Deep Neural Network Untuk Pengenalan Ucapan Pada Bahasa Sunda Dialek Tengah Timur (majalengka) - Dede Nur Fathurrahman; Andrew Brian Osmond; Randy Erfa Saputra (eProceedings of Engineering, 2018)
Abstrak Indonesia merupakan negara besar dengan memiliki banya keberagaman budaya dan suku sehingga Indonesia memiliki banyak bahasa atau pun dialek yang berbeda beda satu daerah dengan daerah yang lainnya, dalam hal ini penulis membuat suatu program atau aplikasi speech recognition dengan metode Deep Neural Network untuk pengenalan ucapan bahasa sunda dialek Majalengka. Berbagai penelitian dalam pengolahan sinyal suara telah banyak di kembangkan salah satu penelitian yang menarik untuk dikembangkan adalah identifikasi dialek. Identifikasi dialek dilakukan untuk mendapat informasi lebih lengkap dari seseorang melalui logat suara dari berbagai daerah di Indonesia. Dengan menggunakan Deep Learning yang berfokus pada menemukan reperesentasi fitur bertingkat yang dimana pada tingkatan fitur yang lebih tinggi merepresentasikan lebih banyak aspek abstrak dari data. Oleh karena itu, penulis akan membuat suatu aplikasi Speech Recognition dengan metode Deep Neurel Network (DNN) untuk mengenali bahasa sunda dialek Majalengka. Keywords: Deep Neural Networks, Speech Recognition, Dialek, Neural Networks, Deep Learning. Abstract Indonesia is a big country with a lot of cultural diversity and ethnic groups so that Indonesia has many different languages or dialects different one region with other regions, in this case the authors make a program or application speech recognition with Deep Neural Network method for speech recogniciton of Sundanese language of Majalengka dialect. Various studies in the processing of voice signals have been widely developed one of the interesting research to develop is the identification of dialect. Identification of dialect is done to get more information from someone through voice accent from various regions in Indonesia. By using Deep Learning that focuses on finding reperesentation of multilevel features which at a higher level feature represent more abstract aspects of the data. Therefore, the author will make an application of Speech Recognition with Deep Neurel Network (DNN) method to recognize on Sundanese language of Majalengka dialect. Keywords : Deep Neural Networks, Speech Recgnition, Dialek, Neural Networks, Deep Learning