Seiring dengan perkembangan zaman, teknologi juga ikut berkembang. Salah satu contoh dari kemajuan teknologi adalah adanya sistem pengenalan suara yang dapat mengubah data suara menjadi data teks. Sistem pengenalan suara untuk Bahasa Indonesia yang telah dikembangkan saat ini hanya bisa mengenali bahasa Indonesia yang diucapkan tanpa aksen. Bangsa Indonesia adalah bangsa yang heterogen yang terdiri dari berbagai suku bangsa dimana tiap suku memiliki budaya dan bahasa daerah yang unik. Bahasa daerah tersebut mempengaruhi cara seseorang dalam berkomunikasi. Hal ini ditunjukkan dengan cara mereka berbicara bahasa Indonesia tapi masih menggunakan aksen dari daerah mereka. Penelitian ini mengembangkan sistem pengenal suara yang bertujuan untuk mengenali suara dalam Bahasa Indonesia dengan aksen. Pada penelitian ini dilakukan analisis mengenai pengaruh kamus fonetik dan jumlah aksen pada data suara. Kamus fonetik yang pertama digunakan adalah kamus fonetik yang mengadaptasi kamus fonetik Zahra yaitu FO-32 yang terdiri dari 32 fonem. Kamus fonetik lainnya adalah kamus fonetik FOA-38 yang memiliki jumlah fonem sebanyak 38 dan FOA-46 yang memiliki jumlah fonem sebanyak 46. Metode yang digunakan untuk mengembangkan kamus fonetik FOA-38 dan FOA-46 adalah extended phone set yaitu metode untuk menambahkan suatu fonem dasar yang diucapkan sebagai fonem lain ke dalam suatu kamus fonetik. Pada penelitian ini digunakan 7 aksen yaitu aksen Jawa, Batak, Sunda, Bali, Medan, Padang, dan Gorontalo. Selanjutnya setiap jenis kamus fonetik digunakan untuk mentranskripsikan koleksi data suara yang mempunyai berbagai aksen yaitu 1 aksen (Jawa), 3 aksen (Jawa, Sunda, dan Bali), 7 aksen (Jawa, Sunda, Bali, Batak, Medan, Padang, dan Gorontalo). Dengan menggunakan kamus fonetik FO-32 dan data pelatihan 1 aksen (Jawa), sistem pengenal suara memberikan akurasi terbaik untuk data pengujian beraksen Jawa yaitu sebesar 59.9%, 47.2% untuk data pengujian yang memiliki aksen Jawa, Sunda, Bali, dan 43.6% untuk data pengujian yang memiliki aksen Jawa, Sunda, Bali, Batak, Medan, Padang, Gorontalo. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa jumlah fonem pada kamus fonetik dan jumlah aksen pada data suara mempengaruhi akurasi yang diberikan oleh sistem pengenal suara.