Pengenalan Lirik Lagu Otomatis Pada Video Lagu Indonesia Menggunakan Hidden Markov Model Yang Dilengkapi Music Removal - Luhfita Tirta; Joan Santoso; Endang Setyati (Journal of Information System,Graphics, Hospitality and Technology, 2022)
Video sangat penting untuk membuat informasi berupa suara dalam video agar dapat dipahami oleh semua kalangan masyarakat, dan orang-orang yang memiliki masalah pendengaran yaitu dengan cara paling alami terletak pada penggunaan subtitle. Oleh karena itu, peneliti membuat pengenalan lirik lagu otomatis pada video lagu Indonesia menggunakan Hidden Markov Model yang dilengkapi music removal. Dalam pengenalan suara lebih akurat dilakukan dengan menggunakan model HMM yang dilengkapi oleh MFCC (kata yang cocok 81% dan WER 19%) dibandingkan dengan model LDA + MFCC (kata yang cocok 71% dan WER 29%) dan DWT + MFCC (kata yang cocok 61% dan WER 39%). Jumlah kata dan sample suara pada library Bahasa Indonesia yang digunakan cukup sangat mempengaruhi MFCC dan CMU Sphinx-4, Nada pada inputan lagu yang akan diproses CMU Sphinx-4 juga sangat berpengaruh pada tingkat keberhasilan, dikarenakan CMU Sphinx-4 sangat sensitif dengan nada yang terlalu tinggi dan noise yang ada pada inputan lagu tersebut sehingga peneliti menambahkan fitur ekstraksi pada suara yaitu menggunakan MFCC. Dalam hal ini menggunakan dataset kecil terlebih dahulu untuk memastikan metode Hidden Markov Model yang dilengkapi MFCC dan CMU Sphinx-4 dapat berjalan dengan baik, Dari penelitian beberapa peneliti sebelumnya, maka hasil akhir yang diperoleh dengan menggunakan metode HMM yang dilengkapi oleh MFCC dan CMU Sphinx-4 dalam penelitian ini mendapatkan hasil akurasi training 78% dan testing 81% kecocokan kata pada video lagu.