Pengenalan Suku Kata Bahasa Indonesia Menggunakan Metode LPC Dan Backpropagation Neural Network - Yenni Fatman; Islamiyati Islamiyati (Universitas Widyagama Malang, 2020)
Suara menjadi komponen terpenting dalam perkembangan teknologi digital saat ini, untuk mempermudah kehidupan manusia. Berbagai sistem pengenalan suara atau Automatic Speech Recognation (ASR) telah banyak dikembangkan di berbagai negara dengan berbagai bahasa. Pengenalan suara dapat diaplikasikan di berbagai bidang kehidupan salah satunya pada sistem keamanan berbasis suara, berupa password. Di Indonesia sendiri banyak penelitian mengenai pengenalan suara menggunakan bahasa Indonesia dengan berbagai metode, tetapi masih dalam jumlah yang terbatas dan hanya berfungsi untuk perintah suatu aplikasi tertentu. Oleh karena itu, pada penelitian ini, penulis melakukan pengenalan suara berdasarkan suku kata bahasa Indonesia karena bahasa Indonesia sendiri memiliki suku kata yang terbilang banyak dibandingkan dengan suku kata bahasa asing lainnya. Sistem ini terdiri dari 4 proses yaitu proses perekaman suara, proses pre-processing, proses ekstraksi ciri menggunakan metode Linier Predictive Code (LPC), dan proses klasifikasi suara menggunakan metode Backpropagation Neural Network. Terdapat 115 suku kata dan 74 suku kata yang berbeda dari 50 kata bahasa Indonesia yang diucapkan. Total suku kata bahasa Indonesia yang digunakan berjumlah 690 suku kata dari 6 responden. Hasil akurasi pada sistem pengenalan suku kata bahasa Indonesia yaitu 100% mampu mengenali 74 data pelatihan dari setiap 6 responden dan 115 data pengujian belum dilatih didapatkan akurasi terbaik sebesar 69% dari 6 responden. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, semakin banyak data pelatihan yang diproses dalam jaringan maka semakin tinggi akurasi keberhasilan yang diperoleh (Sinyal suara dapat dikenali).