PENGENALAN SUARA MANUSIA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE LINEAR PREDICTIVE CODING DAN FAST FOURIR TRANSFORM

Authors

  • Nirwan Sinuhaji ITB Indonesia
  • Benar Politeknik Negeri Medan, Medan Sumatera Utara.
  • Romulo P. Aritonang ITB Indonesia

Keywords:

Artificial neural network, Linear Predictive Coding, Fast Fourier Transform

Abstract

The voice of each person is basically different from one another, therefore voice can be used in digital technology or biometric methods used by humans to identify or certify a person's identity based on their physical characteristics or behavior and this technology is widely used in the fields of security. Health and finance. The voice identification process is the process of finding out the identity of a person from the voice they speak. The voice verification process is the process of matching the inputted voice with the voice in the database. This study will use an artificial neural network using the linear predictive coding and fast methods as an initial processor. The voice signal obtained from the recording results is processed by a computer with the FFT algorithm so that a digital signal is obtained, then parsed, the results of the feature extraction with the FFT method then become the input of the LPC method and then implemented into the Artificial Neural Network.

References

Ahmad Arifin (2018) Aplikasi jaringan syaraf tiuan metode perceptron pada pengenalan suara

Andi Sri Irtawat,dkk (2019)Implementasi Metode Fast Fourier Transform (FFT) Dalam Mengklasifikasikan Suara Pria dan Wanita di Laboratorium Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Balikpapan

Arif Syaifuddin, Suryono (2014) FAST FOURIER TRANSFORM (FFT) UNTUK ANALISIS SINYAL SUARADOPPLER ULTRASONIK

Dine Tiara Kusuma (2021) Fast Fourier Transform (FFT) Dalam Transformasi Sinyal Frekuensi Suara Sebagai Upaya Perolehan Average Energy (AE) Musik

FaradibaJuli (2017 ) Pengenalan Pola Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode Back Propagation Neural Network

Harun Sujad,dkk (2017)SISTEM PENGOLAHAN SUARA MENGGUNAKAN ALGORITMA FFT (FAST FOURIER TRANSFORM)

Irmawan S.Si,M.T (2014) Pengenalan kata dengan metode linear predictive coding dan jaringan syaraf tiruan pada mobile robot jariingan

Irsam Rahmat Yusuf, - (2018PEMBANGUNAN MODEL PENGENALAN SUARA MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING

Lisa Setiawati (dkk) (2017) Penerapa Algoritma genetika untuk pengenalan pola suara Mada Sanjaya W.S dkk, (2014) IMPLEMENTASI PENGENALAN POLA SUARA MENGGUNAKAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS (MFCC) DAN ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENSE SYSTEM (ANFIS) SEBAGAI KONTROL LAMPU OTOMATIS

M. Ma’ruf Idris (2010) pengenalan suara manusia dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan model propagasi

Downloads

Published

2023-08-09

How to Cite

Nirwan Sinuhaji, Benar, & Romulo P. Aritonang. (2023). PENGENALAN SUARA MANUSIA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE LINEAR PREDICTIVE CODING DAN FAST FOURIR TRANSFORM. Ekasakti Jurnal Penelitian Dan Pengabdian, 4(2), 436–443. Retrieved from https://ejurnal-unespadang.ac.id/index.php/EJPP/article/view/1130

Issue

Vol. 4 No. 2 (2024): (EJPP) Ekasakti Jurnal Penelitian & Pegabdian (Mei 2024 - Oktober 2024)

Section

Articles

License

Copyright (c) 2023 Nirwan Sinuhaji, Benar, Romulo P. Aritonang

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Penulis yang mempublikasikan manuskripnya di jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:

  1. Hak cipta pada setiap artikel adalah milik penulis.
  2. Penulis mengakui bahwa Ekasakti Jurnal Penelitian & Pegabdian (EJPP) berhak menjadi yang pertama menerbitkan dengan lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International (Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) .
  3. Penulis dapat mengirimkan artikel secara terpisah, mengatur distribusi non-eksklusif manuskrip yang telah diterbitkan dalam jurnal ini ke versi lain (misalnya, dikirim ke repositori institusi penulis, publikasi ke dalam buku, dll.), dengan mengakui bahwa manuskrip telah diterbitkan pertama kali di Ekasakti Jurnal Penelitian & Pegabdian (EJPP).