Implementasi Speech Recognition pada Smart-Home yang menggunakan algoritma Dynamic Time Warping dan Deep Neural Network - Muflih, Aufada; Prasetio, Barlian Henryranu (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2025)
Pengenalan suara merupakan salah satu fitur yang potensial untuk diterapkan dalam sistem smart-home karena dapat memberikan kemudahan akses bagi pengguna. Penelitian ini mengembangkan sistem pengenalan suara berbasis Raspberry Pi 5 dengan memanfaatkan kombinasi metode Dynamic Time Warping (DTW) dan Deep Neural Network (DNN). Proses dimulai dari ekstraksi fitur suara menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), dilanjutkan dengan pencocokan sinyal menggunakan DTW serta pelatihan model klasifikasi menggunakan DNN berdasarkan hasil ekstraksi tersebut. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan DTW saja mampu mengenali pola sinyal suara dengan akurasi sebesar 59,26%. Namun, setelah digabungkan dengan DNN, akurasi pengenalan meningkat menjadi 96,92% pada data uji. Sistem diuji dengan delapan jenis perintah suara dan mampu memberikan output kendali perangkat yang sesuai, seperti mengaktifkan atau menonaktifkan lampu dan kipas.Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi metode DTW dan DNN dapat meningkatkan performa sistem dalam mengenali perintah suara berbasis MFCC. Meskipun hasilnya cukup menjanjikan, penelitian ini masih memiliki keterbatasan dalam hal variasi data dan kondisi lingkungan. Oleh karena itu, pengembangan lebih lanjut disarankan agar sistem dapat bekerja secara lebih adaptif dalam berbagai skenario penggunaan di dunia nyata.