirancang dalam dua skenario yang membandingkan performa klasifikasi pada teks mixed-coded Indonesia-Jawa dan teks mixed coded yang diterjemahkan ke Bahasa Indonesia. Hasil terbaik berdasarkan F1-Score didapatkan pada klasifikasi menggunakan model berbasis BERT dengan nama IndoBERT-large-p2 pada kedua skenario, dengan F1-Score 78,86% pada skenario tanpa proses translasi, dan F1-Score 77,22% pada skenario dengan proses translasi ke Bahasa Indonesia.

Hateful and abusive speech has become a phenomenon that becomes common in social media. This abuse of freedom of speech presents significant risk of starting social conflicts, be it in the form of digital or physical social interactions. An accurate, efficient, and automated hate speech and abusive language identification effort needs to be developed to help authorities address this problem properly. This research conducts a comparison on hate speech and abusive language identification using several BERT-based language models. The comparisons are made using a variety of BERT-based language models with different types and architecture, including BERT (base and large architecture), RoBERTa (base architecture), and DistilBERT (base architecture). To address the mixed-coded nature of social media texts, this research was conducted under two different scenario that compares the classification performance using a mixed-coded Indonesian-Javanese text and texts that have been translated to Indonesian. The best classification output was measured using F1-Score, with a BERT-based model named IndoBERT-large-p2 outscoring the other BERT-based models in both scenario, scoring an F1-Score of 78.86% in untranslated scenario, and 72.22% F1-Score on the Indonesian-translated scenario."
Lengkap +
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Nugroho Notosusanto
"

Pada hari ini, Alma Mater kita, Universitas Indonesia, untuk kesekian kalinya melepas putra-putrinya yang telah menyelesaikan studinya dan telah memperoleh gelar sarjana. Bagi kita yang mengabdi kepada Alma Mater sebagai pendidik jaranglah timbul rasa kepuasan yang tak terhingga seperti pada saat ini, tatkala mereka yang hingga beberapa bulan yang lalu masih menjadi anak didik kita, kini telah duduk berjajar di depan kita sebagai sesama sarjana. Kita dapat merasakan kebanggaan para orangtua, istri, kerabat atau tunangan, yang pada pagi hari ini menyaksikan wisuda daripada buah-hati mereka. Kita dapat merasakan hal itu karena kita sendiripun sebagai bekas gurunya tergetar oleh keharuan menatap wajah-wajah muda yang cerdas yang kini berada di depan kita.

Kiranya wajar bagi orangtua yang melepas anak yang akan pergi meninggalkannya, untuk menyampaikan kata-kata perpisahan yang berisi bekal bagi perjalanan yang akan ditempuhnya. Karena itulah pada kesempatan ini, atas nama Sivitas Akademika, khususnya para dosen, saya ingin menyampaikan pesan kepada para sarjana baru yang sebentar lagi akan diwisuda.

Kita menyadari betapa besar makna daripada kualitas yang diemban oleh para sarjana baru ini di tengah-tengah masyarakat kita. Namun, kita juga menyadari, bahwa kualitas itu sedikit banyak bersifat kondisional, bahwa ia baru efektif jika didukung oleh motivasi. Padahal motivasi sedikit-banyak tergantung kepada persepsi, yakni persepsi mengenai medan pengabdian di tengah-tengah masyarakat luas.

Sehubungan dengan itu, yang ingin saya sampaikan adalah suatu wawasan mengenai kondisi medan pengabdian yang akan dimasuki oleh para. sarjana bar' kita. Dengan demikian, kita harapkan, pengabdian mereka akan dapat diberikan secara optimal.

MODERNISASI

Kiranya perlu disadari sedalam-dalamnya oleh para sarjana baru, bahwa kita hidup dalam suatu masyarakat yang sedang berkembang atau suatu masyarakat yang masih kurang berkembang. Masyarakat seperti masyarakat kita ini sering kali juga disebut masyarakat yang sedang ada dalam proses modernisasi.

Apakah gerangan yang disebut "modernisasi" itu? Salahsatu defnisi yang relevant bagi kedudukan kita sebagai orang akademik, adalah bahwa "modernisasi" merupakan proses yang mengadaptasi institusi-institusi yang berkembang dalam sejarah kepada fungsi-fungsi yang berubah dengan cepat, yang mencerminkan pertambahan pengetahuan manusia, suatu hal yang belum pernah terjadi sebelumnya. Sedangkan gejala itu menyertai terjadinya revolusi ilmiah, khususnya di bidang ilmu-ilmu alam. Pertambahan pengetahuannya itu memberikan kepada manusia kemampuan untuk menguasi lingkungannya.

Namun, jangan sampai timbul kesan, bahwa modernisasi itu serta-merta membawa kebahagiaan bagi umat manusia. Karena ada pula gejala yang pernah disebut "the agony of modernization", azab-sengsara yang disebabkan oleh modernisasi. Yakni karena modernisasi adalah suatu proses yang berlangsung selama beberapa puluh tahun yang bagi umat manusia menimbulkan masalah-masalah yang sama jumlahnya dengan peluangpeluang.

Dengan menggunakan pendekatan komparatif, kita dapat mengenali pelbagai masalah yang ditimbulkan oleh modernisasi di pelbagai bagian dunia. Masalah utama adalah timbulnya desintegrasi daripada masyarakat-masyarakat tradisional karena unsur-unsurnya mengalami perubahan dengan kecepatan yang berbeda. Kebenaran-kebenaran abadi sebagaimana yang terkandung di dalam ajaran agama, disisihkan karena dianggap kuno, sehingga pelbagai individu hanya berpegangan kepada kebutuhan-kebutuhan serta tujuan-tujuan dekat belaka.

"
Lengkap +
Jakarta: UI-Press, 1982
PGB 0561
UI - Pidato  Universitas Indonesia Library
cover
Wiyanto, Asul
Jakarta: Grasindo, 2006
302.2242 Wiy t
Buku Teks  Universitas Indonesia Library
cover
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>