Sistem Pengenalan Kata dengan Menggunakan Linear Predictive Coding dan Nearest Neighbor Classifier

Edit
Abstrak: Makalah ini memaparkan tentang pengembangan sistem pengenalan kata dengan menggunakan cara pendekatan pola spektrum suara yaitu pencocokan pola suara manusia yang telah dibuat sebelumnya dengan pola suara yang baru masuk. Pengenalan suara dalam sistem ini dibatasi hanya suara untuk satu kata saja dan hanya lima kata yang akan dikenali yaitu kata “satu”, “dua”, “tiga”, “empat” dan “lima”. Input sistem diperoleh dari sebuah mikrofon. Output mikrofon diperkuat dengan menggunakan sebuah rangkaian amplifier yang kemudian diubah menjadi data digital dengan menggunakan analog to digital converter (ADC) untuk dapat dibaca oleh mikroprosesor TMS320C5x. Metode ekstrasi pola suara yang digunakan adalah linear predictive coding (LPC). Proses pengenalan kata dilakukan dengan menggunakan metode nearest neighbor classifier. Prinsip utama metode ini adalah mencari jarak terdekat antara pola suara yang akan dikenali dengan pola suara yang ada dalam database. Keputusan diambil dari pola suara dalam database yang memiliki jarak paling dekat dengan pola suara yang akan dikenali. Beberapa pengujian telah dilakukan antara lain pengujian sistem dengan suara orang yang ada dalam database, pengujian dengan suara orang yang tidak ada dalam database. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang telah didisain dapat mengenali kata lebih dari 92%.
Kata Kunci:pengenalan kata, linear predictive coding, nearest neighbor classifier, TMS320C5X
Penulis: Thiang, Hadi Saputra
Kode Jurnal: jptlisetrodd050034

Artikel Terkait :

Jp Teknik Listrik dan Mekatronika dd 2005