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.
|
Text
1. COVER_2018468TIF.pdf Download (302kB) | Preview |
|
|
Text
2. PENGESAHAN_2018468TIF.pdf Download (768kB) | Preview |
|
|
Text
3. ABSTRAK_2018468TIF.pdf Download (372kB) | Preview |
|
|
Text
4. KATA PENGANTAR_2018468TIF.pdf Download (283kB) | Preview |
|
|
Text
5. DAFTAR ISI_2018468TIF.pdf Download (214kB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB I_2018468TIF.pdf Download (386kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB II_2018468TIF.pdf Download (962kB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB III_2018468TIF.pdf Download (497kB) | Preview |
|
|
Text
9. BAB IV_2018468TIF.pdf Download (1MB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.uin-suska.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
10. BAB V_2018468TIF.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
|
Text
11. BAB VI_2018468TIF.pdf Download (93kB) | 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 |