Library Automation and Digital Archive
LONTAR
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Indonesia

Pencarian Sederhana

Find Similar Add to Favorite

Call Number SK-1244 (Softcopy SK-726) Source Code SK-496
Collection Type Skripsi
Title Pengembangan layanan web sementara suara otomatis untuk sistem pengenal suara otomatis bahasa Indonesia
Author Elsa Angraini Darwin;
Publisher Depok : Fakultas Ilmu Komputer, 2014
Subject
Location FASILKOM-UI;
Lokasi : Perpustakaan Fakultas Ilmu Komputer
Nomor Panggil ID Koleksi Status
SK-1244 (Softcopy SK-726) Source Code SK-496 TERSEDIA
Tidak ada review pada koleksi ini: 41929
ABSTRAK Nama : Elsa Anggraini Darwin Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Pengembangan Layanan Web Segmentasi Suara Otomatis untuk Sistem Pengenal Suara Otomatis Bahasa Indonesia Pengembangan Sistem Pengenal Suara Otomatis (SPSO) Bahasa Indonesia telah dilakukan sejak lama di Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia. Walaupun begitu, hasil pengembangan ini masih belum sempurna dan belum dapat dipublikasikan kepada umum karena masih memiliki beberapa kekurangan. Salah satu kekurangan itu adalah ketidakmampuan sistem yang sudah dikembangkan untuk memproses data suara dengan durasi yang lama. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk menghasilkan suatu implementasi sistem yang dapat melakukan proses segmentasi audio secara otomatis agar proses pengenalan suara tidak perlu dilakukan dalam satu waktu.Pengembangan yang dilakukan pada penelitian ini memanfaatkan LIUM_SpkDiarization, sebuah toolopen source yang dapat melakukan segmentasi audio dan speaker diarization.Setelah pengembangan, analisis juga dilakukan untuk melihat seberapa efisian sistem yang dikembangkan tersebut dari segi memory usage, running time, serta akurasi sistem pengenal suara. Dari hasil eksperimen dan analisis yang sudah didapatkan, sistem pengenal suara yang menggunakan segmentasi suara otomatis ternyata menjadi dapat menerima data suara dengan durasi yang panjang dan masih dapat melakukan proses pengenalan untuk keseluruhan data suara. Dari segi akurasi, sistem yang baru ini ternyata tidak terlalu mengalami penurunan akurasi yang berarti dibandingkan dengan sistem sebelumnya, yaitu hanya turun sebesar 0.08%. Kata Kunci: Sistem pengenal suara, segmentasi audio, LIUM_SpkDiarization