Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Telematika

ROBUST AUTOMATIC PHONEME RECOGNITION FEATURES USING COMPLEX WAVELET PACKET TRANSFORM COEFFICIENTS Sen, Tjong Wan
Jurnal Telematika Vol. 6 No. 1 (2010)
Publisher : Yayasan Petra Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61769/telematika.v6i1.41

Abstract

Untuk meningkatkan kinerja sistem pengenalan fonem otomatis pada saat dioperasikan pada lingkungan berderau, kami mengembangkan teknik baru yang dapat melakukan estimasi terhadap suatu fitur fonem bersih dari bentuk berderaunya. Fitur-fitur kokoh tersebut diperoleh dari koefisien transformasi paket wavelet kompleks (ComplexWavelet Packet Transform/CWPT). Karena koefisien CWPT merepresentasikan semua pita frekuensi yang berbeda dari suatu sinyal masukan, mendekomposisi sinyal masukan tersebut ke dalam pohon CWPT yang lengkap akan mencakup semua frekuensi yang terlibat dalam proses pengenalan. Setiap komponen frekuensi dalam sinyal masukan akan ditempatkan pada tepat satu pita frekuensi yang spesifik. Untuk suatu campuran sinyal domain waktu dengan frekuensi yang berbedabeda, misalnya sinyal fonem dengan derau, semua koefisien fonem dalam pita frekuensi yang sama, yaitu semua koefisienyang melewati jalur filter bank wavelet yang sama, akan berubah sesuai dengan magnituda komponen frekuensi derau. Oleh karena itu, jika ada sebuah pita frekuensi yang tidak mengandung derau sama sekali, seluruh koefisien fonem pada pita frekuensi tersebut tidak akan mengalami perubahan. Informasi dari semua koefisien yang dikandung oleh pita frekuensi tersebut kemudian dapat dimanfaatkan untuk melakukan estimasi terhadap kemungkinan fonem bersihnya. Karena jumlah fonem dalam suatu bahasa adalah terbatas dan relatif kecil dan sudah diketahui dengan baik sebelumnya, teknik yang dikembangkan ini fisibel secara komputasi. Hasil-hasil simulasi menunjukkan bahwa teknik baru yang dikembangkan ini merupakan pengekstrak fitur yang efisien dan tidak hanya dapat meningkatkan kekokohan sistem pengenal fonem otomatis jika dioperasikan pada berbagai macam lingkungan yang berderau tetapi juga tetap memelihara kinerja baiknya pada lingkungan yang bersih.To improve the performance of Automatic Phoneme Recognition in noisy environment, we developed a new technique that could estimate clean phoneme feature from its noisy one. These robust features are obtained from Complex Wavelet Packet Transform (CWPT) coefficients. Since the CWPT coefficients represent all different frequency bands of the input signal, decomposing the input signal into complete CWPT tree would covered all frequencies that involved in recognitionprocess. Each frequency would be placed into exactly one of its frequency bands. For time overlapping signals with different frequency contents, e. g. phoneme with noises, all coefficientsbelongs to the same frequency band, which is coming through the same wavelet filter banks path, would be changed according to noise frequencies magnitude. Thus, if there is one frequency band which contain no noises at all, all coefficients belongs to that frequency band would not change. Information from all coefficients belongs to that frequency band could be used then to estimate the clean phonemes. Since the numbers of phonemes are limited and already well known, this technique is computationally feasible. Simulation results showed that this new technique is an efficient features extractor that improves the robustness of the systems in various adverse noisy conditions but still reserve the good performance in clean environments.
License Plate Localization for Low Computation Resources Systems Using Raw Image Input and Artificial Neural Network Wan Sen, Tjong; Suakanto, Sinung; Siregar, Amril Mutoi
Jurnal Telematika Vol. 15 No. 1 (2020)
Publisher : Yayasan Petra Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61769/telematika.v15i1.349

Abstract

License Plate localization using Computer Vision needs a lot of computation resources. Thus, it is hard to deploy it on small systems. This paper presents an efficient license plate localization method using raw image input and artificial neural network. This is achieved by eliminating feature extraction stage and try to use as minimum as possible neural network architecture. Raw image input in dataset is cropped and labelled manually from random car images and video frames. The minimum architecture of the model has only three layers and 32,770 neurons. This is feasible to be deployed in today most single chip systems. The results, from various experiments, yield more than 90% of localization accuracy. Nomor plat kendaraan bermotor yang diperoleh dengan menggunakan Computer Vision membutuhkan banyak daya komputasi. Hal ini menyebabkan implementasinya ke dalam sistem minimum yang sederhana menjadi tidak mudah. Dalam penelitian ini, dikembangkan sebuah metoda untuk mendapatkan plat nomor kendaraan bermotor yang effisien menggunakan masukan langsung tanpa ektraksi ciri dan jaringan saraf tiruan. Penghematan daya komputasi dicapai dengan cara menghilangkan tahap ekstraksi ciri dan penggunaan arsitektur jaringan saraf tiruan yang seminimum mungkin. Citra masukan diperoleh dengan cara memotong dan memberi label gambar mobil dan frame video yang diperoleh secara acak. Arsitektur minimum yang dihasilkan berupa model yang hanya terdiri dari tiga lapisan dan 32,770 neuron. Model ini cukup fisibel untuk diterapkan pada kebanyakan system on a chip yang ada pada saat ini. Tingkat akurasi model dalam menemukan lokasi nomor kendaraan dari berbagai eksperimen berhasil mencapai lebih dari 90%. 
Integrated Information System Dashboard for Zero New Stunting Campaign in Kecamatan Cikarang Timur Wan Sen, Tjong; Yonata, Yosi
Jurnal Telematika Vol. 20 No. 2 (2025)
Publisher : Yayasan Petra Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61769/telematika.v20i2.734

Abstract

The critical issue of stunting eradication necessitates innovative solutions for effective monitoring, intervention, and prevention. In this paper, we introduce an innovative integrated information system dashboard that leverages the power of data analytics and real-time data processing to provide comprehensive insights into stunting eradication efforts. This assists healthcare providers and policymakers in accessing actionable information crucial for making informed decisions. Our dashboard utilizes digitalization technology to analyze and visualize stunting data in almost real-time, operating nonstop 24/7. This platform enables users to engage in interactive and data-driven decision-making processes. The personalized and user-friendly interface allows for a tailored experience that meets the specific needs and preferences of different stakeholders. We used the Rapid Application Development method with an object-oriented approach to develop this dashboard. We demonstrate the proof of concept of this dashboard through a series of experiments and evaluations. Based on the results of the trial, the designed platform can be very useful for Zero New Stunting campaigns in Kecamatan Cikarang Timur.