Penerapan Short Time Fourier Transform Pada Koefisien Cepstral Mel untuk Menghitung Jumlah Pembicara - Prawironegoro, Abdul Harris; Prasetio, Barlian Henryranu (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2024)
Sistem penghitung jumlah pembicara merupakan dasar dari sistem pengenalan suara. Banyak aplikasi masa kini yang membutuhkan sistem pemrosesan suara, seperti “SIRI” pada iphone, “Google Assistant” pada google. Sistem sistem tersebut terdapat beberapa kesalahan jika banyak pembicara yang memerintahkan sekaligus, maka dari itu sistem penghitung jumlah pembicara sangat penting untuk sistem-sistem tersebut untuk membagi suara pembicara yang memerintah. Pada penelitian sebelumnya sistem penghitung jumlah pembicara hanya menggunakan Short-Time Fourier Transform (STFT) sebagai ekstraksi fiturnya, pada penelitian ekstraksi fitur menggunakan MFCC dengan fourier transformasinya menggunakan STFT yang biasanya menggunakan FFT. Implementasi dari sistem ini menggunakan Raspberry pi 4 model B dan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) sebagai klasifikasinya. Penelitian kali ini mencapai rata-rata 53% akurasi saat testing. Hal ini dikarenakan beberapa faktor salah satunya adalah data testing yang kurang variatif sehingga ketika mendapat data testing yang tidak sesuai dengan training menghasilkan output yang kurang sesuai. Penelitian ini juga menguji keberhasilan dari sistem dalam melakukan ekstraksi fitur dengan menggunakan STFT pada MFCC, dan hasil dari pengujian menunjukan keberhasilan dari sistem dalam melakukan ekstraksi fitur.