Implementasi Ekstraksi Fitur untuk Klasifikasi Suara Urban Menggunakan Deep Learning - Via Wahyuningtyas (Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi, 2021)
Pengolahan suara merupakan konsep yang sangat penting untuk semua jenis sistem yang membutuhkan interaksi manusia dalam kegiatan sehari-hari. Salah satu teknik yang digunakan dalam pengolahan suara adalah ekstraksi ciri suara dan klasifikasi yang memiliki pengaruh langsung dalam sistem pengenalan suara. Namun, teknik pengenalan audio yang telah dikembangkan sangat beragam yang bertujuan untuk memperbaiki dan meningkatkan efisiensi akurasi, pengenalan pola, pemrosesan sinyal, ekstraksi dan tingkat pengenalan untuk menghasilkan klasifikasi yang akurat.  Dalam penelitian ini, untuk menganalisis dan membuktikan bahwa menggunakan metode Melf-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) untuk mengekstraksi data suara dari sampel yang berupa input suara dari lingkungan perkotaan dapat diimplementasikan dengan baik, kemudian melakukan klasifikasi dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk menyempurnakan model dengan skor Akurasi Klasifikasi yang baik. Dari hasil penelitian,  bahwa model berkinerja dengan sangat baik dan juga dapat di prediksi dengan baik saat diuji terhadap data audio baru.