PENGENALAN SUARA MENGGUNAKAN METODE HIDDEN MARKOV MODELS; SPEECH RECOGNITION WITH HIDDEN MARKOV MODELS METHOD

FERLINDANINGTYAS MAHENDRAWATI, Agfianto Eko Putra

2014 | Skripsi | PROGRAM STUDI ELEKTRONIKA DAN INSTRUMENTASI

Pengenalan suara adalah suatu sistem yang berfungsi untuk mengenali suara sehingga dapat dikenali dengan baik. Masukan sistem adalah ucapan, selanjutnya sistem akan mengidentifikasi kata yang diucapkan dan hasil identifikasi berupa kata yang dikenali sesuai dengan apa yang diucapkan. Telah berhasil dilakukan pengenalan suara dengan metode Hidden Markov Model. Penelitian ini dilakukan dengan mengambil sampel dari empat kata bahasa Indonesia yaitu tiru, biru, tari dan lari. Dalam penelitian ini dilakukan dua tahap yaitu pelatihan data dan pengujian data. Setiap kata direkam 25 kali, yaitu 20 perekaman untuk data pelatihan dan 5 perekaman untuk data pengujian. Pada bagian ini juga dipaparkan konsep pengenalan suara berbasis kata berdasarkan Hidden Markov Model (HMM) yang biasa digunakan dalam konsep pengenalan suara. Dari 4 kata yang dilatih didapat prosentase keberhasilan sebesar 96,25% dengan 77 kata dapat dikenali dengan benar dari total 80 suara. Dan pada empat kata yang diujikan dengan total 20 suara, 18 suara dapat dikenali dengan benar dan 2 suara tidak dikenali dengan benar. Sehingga dapat disimpulkan baahwa keberhasilan sistem pengenalan suara ini mencapai 90%.

Kata Kunci : HMM; pengenalan suara