Algoritma Quickprop Pada Pengenalan Suara

Aziz, Abdul (2018) Algoritma Quickprop Pada Pengenalan Suara. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Preview	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_COVER.pdf - Published Version Download (31kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (420kB) | Preview
Preview	Image UNIKOM_ABDUL AZIZ_SURAT KETERANGAN PUBLIKASI.jpg - Published Version Download (1MB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_SURAT KETERANGAN ORISINALITAS.pdf - Published Version Download (148kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_KATA PENGANTAR.pdf - Published Version Download (197kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (487kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_BAB 1.pdf - Published Version Download (507kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_BAB 2.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview
	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_BAB 3.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
Preview	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_BAB 4.pdf - Published Version Download (517kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_BAB 5.pdf - Published Version Download (9kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (187kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_JURNAL DALAM BAHASA INDONESIA.pdf - Published Version Download (878kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_ABDUL AZIZ_JURNAL DALAM BAHASA INGGRIS.pdf - Published Version Download (874kB) | Preview

Abstract

Speaker recognition merupakan suatu proses pengenalan suara berdasarkan seorang pembicara. Angga setiawan, dkk telah menggunakan backpropagation untuk melakukan speaker recognition. Hasil penelitian diperoleh nilai akurasi sebesar 83,99%. Selain itu Windra Swastika juga telah membandingkan penggunaan quickprop dengan backpropagation untuk masalah image recognition. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode quickprop bekerja lebih baik dari metode backpropagation. Oleh karena itu, algoritma klasifikasi yang akan digunakan pada penelitian ini adalah metode quickprop. Pada penelitian ini, data suara yang digunakan berasal dari 5 orang pembicara laki-laki yang mengucapkan 5 kata dalam bahasa Indonesia. Kata yang digunakan berasal dari penelitian menurut Leipzig Corpora Collection yang disimpan dalam bentuk file .wav. Sebelum dilakukan pengenalan, data suara terlebih dahulu dilakukan proses ekstraksi ciri dengan metode MFCC. Hasil dari ekstraksi ciri tersebut yang akan disimpan dan kemudian akan digunakan sebagai masukan untuk proses klasifikasi Quickprop. Berdasarkan pengujian K-Fold Cross Validation terhadap parameter yang digunakan didapatkan rata-rata akurasi yaitu sebesar 92% dan kata yang dipilih dapat digunakan dalam proses pengenalan.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Speaker Recognition, Quickprop, Ekstraksi Ciri, MFCC
Subjects:	000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 005_Computer Programming, Programs & Data
Divisions:	S1_SKRIPSI > FTIK_Teknik Informatika (01)
Depositing User:	Mrs. Calis Maryani
Date Deposited:	11 Jul 2019 07:01
Last Modified:	11 Jul 2019 07:01
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/453

Actions (login required)

View Item