<![CDATA[Indonesia merupakan negara dengan banyak ragam suku bahasa dan budaya. Dari berbagai macam suku tersebut Indonesia mempunyai banyak bahasa daerahnya masing-masing sebagai ciri khas dan pembeda bahasa dari masing-masing daerah. Dalam hal ini untuk mempermudah tiap orang memahami intisari dari masing-masing bahasa dari berbagai macam suku dan daerah di Indonesia maka pengenalan ucapan sangatlah penting.Pengenalan ucapan memiliki banyak metode sebagai pembelajaran, salah satunya menggunakan Deep Learning. Deep learning merupakan sebuah model jaringan syaraf tiruan yang akhir-akhir ini mulai ramai dikembangkan. Deep Learning telah menunjukkan hasil yang baik dalam meningkatkan akurasi pengenalan suara atau kasus-kasus lainnya yang serupa. Deep Learning sendiri mempunyai berbagai macam pendekatan, tetapi pada penelitian ini penulis hanya menigmplementasikan salah satu pendekatan dari Deep Learning yaitu Deep Neural Network pada Speech Recognition. Algoritma DNN (Deep Neural Networks) adalah salah satu algoritma berbasis jaringan saraf yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Aplikasi yang dibuat ini hampir sama seperti aplikasi google voice dan translate pada umumnya, namun dalam fitur yang dibuat dalam google voice dan translate pengenalan ucapannyahanya bisa dalam bahasa umum tiap-tiap negara tidak bisa dalam bahasa daerah masing-masing tiap suku. Maka, dalam aplikasi yang akan dibuat nanti aplikasi bisa menentukan pengenalan bahasa tiap suku dan daerah tapi dalam aplikasi nanti hanya fokus dalam pengerjaan dialek berbahasa Jawa. Dalam aplikasi ini input yang berupa suara bahasa berdialek Jawaakan diolah menjadi output berupa teks berdialek Jawa. Tidak hanya mengenali satu dialek Jawa saja akan tetapi juga dapat menentukan dialek Jawa dari daerah mana yang di hasilkan. Kata Kunci :Deep Learning, Speech Recognition,Deep Neural Network, dialek]]>
Copyrights © 2019
