RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN UCAPAN PADA DIALEK MANADO

ERWIN LAPIAN

Informasi Dasar

18.04.2283
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Indonesia merupakan negara besar dengan memiliki banya keberagaman budaya dan suku sehingga Indonesia memiliki banyak bahasa atau pun dialek yang berbeda beda satu daerah dengan daerah yang lainnya, karena perbedaan ini penulis akan membuat sebuah sistem yang akan membantu masyarakat agar tidak terjadi salah paham dalam mengartikan sebuah bahasa daerah. Deep learning sebuah model jaringan syaraf tiruan yang akhir-akhir ini mulai ramai dikembangkan. Pendekatan yang sering digunakan untuk mengimplementasikan Deep Learning adalah graphical methods atau MultiLayer Representation, atau MultiLayer Graphical model seperti Belief Network, Neural Network, Hidden Markov, dan lain-lain. Deep Learning telah menunjukkan hasil yang baik dalam meningkatkan akurasi pengenalan suara atau kasus-kasus lainnya yang serupa. dalam hal ini akan membuat suatu sistem atau program speech recognition dengan metode Recurrent Neural Network dengan menggunakan kalimat bahasa manado. Dari hasil penelitian yang dilakukan, dari nilai parameter tertentu didapatkan akurasi sebesar 88%. Setelah mendapatkan parameter ideal maka dilakukan pengujian keseluruhan sistem sebanyak sepuluh kali dan akurasi yang didapatkan rata-rata sebesar 87%. Dari pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa, semakin banyak epoch dan data latih yang banyak akan meningkatkan tingkat akurasi. Keywords: Recurrent Neural Networks, Speech Processing, Dialek, Neural Networks.

Subjek

ARTIFICIAL INTELLIGENCE
 

Katalog

RECURRENT NEURAL NETWORK UNTUK PENGENALAN UCAPAN PADA DIALEK MANADO
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

ERWIN LAPIAN
Perorangan
ANDREW BRIAN OSMOND, RANDY ERFA SAPUTRA
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2018

Koleksi

Kompetensi

  • CEG3G3 - KECERDASAN BUATAN

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini