Perencanaan dan pembuatan perangkat lunak pengenalan berbicara dengan menggunakan TMS320C5X dan metode back propagation - Digital Collection of Petra Christian University

Pada tugas akhir ini dibuat suatu alat pengenalan pembicara ( Speaaker Recognition)
dengan bantuan prosessor sinyal digital keluaran Texas Instruments keluarga TMS320.
Permasalahan dibatasi pada pengenalan pembicara dengan jumlah maksimal 32 user,
yang tergantung pada ciri-ciri suara dari tiap-tiap pembicara, dengan menggunakan
bahasa pemrogramman c/c++ sebagai implementasi metode back propagation dan
MSDQS 6.22 sebagai system operasinya.
Pemrosessan ekstrasi ciri-ciri (feature) pada sistem dilakukan dengan TMS320C50
DSK (Digital Signal Processing Starter kit) untuk mendapatkan pengolahan yang real
time, sedangkan proses pengenalan pola dengan metode back propagation digunakan
komputer IBM PC/AT untuk kemudahannya.
Metode yang digunakan untuk proses ektraksi ciri-ciri adalah metode analisa LPC
(Linear Predictive Coding) dimana dari hasil perhitungan ini didapatkan koefisien
prediksi,koefisien pancor, dan kesalahan prediksi. Yang dilanjutkan dengan proses
pengenalan pola dengan metode back propagation, yang akhirnya menyebabkan
diambilnya suatu keputusan yangmenyatakan sample suar tersebut dikenal atau tidak.
Pengenalan suara ini dapat di pergunakan untuk beberapa aplikasi antara lain sistem
keamanan, sistem telekomunikasi, komputer multimedia dan sebagainya.
Kemampuan sistem pada tugas akhir ini terbatas pada kemampuan TMS320C50
yang merupakan prosessor fixed point untuk dapat melakukan perhitungan floating point
secara perangkat lunak, dan ini mempengaruhi performasi sistem secara keseluruhan dan
pemakain komputer IBM PC/AT.
Dari percobaan yang telah dilakukan di dapatkan bahwa karakteristik Neural yang
optimum adalah Learning Ratenya adalah 0.25, biasnya 0.5 dan jumlah node dalam 3
buah layer adalah 200, 300, 5. Adapun keakuratan dalam Tugas akhir ini mencapai
kurang lebih 50 %, hal ini dipengaruhi oleh beberapa hal antara lain yaitu waktu
pelatihan, jumlah pattern tiap user, cara pelatihan dan tingkat error yang ada.

Contributor
• (94-031) Vivi Anggraini
• (85-009) Djoni Haryadi Setiabudi

Category
s1 - Skripsi/Undergraduate Thesis (Program Studi Teknik Elektro S1)

Rights
Skripsi No. 97/E/KOM/014/018; Prajudi (23492137)
The resource(s) is/are owned by the Creator/Contributor.Reproduction & distribution for non-commercial purposes is permitted provided that the credit for the Creator/Contributor and the source are explicitly stated,and no alteration are made

FILE(s)