Livia Ashianti, Livia
Bina Nusantara University

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analysis And Voice Recognition In Indonesian Language Using MFCC And SVM Method Harvianto, Harvianto; Ashianti, Livia; Jupiter, Jupiter; Junaedi, Suhandi
ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications Vol 7, No 2 (2016): ComTech
Publisher : Bina Nusantara University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21512/comtech.v7i2.2252

Abstract

Voice recognition technology is one of biometric technology. Sound is a unique part of the human being which made an individual can be easily distinguished one from another. Voice can also provide information such as gender, emotion, and identity of the speaker. This research will record human voices that pronounce digits between 0 and 9 with and without noise. Features of this sound recording will be extracted using Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). Mean, standard deviation, max, min, and the combination of them will be used to construct the feature vectors. This feature vectors then will be classified using Support Vector Machine (SVM). There will be two classification models. The first one is based on the speaker and the other one based on the digits pronounced. The classification model then will be validated by performing 10-fold cross-validation.The best average accuracy from two classification model is 91.83%. This result achieved using Mean + Standard deviation + Min + Max as features.
Analisis Komparatif Berbagai Teori Karakteristik Proses Pendekatan Anak dengan Tujuan Seksual untuk Mendeteksi Percakapan Teks Ashianti, Livia; Idananta, Kanyadian
JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Vol. 7 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/jieet.v7n1.p1-9

Abstract

Teknologi internet sering disalahgunakan untuk tindakan kriminal, salah satunya adalah proses pendekatan anak untuk tujuan seksual secara online. Dalam melakukan tindakannya, pelaku melakukan pendekatan kepada korban dengan menggunakan teknologi internet. percakapan teks menjadi bukti kejahatannya. Studi sebelumnya menunjukkan bahwa teori karakteristik dapat menentukan tingkat akurasi dalam mendeteksi percakapan teks yang berisi proses pendekatan tersebut. Penelitian ini akan melakukan uji coba menggunakan teori karakteristik yang berbeda untuk mendapatkan teori karakteristik terbaik untuk mendeteksi percakapan teks mengandung proses pendekatan dengan tujuan seksual. Karakteristik tersebut akan digunakan untuk ekstraksi fitur percakapan teks. Kemudian diklasifikasikan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan jumlah karakteristik yang berbeda berdampak pada tingkat akurasinya. Namun, menggabungkan 2 teori karakteristik berbeda menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik.