Detail Cantuman

Pattern recognition memiliki kemampuan untuk mengenali suara dengan melakukan pengenalan pola suara melalui fitur-fitur sinyal suara yang kemudian dilakukan pengenalan pola melalui perbandingan pola suara uji dengan suara referensi. Untuk mendapatkan fitur-fitur sinyal suara, diperlukan metode untuk mengekstraksi sinyal suara sehingga fitur-fitur sinyal suara yang dibutuhkan terpenuhi. MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) merupakan alternative metode untuk melakukan ektraksi sinyal yang menghasilkan koefisien cepstral dari sinyal suara. Koefisien cepstral sinyal suara dari hasil ektraksi tersebut, kemudian dilakukan perbandingan kesesuaian antara suara uji dan suara referensi. DTW (Dynamic Time Warping) salah satu algoritma untuk dapat melakukan perbandingan koefisien tersebut. Dalam kasus pegenalan ucapan huruf hijaiyyah umumnya dilakukan secara talaqqi (belajar intensif) antar seorang guru dengan murid, penilaian yang dilakukan bersifat subjektif berdasarkan kemampuan indera dari seorang guru, untuk itu aplikasi pengucapan huruf hijaiyyah merupakan salah satu alternatif untuk mengenali dan menguji kesesuaian ucapan secara objektif melalui penghitungan matematis dengan melakukan pengenalan pola suara. Dari pengujian yang telah dilakukan, dari 6 orang yang diuji melakukan pengucapan 29 huruf 3 tanda baca dan pengulang sebanyak 5 kali menghasilkan persentase kecocokan suara mencapai di atas 90 %, nilai threshold 1,3.