IMPLEMENTASI ALGORITMA HIDDEN MARKOV MODEL SEBAGAI PENGENALAN PERINTAH SUARA PADA APLIKASI WINAMP - Dedy Abdullah; Rizki Ramadhan (Universitas Bengkulu, 2016)
Salah satu teknologi yang sedang berkembang saat ini adalah speech recognition yang mengolah suara menjadi suatu perintah yang dapat dikenal oleh suatu mesin sehingga memungkinkan seseorang melakukan remote pada aplikasi yang ada pada komputer dengan menggunakan suara yang masuk melalui microphones. Tujuan dari penelitian ini yaitu membuat Media Player Winamp dapat dioperasikan menggunakan suara dengan Algoritma Hidden Markov Model. Sinyal suara dicuplik sehingga menjadi sinyal digital kemudian dinormalisasi dan diproses dengan preprocessing signal menggunakan metode LPC (Linear Predective Coding) selanjutnya dianalisis dan dicari nilai probabilitas yang maksimum sehingga bisa dikenali menggunakan Hidden Markov Model (HMM). Hasil penelitian menunjukan algoritma Hidden Markov Model dapat digunakan untuk mengeksekusi fungsi aplikasi winamp melalui perintah suara.Kata kunci: Speech Recognition, Sinyal Suara, Linear Predective Coding, Hidden Markov Model.