Perancangan Dan Analisis Sistem Speech Processing Untuk Tunarungu Menggunakan Metode Hidden Markov Model Dan Mel-frequency Cepstral Coefficients - Bagus Robbiyanto; Raditiana Patmasari; Rita Magdalena (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak Mendengar merupakan salah satu cara untuk saling berkomunikasi, mendengar sangat dibutuhkan oleh manuasia untuk mengerti maksud satu sama lain. Namun hal ini membatasi untuk orang normal berkomunikasi dengan tunarungu, karena tidak semua orang mengerti gerakan Bahasa isyarat. Pada Tugas Akhir ini membuat dibuat suatu alat untuk membantu orang normal untuk berkomunikasi dengan orang yang menderita tunarungu. Alat ini mengolah sinyal suara input menjadi suatu text menggunakan metode Mel Frequency Cepstral Coefficient untuk mengekstrasi sinyal suara input dan diklasifikasi menggunakan metode Hidden Markov Model untuk melihat kemiripan antara sinyal suara yang sudah diekstrasi ciri dengan yang di database. Jika terdapat suatu kemiripan maka menghasilkan suatu text, kemudian text tersebut diolah menjadi suatu input baru yang menampilkan video Bahasa Isyarat Indonesia. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kombinasi metode mel frequency cepstral coefficient dan Hidden Markov Model mampu mengenali sinyal suara berupa kata dengan akurasi tertinggi mencapai 87%. Kata Kunci: Bahasa Isyarat indonesia, Tunarungu, MFFC, HMM. Abstract Hearing is one way to communicate with each other, hearing is needed by manuasia to understand each other's intentions. But this limits the normal person communicating with the deaf, because not everyone understands Sign Language. In this Final Project, a tool is created to help normal people communicate with people who are deaf. This tool processes the input sound signal into a text using the Mel Frequency Cepstral Coefficient method to extract input sound signals and is classified using the Hidden Markov Model method to see the similarity between the sound signals that have been extracted and those in the database. If there is a similarity then it produces a text, then the text is processed into a new input that displays Indonesian Sign Language videos. The test results showed that the combination of the mel frequency cepstral coefficient method and the Hidden Markov Model were able to recognize sound signals in the form of words with the highest accuracy reaching 87%. Keywords: Indonesian Sign Language, Deaf Person, speech processing, MFCC, HMM.