Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Language, this book argues, is political from top to bottom, whether considered at the level of an individual speaker’s choice of language or style of discourse with others (where interpersonal politics are performed), or at the level of political rhetoric, or indeed all the way up to the formation of national languages. By bringing together this set of topics and highlighting how they are interrelated, the book will function well as a textbook on any applied or sociolinguistic course in which some or all of these various aspects of the politics of language are covered. The chapter headings include:*How politics permeates language (and vice-versa)*Language and nation*The social politics of language choice and linguistic correctness*Politics embedded in language*Taboo language and its restriction*Rhetoric, propaganda and interpretation*Power, hegemony and choices

Abstrak :
Metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) adalah metode yang paling populer dan memiliki kinerja yang baik sebagai metode feature extraction (pengekstraksi ciri) hingga saat ini. Namun berdasarkan hasil simulasi, diketahui bahwa speaker recognition system yang menggunakan MFCC sebagai metode feature extraction memiliki akurasi yang rendah ketika diterapkan pada sinyal suara yang mengandung noise. Dalam penelitian ini, penulis mengusulkan metode Discrete Wavelet Transform - Mel Frequency Cepstral Coefficient (DWT-MFCC) untuk mengatasi masalah tersebut. Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode DWT-MFCC memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan metode MFCC konvensional apabila diterapkan sebagai metode feature extraction dalam sistem speaker recognition dengan tingkat SNR dari 15 hingga 40 dB.

---

The Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC) method is the most popular method and has good performance as a feature extraction to date. But based on the simulation results, it is known that the speaker recognition system that uses MFCC as a feature extraction has low accuracy when applied to voice containing noise. In this study, we propose the Discrete Wavelet Transform - Mel Frequency Cepstral Coefficient (DWT-MFCC) method to overcome this problem. The simulation results show that the DWT-MFCC method has higher accuracy compare with conventinal MFCC method when applied as feature extraction in the speaker recognition system with SNR from 15 to 40 dB.

Abstrak :
Penelitian ini melakukan studi mengenai sistem identifikasi pembicara berbahasa Indonesia menggunakan SVM. Parameter sistem terdiri atas silence removal, PCA, nilai rata-rata dan varians MFCC. Ujicoba menggunakan data berita berbahasa Indonesia dari televisi dan radio yang disegmen dalam 5, 10, 15 detik dengan jumlah data 26 jam (715 pembicara). Hasil penelitian ini menunjukkan ketepatan pengenalan pembicara sebesar 94-98% untuk kombinasi parameter silence removal dan rata-rata MFCC dengan akurasi terbaik pada segmen waktu 10 detik. Namun dengan bertambahnya jumlah pembicara, ketepatan pengenalan cenderung berkurang. Penelitian ini dapat dikembangkan untuk sistem perolehan informasi data speech berdasarkan siapa yang berbicara dalam suatu sesi data. ......This research studies speaker identification system for Indonesian speech based on SVM. Parameters of this system are silence removal, PCA, average and varians values of MFCC. The experiments use 26 hours (715 speakers) Indonesian broadcast news from radio and television segmented into 5, 10, 15 seconds. The results achieve 94-98% identification accuracy for combination of parameters silence removal and average of MFCC. The best accuracy comes from 10 seconds time segment. However, the accuracy falls when the number of speakers increases. This study could be used for speech retrieval system based on who speaks in a speech session.

Abstrak :
Buku “Praktis Italia Profesional dalam 1 Bulan” merupakan sebuah buku panduan komunikasi secara profesional dalam bahasa Italia. Buku ini sesuai bagi Anda yang bekerja di perusahaan Italia, akan melakukan perjalanan dinas ke Italia, serta Anda yang ingin mempelajari bahasa Italia secara lebih luas konteksnya. Tema-tema yang ditawarkan dalam buku ini tidak hanya menunjang bisnis Anda dengan kolega, tetapi juga dapat membantu Anda berkomunikasi dalam kehidupan sehari-hari seorang profesional. Setiap tema dalam buku ini didasarkan pada skenario yang mungkin terjadi ketika Anda menjalin hubungan profesional dengan kolega Anda. Skenario-skenario yang ditawarkan di buku ini beragam, mulai dari cara memperkenalkan diri, menelepon, membuat janji, reservasi tempat, presentasi di depan kolega, hingga berunding dengan kolega Anda. Buku ini dibagi dalam lima unit (minggu), yang masing-masing berisikan tema dan skenario untuk menunjang komunikasi Anda dalam bahasa Italia. Ungkapan-ungkapan yang diberikan pada buku ini sangatlah mudah digunakan dan dapat dimodifikasi sesuai dengan kebutuhan Anda. Buku ini juga dilengkapi dengan referensi silang yang dimaksudkan untuk memudahkan Anda mencari ungkapan yang Anda butuhkan. Anda juga dapat menemukan tips-tips berguna seputar tema yang tengah dibahas. Tips-tips tersebut akan membantu Anda dalam menjalin komunikasi yang baik dengan meminimalkan kemungkinan timbulnya salah paham karena perbedaan budaya antara lintas negara dan budaya.

Abstrak :
ABSTRAK
Skripsi ini membahas tentang speech recognition pada Ericsson T18s Voice Dialing dengan menggunakan rnetode Hidden Markov Models (HMM) diskrit yang telah dimodifikasi untuk aplikasi speaker dependent dan speaker independent. Tujuan dari skripsi ini adalah bagaimana sistem dapat mengenali kata yang diucapkan dari orang tertentu yang suaranya terdapat pada database utuk aplikasi speaker dependent dan banyak orang (termasuk yang tidak terdapat pada database) untuk speaker independent.

Pada skripsi ini program dibuat dalam matlab 5.3 dengan dilengkapi oleh windows 98, sound card wav record, mikropon dan speaker yang merupakan modifikasi dari referensi asli, dimana program dijalankan dengan menggunakan matiab 5.x, Visual C++ dan TMS 320C6701 DSP Board Texas Instrument sehingga lebih mudah dan murah dalam aplikasinya. Selain itu Skripsi ini dalam aplikasinya juga lebih luas yaitu untuk speaker dependent dan speaker independent yang merupakan modifikasi dari referensi Skripsi ini (speaker independent) dan pada Ericsson T18s Voice Dialing (speaker independent).

Cara kerja dari sistem ini adalah mengenali kata yang diucapkan oleh tester dengan cara membandingkan kata yang diucapkannya dengan kata-kata dari suara yang ada pada database ketika suara dites. Pada database terdapat 5 buah kata, dan kata yang diucapkan ketika dites akan dibandingkan dengan kelima buah kata tersebut. Setelah itu kata dengan proliabilitas tertinggi akan dipilih sebagai kata yang dikenali oleh sistem.

Keberhasilan sistem dalam mengenali dinilai cukup baik, karena dapat membuktikan teori yang ada, baik untuk speaker dependent maupun untuk speaker independent, meskipun tidak sebaik referensi aslinya.

---

Abstrak :
Ilmu pragmatik sebagai bagian dari ilmu linguistik mulai berkembang di Indonesia pada awal tahun 70-an. Walaupun sudah berjalan sekitar 20 tahun belum banyak orang yang menulis maupun yang membuat penelitian mengenai pragmatik. Saya mencoba membuat penelitian mengenai konvensi pragmatik sekelompok penutur bahasa Indonesia dan bahasa Jerman. Masalah-masalah yang dibahas dalam tesis ini terdiri atas: bentuk-bentuk pragmatik bahasa Indonesia dan bahasa Jerman; persamaan dan perbedaan bentuk-bentuk pragmatik bahasa Indonesia dan bahasa Jerman; dan faktor-faktor pragmatik yang harus ditekankan dalam pengajaran bahasa Jerman di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah; agar diperoleh bentuk-bentuk pragmatik bahasa Indonesia dan bahasa Jerman; persamaan dan perbedaan bentuk-bentuk pragmatik bahasa Indonesia dan bahasa Jarman; juga agar diperoleh hal-hal yang harus ditekankan dalam pengajaran bahasa Jerman di Indonesia. Hasil analisis menunjukkan faktor-faktor yang harus ditekankan dalam pengajaran bahasa Jerman ialah pengungkapan makna-makna yang berlainan caranya dalam bahasa Jerman dan dalam bahasa Indonesia, antara lain, pemakaian kata Herr... tidak bisa berdiri sendiri, tidak bisa dikombinasikan dengan nama depan atau nama panggilan, tetapi dikombinasikan dengan nama keluarga. Dalam bentuk sopan santun dipakai bentuk pengandaian Konnten Sie...? serta klausa pengandaian "Es ware nett, ...." Pemakaian partikel vielleicht; mal; doch besar pengaruhnya dalam kalimat sopan santun. Juga bentuk es dan man yang tidak terdapat dalam bahasa Indonesia perlu ditekankan oleh pengajar bahasa Jerman.

---

Pragmatics is a discipline that has been developed since in the early 1970s. Although it has been over 20 year now, not many people have written nor showed an interest in this area. This Thesis is an attempt to study the pragmatic convention of a group of speakers both in the Indonesian and German language. The problems discussed in this thesis are as follows: the differences and similarities of pragmatic forms in both Indonesian and German; and pragmatic factors that should be emphasized in the teaching of Indonesian and German. The purpose of this study is to obtain the pragmatic forms in Indonesia, the similarities and differences in pragmatic form in both Indonesian and German; and to find the factors that should be emphasized in teaching of German-in Indonesia The finding in this analysis shows that the factors that should be emphasized in the teaching of German the differences in the expression of meanings in Indonesian and German, for example, the word `Herr' which cannot occur in isolation, and cannot be use with forenames or nicknames, but it should occur with Emily names. The polite form in German uses the conditional forms `Konnten Sle.... ?' and the conditional clause `Es ware nett '. The Use of the particles `vielleicht, mil, dock' has a great effect the polite forms. Also the forms `es' and `man' that do not exist in Indonesian should be emphasized by the teacher of German.

Abstrak :
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.