PENGENALAN PEMBICARA MENGGUNAKAN LINEAR FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS DAN GAUSSIAN MIXTURE MODEL UNTUK BUKA-KUNCI PINTU
HERI SETIONO

Informasi Umum

Kode

19.04.5122

Klasifikasi

621.399 - Devices for special computer methods, Computer sound synthesis

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Speech Processing

Dilihat

27 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pada penelitian ini membahas mengenai pengenalan pembicara (speaker recognition), yaitu mekanisme pengenalan identitas subjek berdasarkan ciri suaranya. Pada tugas akhir ini, sistem dirancang berbasis desktop untuk mendapatkan ciri berdasarkan suara dan permodelan dari setiap suara yang masuk.

Pertama, sinyal suara subjek diekstrasi untuk mendapatkan cirinya menggunakan metode LFCC (linear frequency cepstral coefficients). Yang mana keluaran dari LFCC adalah feature vektor yang dinamakan cepstral. Selanjutnya keluaran dari LFCC tersebut akan dimodelkan menggunakan GMM (Gaussian mixture model).

Keluaran dari tugas akhir ini adalah label klasifikasi suara serta pengenalan pembicara berdasarkan data suara yang sudah ada. Sistem yang dibuat memiliki tingkat akurasi sebesar 96%.

Kata Kunci : Speaker recognition, Linear Frequency Cepstral Coefficient (LFCC), Gaussian mixture model (GMM).

• CEH4F3 - PEMBELAJARAN MESIN
• CEH3G3 - PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL
• CEG4L3 - SISTEM MULTIMEDIA
• TKI3K3 - PENGOLAHAN SINYAL DIGITAL
• TKI4F3 - PEMBELAJARAN MESIN

Koleksi & Sirkulasi

Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook