UMN Knowledge Center

Implementasi Long Short-Term Memory Untuk Sistem Speaker Recognition Menggunakan Spektrogram

Tedja, Adrian Hartanto (2018) Implementasi Long Short-Term Memory Untuk Sistem Speaker Recognition Menggunakan Spektrogram. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (694kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (683kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (826kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview

Abstract

Untuk meningkatkan keamanan perangkat, perlu dilakukan pembatasan hak akses oleh individu yang tidak berwenang. Dalam upaya otentikasi untuk menentukan kontrol akses, salah satu teknik pengenalan yang mudah digunakan adalah biometrik suara. Agar perangkat dapat mengenali biometrik suara dengan tepat, diperlukan kemampuan pembelajaran mesin yang dapat mengenali suara masukan dengan akurasi tinggi. Long Short-Term Memory merupakan model jaringan saraf tiruan yang dapat digunakan untuk pengenalan pola dan memiliki kelebihan dalam mengenali pengaruh waktu terhadap pola. Model tersebut diimplementasikan ke dalam sistem pengenalan suara menggunakan bahasa pemrograman Python dengan parameter yang diuji yaitu jumlah unit tersembunyi dan laju pembelajaran. Model dilatih dan diuji menggunakan suara yang telah disediakan oleh basis data TIMIT, dengan menggunakan dataset inti yang terdiri atas 24 pembicara, masing-masing 10 file suara. Sebanyak 6 suara digunakan untuk pelatihan, 2 untuk validasi, dan 2 untuk pengujian. Setelah pelatihan selesai, proses pengujian dilakukan terhadap model. Dengan laju pembelajaran 0.04 dan jumlah unit tersembunyi 120, model memperoleh tingkat akurasi terbaik sebesar 77.08%, yaitu 37 suara benar dari 48 suara pengujian.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords: Long Short-term Memory, Recurrent Neural Network, Speaker Recognition, Spektrogram, TIMIT
Subjects: T Technology > T Technology (General)
T Technology > T Technology (General) > T10.5-11.9 Communication of technical information
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 25 Jan 2019 07:18
Last Modified: 25 Jan 2019 07:18
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/4927

Actions (login required)

View Item View Item