PENGENALAN SUARA MAKHRAJ HURUF HIJAIYAH MENGGUNAKAN LINEAR PREDICTIVE CODING DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION

M. FIRDAUS, (2018) PENGENALAN SUARA MAKHRAJ HURUF HIJAIYAH MENGGUNAKAN LINEAR PREDICTIVE CODING DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img]
Preview
Text
1. COVER_2018468TIF.pdf

Download (302kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. PENGESAHAN_2018468TIF.pdf

Download (768kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. ABSTRAK_2018468TIF.pdf

Download (372kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4. KATA PENGANTAR_2018468TIF.pdf

Download (283kB) | Preview
[img]
Preview
Text
5. DAFTAR ISI_2018468TIF.pdf

Download (214kB) | Preview
[img]
Preview
Text
6. BAB I_2018468TIF.pdf

Download (386kB) | Preview
[img]
Preview
Text
7. BAB II_2018468TIF.pdf

Download (962kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8. BAB III_2018468TIF.pdf

Download (497kB) | Preview
[img]
Preview
Text
9. BAB IV_2018468TIF.pdf

Download (1MB) | Preview
[img] Text
10. BAB V_2018468TIF.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
11. BAB VI_2018468TIF.pdf

Download (93kB) | Preview
[img]
Preview
Text
12. DAFTAR PUSTAKA_2018468TIF.pdf

Download (305kB) | Preview

Abstract

Huruf Hijaiyah merupakan huruf penyusun kata dalam Al-Qur’an. Huruf Hijaiyah terdiri dari 28 huruf. Huruf tersebut melambangkan bunyi konsonan sedangkan bunyi vocal dilambangkan dengan menggunakan harokat/tanda bacafathah.Huruf hijaiyah merupakan bagian dari bahasa arab yang memiliki karakteristik yang baik dalam penulisan maupun pegucapan. Pengenalan suara merupakan sistem yang digunakan untuk memproses sinyal suara menjadi data sehingga dapat dikenali oleh komputer. Untuk dapat melakukan pengenalan suara dibutuhkan metode ekstraksi ciri dan proses klasifikasi. Penelitian ini menggunakan metode Linear Predictive Coding(LPC) sebagai ekstraksi ciri. Ciri yang dihasilkan setiap fonem dicoba untuk mengenalinya dan menampilkan sebagai teks dengan menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)untuk proses training dan testing. Data suara menggunakan data primer yaitu dari suara 5 orang anak, masing–masing anak direkam sebanyak dua kali.Pengujian dilakukan dengan variandata uji 10%,20% dan variasi learning rate yaitu 0.01, 0.03 dan 0.05.Hasil akurasi terbaik didapatkan dengan jumlah data uji 10% dan learning rate 0.05 yaitu sebesar 75%. Berdasarkan hasil pengujian, LPC dan LVQ bisa diterapkan dalam penelitian pengenalan suara makhraj huruf Hijaiyah.Kata Kunci : Voice Recognition,Speech Recognition,Matlab, LPC, LVQ

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 300 Ilmu Sosial
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: Ms. Nilam Badriyah
Date Deposited: 17 Jul 2019 08:11
Last Modified: 17 Jul 2019 08:11
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/16204

Actions (login required)

View Item View Item