Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Teknologi pengenalan suara saat ini telah mengalami perkembangan terutama dalam hal speech processing. Speech processing merupakan suatu cara untuk mengekstrak informasi yang diinginkan dari sebuah sinyal suara. Penelitian ini membahas sistem klasifikasi suara manusia male dan female."

"Pengenalan ucapan atau disebut juga speech recognition adalah suatu pengembangan teknik dan sistem yang memungkinkan perangkat system untuk menerima masukan berupa kata yang diucapkan. Teknologi ini memungkinkan suatu perangkat untuk mengenali kata yang diucapkan dengan cara merubah kata tersebut menjadi sinyal digital dan mencocokkan dengan suatu pola tertentu yang tersimpan dalam suatu perangkat. Pola tertentu yang tersimpan pada suatu perangkat sebenarnya sampel kata yang diucapkan pengguna. Salah satu algoritma yang digunakan sebagai pemodelan dasar untuk pengenalan ucapan adalah Dynamic Time Warping (DTW). DTW digunakan sebagai algoritma untuk mencocokkan pola yang dimaksud dengan mengukur dua buah sekuensial pola dalam waktu yang berbeda[7]. Dalam penelitian ini akan dibahas mengenai perancangan IC pattern matching menggunakan algoritma DTW dan diimplementasikan pada sebuah Field Programmable Gate Array (FPGA). Algoritma DTW yang digunakan merupakan pengembangan dari algoritma standar yaitu FastDTW[13]. Perancangan difokuskan pada pembuatan layout Complementary Metal Oxide Silicon (CMOS) pada skala 0,18μm dengan metode semi custom. Layout ang terbentuk baik layout untuk IC DTW maupun layout - layout gerbang logika dasar penyusun IC tersebut, dapat dilihat behavior-nya. Dengan menggunakan Computer Aided Design (CAD) Electric behavior dapat diterjemahkan dalam bahasa hardware yang dikenal dengan Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language (VHSIC HDL atau VHDL). Proses verifikasi dilakukan dengan membuat prototype perangkat keras menggunakan rangkaian ADC dan FPGA Spartan-IIELC yang telah diimplementasikan VHDL dari IC DTW.

---

Speech recognition is also called a development of techniques and systems that enable the device system to receive input of the spoken word. This technology allowsa device to recognize words spoken in a way to change the word into a digital signal and the match with a particular pattern stored in a device. Certain patterns that are stored on a device is a spoken word sample of users. One algorithm used as a basis for modeling of speech recognition is the Dynamic Time Warping (DTW). DTW is used as an algorithm to match the pattern in question by measuring two sequential patterns in different time [7].

In this research will be discussed regarding the design of the IC pattern matching using DTW algorithm and implemented on a Field Programmable Gate Array (FPGA). DTW algorithm used is the development of a standard algorithm that is FastDTW [13]. The design focused on making the layout of Complementary Metal Oxide Silicon (CMOS) on a scale of 0.18 μm with a method of semi-custom. Formed a good layout for IC DTW and layout of the basic logic gate, we can see his behavior. By using Computer Aided Design (CAD) Electric, behavior can be translated in hardware language, known as Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language (VHSIC HDL or VHDL). The verification process is done by making a prototype hardware uses a circuit of ADC and the FPGA Spartan-IIELC that have been implemented VHDL from IC DTW."

"ABSTRAKTesis ini membahas estimasi trispektrum yang digunakan 'untuk pengembangan sistem pengenal suara. Estimasi trispektrum dipakai untuk mendapatkan karakteristik suara berdasarkan analisis spektrum orde 3 (quadruple correlation) dari magnitudo dan rase sinyal suara. Dalam proses ekstraksi ciri dari data trispektrum digunakan teknik optimasi kuantisasi skalar, yaitu dengan mengelompokkan data magnitudo dan fase berdasarkan pembagian ruang estimasi dengan sejumlah pola berdasarkan ciri-ciri data trispektrum. Data magnitudo dan fase pewakil dari masing-masing kelompok (kluster) menjadi masukan sel syaraf di lapis masukan dari JST PB. Spesiflkasi JST PB sebagai pengklasifikasi suara adalah : jumlah sel syaraf (neuron) di lapis masukan sebanyak 18, di lapis tersembunyi sebanyak 5, dan di lapis keluaran sebanyak 10. Dari beberapa hasil yang diperoleh terlihat bahwa trispektrum mempunyai daya pisah (separabilitas pola) yang cukup baik, tetapi penggunaan estimasi trispektrum ini dihadapkan pada masalah optimasi kuantisasi dan optimasi jaringan pengidasifikasi yang cukup kompleks. Hal ini disebabkan oleh bertambahnya dimensi data trispektrum, clan 1-D (2-D) pada power spektrum (bispektrum) menjadi 3-D, yang berarti terjadi "the curse of dimensionality". Sistem pengenal suara ini diimplementasikan dengan Bahasa C pada komputer Sun SPARC station 4, dengan sistem operasi UNIX (Solaris) dan memory 32 MR Jumlah data suara yang akan dikenali berasal dari 10 orang yang berlainan, masing-masing sebanyak 20 sampel. Proses pembelajarannya menggunakan algoritma propagasi balik jack-larife-training terhadap sinyal tanpa noise, sedangkan proses pengenalannya menggunakan sinyal dengan SNR co , SNR = 20, SNR = 10, dan SNR = O. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggunaan estimasi trispektrum pada sistem pengenal suara tahan terhadap noise Gaussian aditip hingga tingkat SNR41."

"Salah satu kemampuan dari komunikasi multimedia adalah melakukan proses pengiriman gambar. Dalam proses tersebut akan sangat banyak membutuhkan ruang pengingat serta kanal transmisi. Pengembangan teknologi telekomunikasi dewasa ini lebih banyak ditujukan untuk lebih mengefisienkan penggunaan ruang pengingat dan saluran (kanal) transmisi yang dipakal. Semakin efisien penggunaan ruang pengingat maka akan semakin meningkat kecepatan pengolahan data dan selanjutnya akan meningkatkan kecepatan pengiriman gambar tersebut. Salah satu cara yang ditempuh untuk meningkatkan efisiensi penggunaan pengingat tersebut adalah dengan memampatkan gambar tersebut sebelum dilakukan proses selanjutnya. Dalam tulisan ini dijelaskan dan dibahas salah satu cara untuk mengefisienkan data image tersebut dengan menggunakan bantuan arsitektur jaringan saraf jenis MLP. Jaringan MLP ini dapat digunakan sebagai salah satu altematif untuk pemampatan data gambar dikarenakan kesederhanaan arsitektur dan imptementasinya. Salah satu tahap yang penting dari keseluruhan proses yang terjadi dalam jaringan MLP ini adalah tahap penentuan bobot-bobot hubungan node-node (simpul) jaringan MLP. Proses penentuan bobot-bobot yang biasa disebut sebagai proses learning dan suatu jaringan saraf, akan sangat berpengaruh terhadap sifat (chi) dan unjuk kerja keseluruhan jaringan MLP. Jika konfigurasi berubah maka secara keseluruhan sifat (ciri) maupun unjuk kerja jaringan tersebut akan berubah pula. Dua buah teknik learning yang banyak digunakan dalam proses learning (optimasi) adalah dengan memanfaatkan konsep backpropagation (BP) (metoda steepest descent) dan konsep Levenberg-Marquadt (LM) (salah satu pendekatan metoda Gauss-Newton). Tulisan ini menyajikan perbandingan unjuk kerja dua buah metoda tersebut dalam proses learning jaringan MLP serta gambar recall yang dihasilkannya. Hasil simulasi program menunjukkan bahwa metoda LM memberikan hasil recall gambar yang lebih bagus (high fidelity Irma recall kecil) serta mempunyai kecepatan konvergensi yang lebih tinggi jika dibandingkan metoda BP (SD).

---

One of the capabilities of the multimedia communication is the image communication. With this service, we will use so many memory spaces and transmission tines. Many of the development in telecommunication technologies are aimed to have the higher efficiency in using the memory spaces. The more efficient we use the memory spaces, the higher speed of the image data processing, and finally we can increase the speed of the image transmission.

One of the technique to have more efficiency in using the memory spaces is by compressing the image data before we stored and transmitted them. In this writing, we discussed one of the techniques for solving the image data compression, especially for still picture, by using the architecture of the neural networks. One of those types for this purpose is Multi Layer Perceptron (MLP). The MLP was choice in this purpose because of the simplicity of the architecture and the implementation.

One of the credal stages of the whole process in the MLP network is configuring the link weights of the nodes in the MLP network. Since the link weights are actually internal parameters associated with each node, changing the weights of the node will alter the behavior of the whole MLP network and then will change the MLP's performances.

There are two methods that often have been used in the learning process, the one was backpropagation (BP) method (steepest descent) and the other one was Levenberg-Marquadt (LM) concept (one of the approximations of the Gauss-Newton method). This writing is presenting the comparison between the performances of the LM method to the BP method in the learning process also the results of the recall pictures. The simulation shows that LM method gives the better image recall (higher fidelity) and has the higher convergence speed in the learning process."

"ABSTRAK Tantangan pada sistem temu-kembali informasi dewasa ini adalah timbulnya ledakan informasi, sehingga akses ke sumber informasi bukan saja semakin luas, tetapi juga semakin kompleks. Hal ini menyebabkan kesulitan pada masyarakat pencari informasi, dimana dokumen yang diperoleh tidak selalu sesuai dengan yang diharapkan. Tujuan penelitian ini adalah mencoba untuk menjawab tantangan di atas dengan mengimplementasikan dan mengkaji suatu sistem temu-kembali informasi yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) Hopfield dengan beberapa ukuran kemiripan. Metode yang diimplementasikan menggunakan suatu paradigma bahwa JST dapat memformulasikan suatu istilah (j) yang diwakili oleh suatu simpul (node atau neuron), dan hubungan antar istilah direpresentasikan oleh neural network links antar simpul tersebut. Keterhubungan diantara istilah (j) dengan istilah lain (k) dalam kumpulan dokumen dihitung dengan menggunakan beberapa ukuran kemiripan, yaitu berdasarkan rumusan Hsinchun Chen[HSI94a], koefisien Jaccard, koefisien Dice, koefisien Cosine[RIJS80, MICH73, SALT88]. Kemudian basil temu-kembali masingmasing dibandingkan dengan hasil temu-kembali pads sistem kueri Boolean. Dari hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa JST mampu mengakomodir istilah lain yang tidak dijadikan kueri dan dapat mengatasi kekakuan sistem kueri Boolean. Dokumen yang diperoleh adalah dokumen yang sebagian relevan yang memuat kueri dan yang memuat istilah teraktivasi yang terurut berdasarkan bobotnya. Jumlah istilah teraktivasi berbanding lurus dengan dokumen yang memuat istilah teraktivasi. Peringkat dokumen adalah konsisten, artinya dokumen yang berada pada peringkat atas, juga tetap berada pada range tersebut pada pengukuran kemiripan lainnya, walaupun ada perubahan bobotnya. Dari setiap ukuran kemiripan, diperoleh rata rata precision untuk sepuluh kueri yang diuji-cobakan adalah: precision dengan menggunakan ukuran Cosine = 60,758%, Hsinchun Chen = 59,081%, Jaccard = 58,772%, dan Dice = 58,623%. "

"Fish schooling yaitu pergerakan sekelompok ikan tertentu dengan pola, arah (polarisasi), irama dan struktur yang sama untuk setiap individu serta bersifat unik untuk setiap ikan. Fish shooling dapat dijadikan dasar untuk pembuatan sistem identifikasi ikan dengan dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan. Proses ini dilakukan dengan menerapkan Pengolahan citra pada citra tampilan echogram fish finder yang didapat dari database hasil observasi Balai Penelitian Departemen Kelautan dan Perikanan di laut Jawa pada bulan Desember 2005. Citra fish schooling dari fish finder tersebut diubah menjadi matriks melalui proses sampling dan graylevel quantization, kemudian dileveling pada range nilai tertentu. Citra hasil leveling tersebut akan diambil beberapa potongan bagiannya sebagai sampel untuk dicari nilai parameter karakteristiknya, yaitu nilai rata-rata dari matriks sampel tersebut. Nilai rata-rata tersebut selanjutnya akan dijadikan input bagi proses training jaringan syaraf tiruan untuk membuat sistem identifikasi jenis ikan. pola rata-rata matriks sampel yang digunakan pada proses training tersebut menjadi dasar proses identifikasi jenis ikan oleh jaringan syaraf tiruan. Sistem ini mampu mengenali jenis ikan dengan tingkat akurasi sebesar 88%."

"Berkembangnya trend konvergensi antara industri komputer, Informasi dan komunikasi salah satunya adalah VoIP, sehingga berkembang menjadi suatu bisnis. Untuk itu bisnis VoIP membutuhkan strategi yang tepat agar dapat bersaing dalam bisnis VoIP ini.Penelitian ini bermaksud menganalisis kondisi lingkungan eksternal dan internal yang dihadapi oleh PT. XYZ dan memetakan posisi persaingan/ competitive position PT. XYZ. Faktor-faktor utama yang dapat dijadikan penyusunan strategi dengan berbasis kompetensi inti untuk digunakan oleh PT. XYZ, merancang dan menemukan arsitektur strategik dalam bisnis VoIP, sehingga dapat dijadikan sebagai arahan dan petunjuk dalam pengembangan strategi.Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif analitis. Populasi penelitian adalah para karyawan yang dinilai ahli dan berkompeten. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan cara riset pustaka dan lapangan melalui daftar kuesioner dilanjutkan dengan menggunakan wawancara tidak terstruktur. Penelitian ini menggunakan aliran strategi konfigurasi, dengan aliran posisi untuk memposisikan diri (PT.XYZ) dan aliran pembelajaran guna pengembangan strategi.Analisis strategi mengenai lingkungan eksternal dan internal menggunakan aliran posisi yang berbasis pasar/market based dengan memetakan Matriks General Electric. Sedangkan pada tahap pengembangan strategi bisnis VoIP dengan menggunakan aliran pembelajaran yang berbasis sumber dayalresource based dengan mengidentifikasikan kompetensi inti yang ada dan yang dibutuhkan pada PT. XYZ, dilanjutkan dengan memetakan pohon kompetensi inti bisnis VoIP pada PT. XYZ, yang pada akhirnya dapat mengetahui implementasi dan pengembangan strategi bisnis VoIP. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk atau Iayanan inti PT.XYZ adalah sistem, jaringan dan komunikasi. Sedangkan kompetensi inti yang dikembangkan adalah manajemen operasional, fleksibilitas, dan pengembangan sumber daya manusia perusahaan.Berdasarkan hasil penelitian, disarankan agar PT.XYZ menciptakan kompetensi isi pada jalur kompetensi proses, mengadakan analisis pada Iingkungan internal agar dapat ditingkatkan secara cermat, bagian sumber daya manusia, dan pelatihan sebaiknya ditingkatkan, mengembangkan jaringan kerja sama pada pihak pemasok (akses dan perizinan), pengembangan keunggulan bersaing dengan pendekatan kompetensi inti. Di samping itu, mempertimbangkan penggunaan aliran lainnya di dalam pengembangan strategi bersaingnya scbagai bagian dari penggunaan aliran konfigurasi."

"Sejak awal ditemukannya komputer hingga kini, manusia berinteraksi dengan komputer melalui papan ketik (keyboard). Upaya untuk memberikan kemampuan guna mengenali ucapan oleh komputer akan memperluas lingkup penggunaanya. Meciptakan komputer yang dapat mengenali ucapan manusia merupakan hal yang kompleks dan melibatkan berbagai disiplin ilmu. Dalam skripsi ini akan digrnikan perancangan sistem pengenalan ucapan untuk mengenali ke-6 vokal dalam Bahasa Indonesia dan kata dalam bahasa Indonesia dengan metoda-metoda yang sebagian besar merupakan peniruan dari fungsi (kemampuan) manusia. Metoda-metoda yang digunakan meliputi pemisahan sinyal ucapan dengan bukan ucapan (kesenyapan atau derau latar belakang). Ekstraksi ciri dengan pengkodean prediksi linear (Linear Predictive Code, LPQ yang dapat dengan baik merepresentasikan produksi suara manusia. Jaringan Saraf Tiruan ART 2 yang bersifat adaptif digunakan untuk pengenalan vokal, serta Hidden Markov Model digunakan untuk pengenalan kata karena dapat mendeteksi informasi dari masukan yang temporal."