Analisis Fitur dan Convolutional Neural Network pada Pengenalan Aksen Ucapan - Dwi Sari Widyowaty; Andi Sunyoto; Hanif Al Fatta (Explore, 2021)
Setiap negara memiliki ciri khas dan budaya masing-masing, salah satu ciri khas tersebut yaitu aksen ucapan, dengan mendengarkan aksen ucapan seseorang, maka dapat dikenali asal negara dari pembicara tersebut. Penelitian mengenai pengenalan aksen termasuk pada Teknologi Automatic Speech Recognition (ASR) yang sekarang ini sedang berkembang, contoh dari pemanfaatan teknologi ASR yaitu Asisten Virtual, pengembangan penelitian ini dapat menuju Asisten Virtual yang lebih cerdas karena dapat mengenali aksen dari seorang pembicara. Pada penelitian ini, penulis mencoba mengklasifikasikan aksen dari berbagai Negara (5 kelas) yaitu English, Spanish, Mandarin, French dan Arabic. Dataset yang digunakan pada Penelitian ini berjumlah 1231 rekaman suara yang terdiri dari English 627 audio, Spanish 220 audio, Mandarin 132 audio, French 80 audio, dan Arabic 172 audio, dimana seluruh pembicara mengucapkan kalimat yang sama dalam bahasa Inggris. Pada penelitian ini fitur audio yang digunakan yaitu Mel – Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Zero Crossing Rate (ZCR), dan Energy (pada librosa disebut RMS). Ekstraksi Fitur audio menghasilkan array dari setiap audio, hasil ekstraksi fitur audio akan menjadi masukan Metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan aksen tersebut. Penelitian ini menghasilkan akurasi 51.30 % pada fitur MFCC, 48.05 % pada fitur ZCR, dan 51,95 % pada fitur Energy. Fitur Energy mendapatkan akurasi yang baik, kemudian diikuti dengan fitur MFCC dan ZCR.