Sistem Deteksi Penyakit Parkinson Melalui Speech Pattern Menggunakan Fitur Speech Rate, Pause Duration dan Mean Energy - Ash-Shadiq, Aqsath Muhammad; Prasetio, Barlian Henryranu (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2024)
Pengembangan metode deteksi gangguan suara menggunakan Speech Rate, Pause Duration, dan Mean Energy dengan memanfaatkan Convolutional Neural Network (CNN). Gangguan suara dapat signifikan mempengaruhi komunikasi dan kualitas hidup seseorang. Metode ini mengintegrasikan teknologi CNN untuk mengklasifikasikan suara sebagai normal atau terganggu berdasarkan berbagai fitur akustik yang telah terbukti efektif dalam analisis suara. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan mengevaluasi akurasi sistem deteksi berbasis Speech Rate, Pause Duration, dan Mean Energy dalam menganalisis pola suara. Metodologi penelitian mencakup tahapan implementasi pra-pemrosesan sinyal suara, ekstraksi fitur, dan penggunaan perangkat keras seperti Raspberry Pi 4 Model B untuk implementasi dan pengujian sistem secara portable. Evaluasi hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mencapai akurasi sebesar 97% dalam mengklasifikasikan suara sebagai Parkinson atau non-Parkinson, menunjukkan potensi besar aplikasi dalam deteksi dini gangguan suara untuk pemantauan kesehatan jarak jauh.