FEATURE EXTRACTION FONEM BERBASIS DISCRETE WAVELET TRANSFORM DAN WAVELET PACKET TRANSFORM

IMMER TOGARMA, Risanuri Hidayat, Dr., Ir., M.Sc. ; Priyatmadi, Ir., M.T.

2016 | Skripsi | S1 TEKNIK ELEKTRO

cerdas berbasis pengenalan pola. Pengenalan suara merupakan salah satu sistem cerdas yang berbasis pengenalan pola dalam mengenali dan mencocokan kata-kata yang di ucapkan. Pengembangan teknik pengenalan pola pada pengenalan suara semakin pesat, banyak metode yang di gunakan untuk mewujudkan sebuah sistem yang handal dan mudah untuk diakses namum memiliki akurasi yang tinggi. Untuk menemukan sistem pengenalan pola yang robust dan reliable, dibutuhkan metode ekstraksi ciri yang tepat. Dalam hal ini, metode ektraksi ciri yang tepat merupakan metode yang efisien dan efektif ketika digunakan dalam melakukan pengenalan terhadap ciri khusus dari sebuah data. Efisiensi dan Efektifitas sangat di butuhkan, hal ini erat kaitannya dengan kecepatan dan ketepatan sistem tersebut saat di gunakan dalam melakukan proses pengenalan suara. Metode ekstraksi ciri yang tepat menjadi salah satu faktor penentu keberhasilan dari sistem cerdas tersebut. Penelitian ini menitik beratkan topik penelitian pada penemuan metode ekstraksi ciri yang paling efisien dan efektif dalam mengenali huruf fonem. Metode ekstraksi ciri yang digunakan dan dibandingkan adalah discrete wavelet transform dan wavelet packet transform. Transformasi wavelet dilakukan pada level dekomposisi 1 hingga level dekomposisi 4. Sinyal suara yang akan di gunakan adalah fonem huruf m, n, r, s dan t dari dua orang responden laki-laki dan dua orang responden perempuan Indonesia dari setiap hurufnya. Perbandingan performa dari kedua metode ekstraksi ciri tersebut di tampilkan pada akhir bagian penelitian ini, dengan perbandingn secara statistik ditarik sebuah kesimpulan bahwa metode ekstraksi discrete wavelet (dwt) trasnform merupakan metode yang lebih efisien dan efektif dibandingkan dengan metode wavelet packet transform (wpt).

Recently the need for a smart system is growing fast and so is the pattern recognition technology as its heart .Voice recognition use pattern recogniton as the way to recognizing and matching the speech in its system. The devolepment of this technique is growing vastly, as one of the pattern recognition techology recognize and match the input speech with the corresponding database robust system of high accuracy while still maintain a simple user interface reliable. Robust and reliable system can be achieved by precise feature extraction, precise feature extraction achieved when the system can reach a certain value of effectivity and efficiensy in recognizing the speech.Effectivity and efficiency has a direct correlation on how fast and precise the system recognize a speech. This research focus on finding the most efective and efisien feature extraction method in recognizing fonem. Discrete wavelet transform and wavelet packet transform were used.Using level 1 up to level 4 decomposition in haar wavelet transform and fonem m, n, r, s, and t from four respondens by 2 men and 2 women The result shows the list of features of each fonem sound in Indonesian language and the comparation between both methods.The results shows that discrete wavelet transform is better. This research includes some recommendations on the most effective and efficient feature extraction method in wavelet transform in performing sound recognition in Indonesian language that can be used for the next research.

Kata Kunci : Voice recognition, Haar wavelet tranform, wavelet packet transform,discrete wavelet transform, feature extraction