Jurnal SPEKTRUM
Vol 3 No 2 (2016): Jurnal SPEKTRUM

PERBANDINGAN METODE HIDDEN MARKOV MODEL DAN VECTOR QUANTIZATION UNTUK APLIKASI IDENTIFIKASI SUARA

M. G. J. Harry Khesa S (Universitas Udayana)
W. Setiawan (Unknown)
I.G.A.K. Diafari Djuni H (Unknown)



Article Info

Publish Date
20 Dec 2016

Abstract

Identifikasi suara merupakan suatu cara yang bisa digunakan untuk mengetahui perbedaan dari masing – masing individu seperti halnya fingerprint scan, retinal scan, atau face recognition. Diperlukan suatu aplikasi untuk memudahkan dalam proses identifikasi. Metode yang biasanya digunakan untuk recognition pada Aplikasi Identifikasi Suara adalah Hidden Markov Model atau Vector Quantization. Kedua metode pengenalan untuk Aplikasi Identifikasi Suara ini akan dibandingkan unjuk kerjanya dalam kondisi ideal maupun tidak ideal. Aplikasi identifikasi suara dengan metode Vector Quantization mempunyai nilai unjuk kerja lebih baik dengan hasil unjuk kerja sebesar 93% dibandingkan metode Hidden Markov Model yang sebesar 85% pada kondisi ideal dan 78% berbanding 69,5% pada kondisi tidak ideal, hal ini dikarenakan, pada metode Vector Quantization menggunakan layer tunggal dan tidak adanya layer tersembunyi seperti pada metode Hidden Markov Model.

Copyrights © 2016






Journal Info

Abbrev

spektrum

Publisher

Subject

Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Description

Jurnal SPEKTRUM is peer review journal, published four times a year by the Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Udayana. This journal discusses the scientific works containing results of research in the field of electrical, include: power systems, ...