Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Analisis dan implementasi pengidentifikasian emosi marah dan normal pada pria dan wanita ditinjau dari pitch dan formant
Luthfi NIM. (2014) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Salah satu kemampuan manusia adalah bisa mengenali jenis emosi lawan bicaranya dengan cara mendengar suara dan ucapan yang dikeluarkan oleh lawan bicaranya. Emosi yang sebelumnya dapat dikenali dengan mudah oleh manusia, untuk saat ini dapat juga dikenali dengan komputer. Penelitian ini merupakan pengembangan penelitian yang telah dilakukan oleh Sukmawati Nur Endah dan Dinar Mutiara dari Universitas Diponegoro yang melakukan penelitian mengenai analisis pitch dan formant sinyal ucapan kata untuk kata kasar dan tidak kasar. Penelitian tersebut mendapatkan hasil bahwa pitch dan formant untuk kata-kata kasar sukar dibedakan. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, akan dilakukan pengembangan penelitian analisis kata kasar dan tidak kasar menjadi pengidentifikasian emosi marah dan normal suatu kalimat dimana fitur yang dijadikan bahan uji adalah fitur yang digunakan dalam penelitian sebelumnya, yaitu pitch dan formant. Suara emosi marah dan normal diambil, dikarenakan pada umumnya suara untuk emosi marah mengandung kata kasar dan intonasi suara yang bisa dibedakan secara langsung emosinya tanpa melihat orang yang berbicara. Penelitian ini fokus pada pengidentifikasian emosi marah pada pria dan wanita etnis sunda.Autocorrelation digunakan untuk menentukan fitur suara berupa pitch, linear predictive coding digunakan untuk menentukan fitur suara berupa formant, dan support vector machine digunakaan untuk mengklasifikasikan fitur suara yang akan digunakan untuk mengidentifikasi emosi marah dan normal.Berdasarkan hasil pengujian disimpulkan bahwa emosi marah dan normal bisa diidentifikasi berdasarkan pitch dan formant dengan menggunakan metode klasifikasi support vector machine dengan hasil akurasi pelatihan pada pria adalah 92.5% dan akurasi pelatihan wanita 95% dari masing-masing 40 fitur suara responden, sedangkan akurasi pengujian pria adalah 70% dan wanita adalah 100% dari 5 fitur suara responden. Hasil ini merepresentasikan bahwa suara emosi normal dan marah wanita lebih mudah diidentifikasi dibandingkan dengan suara marah dan normal pada pria.
Ringkasan Alternatif
One of the human ability can recognize emotion types of interlocutor with hearing the voice and speech released by interlocutor . Emotions are easily recognized previously by a human , for the moment can also be recognized by the computer . This research is the development of previous research that has been conducted by Sukmawati Nur Endah and Dinar Mutiara from Diponegoro University who did research on the pitch and formant analysis of speech signal for rude and not rude words . The results of that research matches that pitch and formant for rude not rude words is difficult to distinguish. Based on that results, the research on pitch and formant analysis of speech signal for rude and not rude words will be developed into normal and anger emotion identification of a sentence which the speech signal features that will be used as the experiment is a feature that has been used in previous research, namely pitch and formant. Normal and anger emotion is taken, because in general the speech of anger emotion contain rude words and tone of voice that can be distinguished directly without seeing the speaker. This research focuses on identifying the emotion of anger in men and women in sundanese ethnic.Autocorrelation is used to determine the speech signal features in the form of pitch, linear predictive coding is used to determine the speech signal feautres features in form of formant , and support vector machine is used to classify the speech signal features that will be used to identify the anger and normal emotion.Based on the test results, it can be concluded that the anger and can normal emotion can be identified by pitch and formant using support vector machine classification method with the results of the training accuracy was 92.5 % in men and 95 % in women from each 40 signal features of respondents, while the men testing accuracy was 70 % and 100 % from each 5 signal features of the respondents voice. These results represent that normal and anger emotion of women are more easily identified than the normal and anger emotion of men.