Detail Cantuman

Pengenalan suara adalah teknologi di bidang kecerdasan buatan yang memungkinkan
komputer "mendengar" ucapan manusia dan mengartikulasikannya menjadi teks atau
perintah yang dapat diinterpretasikan oleh sistem. Dalam pengembangan aplikasi
pembelajaran digital, metode LPC (Linear Predictive Coding) digunakan untuk
merepresentasikan sinyal suara dengan fitur-fitur spektral yang membantu membedakan
fonem atau suara yang berbeda. Selain itu, penggunaan Hidden Markov Model-Forward
(HMM-Forward) juga digunakan dalam pengenalan suara. Metode ini memecah sinyal
suara menjadi serangkaian segmen waktu yang disebut frame, dan menerapkan model
Markov tersembunyi untuk mengenali pola-pola dalam sinyal suara, termasuk pengenalan
kata-kata atau frasa-frasa yang berbeda.
Penelitian ini bertujuan untuk Mengetahui implementasi dari LPC dan HMM-Forward
dalam penerapan Aplikasi Pembelajaran berbasis desktop untuk sarana pembelajaran
digital serta mengetahui persentase dari metode LPC dan HMM-Forward pada aplikasi
ini. Hasil dari penelitian ini adalah tingkat keberhasilan aplikasi dalam mengenali pola
terhadap pengenalan suara untuk pengenalan label setelah dilakukan uji coba memiliki
persentase sebesar 71,11%.