Studi Perbandingan Metode Wavelet Dalam Speech Recognition Pada Sistem Akses Personel

  • Sunardi A
  • Mahardika R
N/ACitations
Citations of this article
13Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Penelitian tentang speech recognition terus berkembang terkait identifikasi personel. Pada penelitian ini, kami melakukan studi perbandingan metode wavelet dalam speech recognition. Pada penelitian ini teknologi speech recognition berbasiskan wavelett dan neuro fuzzy. Beberapa parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah sampel suara dengan frekuensi sampling 8000 Hz dan 8 bit per sampel dengan filter wavelet High Pass Filter (HPF). Level dekomposisi menggunakan wavelet daubechies, symlet dan coiflet. Nilai thereshold filter wavelet identifikasi personel 57,72%, False Rejection Rate (FRR) 40% dan running time 1,97 detik. Untuk nilai thereshold identifikasi personel 100%, False Rejection Rate (FRR) 0% dan running time 5,43 detik didapatkan pada level dekomposisi 5 pada wavelet db1. Identifikasi tipe wavelet dari yang terbaik adalah coiflet, symlet dan daubechies karena coif2 level 2 memberikan identifikasi 60,00%, FRR 40,00% dan running time 1,97 detik

Cite

CITATION STYLE

APA

Sunardi, A., & Mahardika, R. (2019). Studi Perbandingan Metode Wavelet Dalam Speech Recognition Pada Sistem Akses Personel. ELKHA, 11(1), 1. https://doi.org/10.26418/elkha.v11i1.29343

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free