Sistem Pengenalan Suara Dengan Metode Mel Frequency Cepstral Coefficients Dan Gaussian Mixture Model

Abstract

ABSTRAK – Teknologi biometrik sedang menjadi tren teknologi dalam berbagai bidang kehidupan. Teknologi biometrik memanfaatkan bagian tubuh manusia sebagai alat ukur sistem yang memiliki keunikan disetiap individu. Suara merupakan bagian tubuh manusia yang memiliki keunikan dan cocok dijadikan sebagai alat ukur dalam sistem yang mengadopsi teknologi biometrik. Sistem pengenalan suara adalah salah satu penerapan teknologi biometrik yang fokus kepada suara manusia. Sistem pengenalan suara memerlukan metode ekstraksi fitur dan metode klasifikasi, salah satu metode ekstraksi fitur adalah MFCC. MFCC dimulai dari tahap pre-emphasis, frame blocking, windowing, fast fourier transform, mel frequency wrapping dan cepstrum. Sedangkan metode klasifikasi menggunakan GMM dengan menghitung likehood kesamaan antar suara. Berdasarkan hasil pengujian, metode MFCC-GMM pada kondisi ideal memiliki tingkat akurasi sebesar 82.22% sedangkan pada kondisi tidak ideal mendapatkan akurasi sebesar 66.67%.
 Kata Kunci – Suara, Pengenalan, MFCC, GMM, Sistem

Backpropagation Design for Authenticating Blood Vessel Patterns of the Back of the Hand Using GLRLM

“…Beberapa jenis biometrik yang umum digunakan melibatkan sidik jari [5], iris mata [6], wajah [7], suara [8], dan lainnya. Meskipun efektif dalam beberapa aspek, setiap jenis biometrik memiliki kelemahan masing-masing.…”