Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada Skripsi ini membahas tentang proses konversi ucapan menjadi tulisan, Speech-to-Text yang merupakan salah satu aplikasi dari speech recognition. Tujuan dari skripsi ini yaitu bagaimana sistem dapat mengenali sedikitnya 30 kata baik kata dasar walaupun kata jadi yang diucapkan oleh seseorang tertentu (speaker dependent) dan melihat performansi (unjuk kerja) dari sistem dengan parameter codebook dan jumlah framing yang berbeda-beda.Simulasi dibuat dengan menggunakan program Matlab 6.5 dan metode yang digunakan yaitu Hidden Markov Model (HMM). Metode HMM ini telah banyak diapliksikan dalam teknologi speech recognition. Cara yang digunakan dalam simulasi ini yaitu mengenali kata melalui pengenalan terhadap unit katanya yaitu suku kata. Suku kata yang dijadikan sebagai sumber database sebanyak 25 buah, dan dengan menggunakan variabel ukuran codebook dan jumlah training yang berbeda-beda untuk dilihat performansi mana yang memberikan hasil pengenalan terbaik.Dari hasil percobaan dengan simulai ternyata dengan ukuran codebook dan jumlah training yang lebih besar untuk jumlah label 25 memberikan performansi yang lebih baik dan dapat memberikan perbaikan dari kondisi sebelumnya, dalam hal ini memberikan perbaikan dari keberhasilan 8,36 % pada codebook 32 dan training 5 menjadi 81,09 % dengan menggunkan codebook 1024 dan jumlah training 40. Kata-kata yang berhasil dikenali dengan variasi dari 25 suku kata sedikitnya ada 50 kata."

"Skripsi ini berisi tentang perbandingan dari 3 jenis algoritma VQ (Vector Quantization) yaitu Traditional K-Means Clustering, LBG (Linde, Buzo, and Gray), dan Sucessive Binary Split yang digunakan dalam proses pengenalan sinyal akustik (Suara) dari berbagai jenis ikan. Dalam proses pengenalan sinyal akustik ikan yang menggunakan HMM (Hidden Markov Model), sinyal akustik ikan yang akan dideteksi, terlebih dahulu dikuantisasi dengan menggunakan algoritma VQ.Pada sistem pengenalan sinyal akustik ikan, sinyal akustik ikan diubah terlebih dahulu ke dalam bentuk diskrit dengan cara sampling. Sinyal diskrit ini diekstraksi agar diperoleh karakteristiknya dengan menggunakan MFCC (Mel Frequency Cepstrum Coefficient). Vektor data yang terbentuk kemudian dikuantisasi dengan menggunakan 3 jenis algoritma VQ. Pada tahap pengenalan sinyal akustik ikan (recognition) yang memanfaatkan model HMM, ketiga jenis algoritma VQ ini diteliti unjuk kerjanya berdasarkan tingkat akurasi yang diperoleh.Berdasarkan hasil simulasi, algoritma Sucessive Binary Split merupakan algoritma paling optimum untuk sistem pengenalan sinyal akustik ikan karena memiliki tingkat akurasi tertinggi (pada ukuran codebook < 64) dengan kebutuhan kapasitas memori dan waktu komputasi (saat pembuatan codebook dan model HMM) paling kecil. Untuk memperoleh sistem pengenalan sinyal akuslik ikan dengan tingkat akurasi yang paling baik, algoritma LBG dapat digunakan dengan ukuran codebook > 128 tetapi kapasitas memori dan waktu komputasi yang dibutuhkan makin besar. Tingkat akurasi (recognition rate) pada sistem pengenalan sinyal akustik ikan yang menggunakan VQ dan HMM dapat ditingkatkan dengan memperbesar ukuran codebook, jumlah iterasi algoritma VQ, dan jumlah iterasi pada Baum Welch Algorithm."

"Sejak dari awal kehidupan, manusia telah mengguznakan suara yang mereka. Suara manusia adalah unik, karena tidak ada manusia di dunia ini yang memiliki suara yang sama. Hal inilah yang kemudian dijadikan bahan oleh para llmuwan untuk mengembangkan teknologi yang memanfaatkan suara manusia. Speaker recognition merupakan bentuk penerapan dari pemallfaatan suara manusia. Text-independent speaker recognition merupakan salah satu pengembangan aplikasi dari speaker recognition.Telah banyak metode yang dikembangkan untuk peningkatan kinerja text-independent speaker recognition, salah satu diantaranya adalah dengan menggunakan metode kuantisasi vektor-algoritma LBG. Metode ini akan melalui dua fasa, yaitu training phase dan testing phase. Pada fasa pertama (training phase), akan direkarn suara speaker ke dalam database speaker. Pada fasa kedua (testing phase), akan dibandingkan suara speaker tes dengan database speaker, apakah sistem mampu untuk mengenali identitas speaker tes tersebut.Hasil pengujian simulasi text-independent speaker recognition secara keseluruhan menunjukkan bahwa text-independent speaker recognition telah mampu mengenali identitas speaker dengan baik, mamma masih banyak terdapat kekurangan. Pengujian text-independent speaker recognition menggunakan 2 jenis database speaker. Database peliama adalah database yang berisi rekaman satu kata dan satu kalimat yang berbeda-beda untuk setiap speakemya. Database kedua berisi rekaman satu kata dan satu kalimat yang sama bagi semua speakernya. Dari kedua database ini kemudian akan dibandingkan kinerjanya terhadap simulasi. Hasil simulasi membuktikan bahwa text-independent speaker recognition terhadap database pertama mampu bekerja lebih baik dengan tingkat keakurasian sebesar 85 %, dibandingkan database kedua."

"Kompresi suara atau yang biasa disebut dengan pengkodean suara (speech coding) merupakan metode untuk mengurangi jumlah informasi yang dibutuhkan untuk mewakilkan sinyal suara. Teknologi speech coding untuk kompresi sinyal speech dilakukan untuk memperbaiki (menghemat) kinerja bandwidth yang terbatas dan untuk mendukung privasi komunikasi (enkripsi data/pesan). Code Excited Linear Prediction (CELP) yang merupakan pengembangan dari Linear Predictive Coding (LPC) menggunakan metode linear prediction dalam pengkompresan sinyal speech.Linear prediction adalah suatu metode yang memprediksi sampel ke-n dari suatu sinyal, s(n), dengan membentuk kombinasi linear dari p sampel s(n) sebelumnya. Kombinasi linier umumnya dioptimalkan dengan meminimalkan kuadrat dari prediction error (Mean Square Error, MSE). Suatu encoder CELP (Code Excited Linear Prediction) mempunyai model vocal tract yang sama dengan encoder LPC. Sebagai tambahannya, pada CELP menghitung error yang terjadi antara input data speech dengan model yang dibangkitkan dan mentransmisikan parameter-parameter dari model tersebut dan representasi error-nya.Dari hasil simulasi yang dilakukan diperoleh bahwa model yang memiliki nilai MSE terkecil terhadap sinyal asli adalah yang memiliki jumlah koefisien linear prediction sebanyak 15 buah. Dengan demikian, model yang akan dikirimkan adalah yang memiliki koefisien linear prdiction sebanyak 15 buah."

"This book examines use of the voice as a biometric measure for personal authentication, offering an overview of advances in speaker authentication, and including useful algorithms and techniques for improving overall system robustness and performance."

"This practical hands-on book shows speech intelligibility measurement methods so that the readers can start measuring or estimating speech intelligibility of their own system. The book also introduces subjective and objective speech quality measures, and describes in detail speech intelligibility measurement methods. It introduces a diagnostic rhyme test which uses rhyming word-pairs, and includes : an investigation into the effect of word familiarity on speech intelligibility. Speech intelligibility measurement of localized speech in virtual 3-D acoustic space using the rhyme test. Estimation of speech intelligibility using objective measures, including the ITU standard PESQ measures, and automatic speech recognizers."