Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Perangkat lunak Pengenalan Suara (Voice Recognition) Untuk Absensi Karyawan Dengan Menggunakan Metode Dynamic Time Warping (DTW)
Jeri Rianto (2011) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Penelitian yang intensif dalam bidang pengolahan sinyal menyebabkanbr /
teknologi komunikasi berkembang dengan pesat. Salah satunya adalah pengenalanbr /
suara (voice recognition). Proses pencocokan suara merupakan salah satu fungsibr /
dari identifikasi suara. Dimana identifikasi suara dapat menjadi nilai tambahbr /
dalam sebuah perintah di komputer, identifikasi suara merupakan cara komunikasibr /
natural antara manusia dan dapat menghasilkan antarmuka yang baik untukbr /
mengontrol suatu sistem atau aplikasi.br /
Dalam proses pengenalan suara untuk absensi karyawan digunakanbr /
metode Dynamic Time Warping (DTW), merupakan salah satu metode analisisbr /
sinyal suara yang membandingkan antara sinyal masuk berupa suara denganbr /
record suara di database dengan menghitung optimal warping path antara duabr /
waktu.br /
Penelitian ini membahas mengenai pencocokan suara untuk mengenalibr /
suara yang diucapkan. Pengujian ini dilakukan berdasarkan 5 pengujian denganbr /
kondisi dan pengucapan intonasi yang berbeda-beda. Pengujian 1, 2 dan 3 masingmasingbr /
dilakukan dengan cara pengenalan suara pada kondisi suasana sunyi,br /
pengenalan suara pada kondisi suara suasana tidak sunyi (ber-noise) danbr /
pengenalan suara dengan intonasi panjang yang dilakukan oleh 15 orang yangbr /
terdiri dari 10 pria dan 5 wanita, sedangkan pengujian 4 dan 5 masing-masingbr /
dilakukan dengan cara pengenalan suara oleh 15 wanita dan pengenalan suarabr /
oleh 15 pria.br /
Hasil 15 kali pengujian menunjukkan bahwa pengujian 1, 2, 3, 4 dan 5br /
dengan jumlah suara yang dikenali dan presentase keakuratan masing-masingbr /
sebagai berikut: 14 suara dikenali, 93,3%; 0 suara dikenali, 0%; 5 suara dikenali,br /
33,3%, 9 suara dikenali, 60% dan 11 suara dikenali, 73,3%.
Ringkasan Alternatif
The results of intensive research in the field of signal processing led tobr /
rapidly evolving communication technologies. One is of voice recognition (voicebr /
recognition). The process of matching the sound is a function of identificationbr /
voice. Where is the voice identification can be added value in a command on abr /
computer, identification voice is the natural way of communication betweenbr /
humans and can produce a good interface to control a system or application.br /
In the process of speech recognition for employee absences used methodbr /
of Dynamic Time Warping (DTW), is one method of analysis that compares thebr /
voice signals between the incoming signal in the form of sound with soundbr /
records in the database by calculating the optimal time warping path between thebr /
two.br /
This study discusses the matching sounds to recognize the spoken voice.br /
Testing is done based on the 5 test conditions intonation and pronunciation that isbr /
different. Testing 1, 2 and 3 respectively carried by voice recognition on thebr /
condition of silence, speech recognition in noise conditions are not quietbr /
atmosphere (air-noise) and intonation of speech recognition with the length by 15br /
people comprising 10 men and 5 women, while testing 4 and 5 respectivelybr /
carried out by means of speech recognition by 15 women and 15 men by voicebr /
recognition.br /
The results of testing showed that 15 times the testing 1, 2, 3, 4 and 5 withbr /
the number of votes and percentage accuracy of the recognized respectively asbr /
follows: 14 votes identified, 93.3%; 0 votes recognizable, 0%, 5 votesbr /
recognizable, 33.3%, 9 votes identified, 60% and 11 voice recognition, 73.3%.