METODE MFCC-SVM UNTUK PENGENALAN TINGKAT EMOSI MANUSIA BERDASARKAN BERAGAM DATASET - Nelvina Adonia; Himamunanto, Agustinus Rudatyo; Setyawan, Gogor C. (Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa, 2025)
Manusia di dalam berbicara pasti memiliki emosi di dalam meluapkan suasana hati tertentu, Namun untuk memahami suasana hati yang dirasakan oleh seseorang yang belum diketahui, suasana hati tersebut yang mempresentasikan adalah sebuah Emosi. Emosi adalah reaksi psikologis dan fisiologis terhadap situasi dan peristiwa yang dirasakan oleh seseorang. Tujuan di dalam penelitian ini yaitu untuk mengklasifikasi dan mengukur emosi seseorang pada suara. Dalam penelitian ini, dirancang sebuah sistem yang mampu mendeteksi atau mengklasifikasi emosi manusia menggunakan sinyal suaranya. Selain itu, penelitian ini juga memanfaatkan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan suara manusia, dan untuk ekstraksi ciri menggunakan Mel-Frequency, dan untuk mengubah file dari zip menjadi file WAV menggunakan Google Colab. Data suara yang digunakan diambil dari Kaggle seperti RAVDESS, CREMA, dan TORONTO yang berjumlah 12200 data set yang terdiri dari data latih dan data uji. SVM merupakan metode sistem dari machine learning yang digunakan untuk mengklasifikasi suara. Berdasarkan pada penelitian ini, hasil yang dihasilkan klasifikasi emosi melalui suara manusia dengan menggunakan metode SVM ini memiliki akurasi yang cukup tinggi yaitu sebesar 93%.