Sistem Pengenalan Suara pada Lingkungan Bising untuk Kursi Roda Pintar menggunakan MFCC dan ResNet50V2 - Danudoro, Kevin; Utaminingrum, Fitri (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2024)
Badan Pusat Statistik Indonesia (BPS) 2022 mengemukakan bahwa penyandang disabilitas di Indonesia pada tahun 2022 berjumlah kurang lebih 900.000 jiwa termasuk penyandang disabilitas ganda. Terdapat penelitian yang mengangkat tema sistem navigasi otonom pada kursi roda yang dilakukan oleh Alqadri dan Utaminingrum (2023). Namun sistem tersebut masih memerlukan input dari keyboard sehingga belum dapat menyelesaikan permasalahan yang dialami penyandang disabilitas ganda. Oleh sebab itu, diperlukan pengembangan input alternatif lainnya yang dapat mengurangi interaksi fisik pengguna dengan sistem, salah satunya adalah dengan menggunakan suara. Sistem pengenalan suara sendiri memiliki beberapa rintangan yang perlu dihadapi, salah satunya adalah noise yang dapat mengurangi keandalan sistem. Oleh sebab itu, diperlukan pengembangan sistem pengenalan suara yang mampu beroperasi pada lingkungan bising dengan menggunakan metode noise reduction Spectral Gating, ekstraksi ciri MFCC dan model deep learning ResNet50v2. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, diketahui bahwa epoch ke-37 merupakan epoch terbaik yang digunakan untuk melatih model. Selain itu, diketahui bahwa rata-rata waktu komputasi sistem adalah sebesar 2385.2 ms. Kemudian berdasarkan pengujian oleh 5 subjek, diketahui bahwa rata-rata akurasi pada ruang hening dan bising secara berturut-turut sebesar 91% dan 81%.