<![CDATA[Teknologi pengenalan suara merupakan teknologi dengan sumber masukannya adalah suara, seperti mikropon untuk menginterpretasikan suara manusia, untuk transkripsi atau sebagai metode alternatif interaksi dengan komputer. Pada proses pengenalan suara, untuk mendapatkan informasi dari sinyal suara perlu dilakukan ekstraksi ciri sehingga dapat dianalisis untuk setiap variasi sinyal suara yang ada. Metode ekstraksi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Linear Predictive Coding (LPC), yang menghasilkan koefisien-koefisien cepstral dari pola suara yang di-input-kan. Dari koefisien tersebut kemudian dilakukan pengenalan dengan menggunakan metode Piecewise Dynamic Time Warping (PDTW). PDTW merupakan sebuah modifikasi dari DTW yang menjalankan Piecewise Aggregate Approximation (PAA) sebagai metode pembanding antara data input dan data referensi.Dari hasil perbandingan tersebut akan didapatkan suatu keputusan yang kemudian diubah menjadi output berupa text. Hasil dari penelitian ini didapatkan Word Error Rate (WER) sebesar 45% untuk 40 data uji dari 4 kata. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa metode LPC dan PDTW dapat digunakan untuk mengenali pola suara dengan keakuratan 55%. Kata Kunci: Linear Predictive Coding (LPC), Piecewise Dynamic Time Warping (PDTW), Piecewise Aggregate ]]>
Copyrights © 2012
