Identifikasi Emosi Dari Sinyal Suara Secara Real Time Menggunakan Linear Predictive Coding dan Backpropagation - Yamina Azmi; Esmeralda C Djamal; Ridwan Ilyas (Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 2018)
Kepuasan pelanggan adalah salah satu faktor penting suatu perusahaan yang menghasilkan produk dan jasa. Banyak perusahaan saling bersaing untuk meningkatkan kualitas pelayanan salah satunya dengan melakukan evaluasi terhadap customer service dalam melayani konsumen. Penelitian ini telah membuat sistem identifikasi emosi dari sinyal sinyal suara. Kalimat yang digunakan berasal dari rekaman percakapan antara customer service dengan pelanggan. Sistem identifikasi ini dibangun dari pelatihan suara terhadap 10 naracoba dengan lima kali perulangan pada setiap kata kunci yang diucapkan, sehingga digunakan 150 set data latih. Sinyal suara setiap enam detik dilewatkan praproses untuk mengurangi noise dan dilakukan frame blocking dan windowing yang kemudian diekstraksi menggunakan Linear Predictive Coding (LPC) dengan nilai poles 8. Koefisien yang dihasilkan LPC kemudian digunakan sebagai fitur dalam Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan algoritma pembelajaran Backpropagation. Hasil dari penelitian menunjukkan sistem identifikasi emosi menghasilkan akurasi sebesar 91% untuk data latih dan 76% untuk data baru.