Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Aplikasi Perintah Suara Dengan Metode Fast Fourier Tansform Dan Dividen And Conquer Pada Simulasi Rumah Pintar
Khrisna Nugraha (2011) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Pengaktifan suatu peralatan elektronik yang berada di dalam rumah biasanya perlu menekan suatu tombol atau saklar. Hal ini kadang membutuhkan penggunaan waktu yang tidak efisien, terutama bagi yang memiliki keterbatasanbr fisik. Mengontrol peralatan elektronik seperti yang ada dirumah ternyata dapat dilakukan dengan hanya menggunakan perintah suara, dan dapat diimplementasikan dengan teknik speech recognition pada konsep rumah pintar.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pencocokan pola suara menggunakan algoritma Fast Fourier Transform dan Divide and Conquer.Metode ini membantu saat pengolahan dan pencocokan pola suara agar lebih cepat dan mengurangi kompleksitas waktu.Pengujian untuk sampel masing-masing kata diucapkan oleh tiga orang pria dan dua orang wanita, sebanyak empat kali tiap kata sehingga jumlah keseluruhan dari sampel data dalam penelitian ini sebanyak 80 sampel data. Hasil pengujian menunjukkan pengenalan kata dengan rata-rata keakuratan perorangadalah 48,75% dan rata-rata keakuratan perkata adalah 48%.
Ringkasan Alternatif
Generally, an activation of dwelling electronic instrument is pushing the button or switch. Sometimes, the situation is inefficiency in time, especially to the individual with physical disorder.In fact, the dwelling electronic instrument control could be done by using of voice command only that implememnted by speech recognition in the smart home concept. A method used in research is speech recognition with algorithm of Fast Fourier Transform and Divide And Conquer. It is sustain to process andspeech recognition for accurately and wasting of time.The sampling test is arranged by three mans and woman says the words infour times and result in 80 data sample in this research. The result shows that speech recognition level from every single person is 48,75% in accuracy and the word accuracy is 48%.