Judul : Pengenalan Pembicara dengan jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

Author : Baskoro Oktianto

Tahun : 2004

URL : http://iirc.ipb.ac.id/jspui/handle/123456789/2266

Review Saya :

Skripsi dengan judul Pengenalan Pembicara dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation merujuk pada Kajian bidang Recognition dalam cakupan kajian pemrosesan suara. Berdasarkan hasil keluaran sistem, bidang recognition dapat dipisahkan menjadi tiga ranah kajian, yaitu pengenalan suara (speech recognition), pengenalan pembicara (speaker recognition), dan identifikasi bahasa (language identification).

Pada penelitian ini membahas tentang speaker recognition, yang dibagi menjadi dua bagian, yaitu speaker identification (menentukan pembicara yang paling mungkin dari sinyal suara yang diberikan), dan speaker verification (menentukan verifikasi identitas yang diklaim pembicara). Speaker recognition yaitu suatu proses yang nantinya akan mengenali siapa pembicaranya (who is speaking) dengan menggunakan informasi spesific yang ada dalam sinyal suara. Teknik memodelkan dalam mengenali pola-pola suara pembicara digunakan JST dengan menggunakan metode backpropagation dalam menentukan bobot pada masing-masing koneksi (training / metode pembelajaran). Sebelum dimodelkan dengan JST, data suara yang berupa sinyal analog dirubah menjadi sinyal digital melalui suatau proses feature extraction ditambah dengan feature selection. Proses feature extraction dilakukan dengan analisi cepstral dan feature dilakukan dengan principal component analysis, lalu diolah menggunakan JST, kemudian hasil dari JST selanjutnya diolah oleh model pembuat keputusan. Model pembuatan keputusan dalam sistem identifikasi suara ini menetukan pembicara yang paling mungkin dari sinyal suara yang diberikan dan sistem akan menolak atau menerima suatu klaim mengenai identitas pembicara dengan berdasarkan data suara yang diberikan. Dai penelitian ini, sistem pengenalan pembicara mampu mengidentifikasi dengan tingkat generalisasi sebesar 92,3077% dan melakukan verifikasi dengan nilai equal error rate sebesar 6,5657%.