KONVERSI SUARA MENGGUNAKAN METODE
HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) 
BERBASIS KONVERSI KOEFISIEN CEPSTRAL

MEISI ASTRIA HOTMAHITA GULTOM

Informasi Umum

Kode

111100101

Klasifikasi

006.454 - Speech Recognition

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Speech Recognition

Dilihat

173 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pada dubber anak-anak, sering terjadi masalah dalam proses perekaman suara. Masalah yang sering terjadi umumnya adalah sulit menemukan mood yang baik bagi anak-anak, jumlah anak-anak yang terbatas untuk mengisi suara dan lain sebagainya sehingga masih sering terjadi ketidaksesuaian terhadap hasil yang diharapkan. Salah satu teknik untuk mengatasi masalah ini adalah dengan Voice Conversion.<br>Bagian terpenting pada proses Voice Conversionadalah bagaimana memodelkan sinyal target agar bisa ditiru oleh sinyal sumber. Pada penelitian sebelumnya digunakan metode pemodelan Gaussian Mixture Model (GMM) [10]. Pada penelitian tersebut pemodelan GMM bisa digunakan untuk mengimplementasikan fungsi konversi dan sinyal hasil konversi yang dihasilkan terdengar natural. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan metode Hidden Markov Model (HMM) karena dibutuhkan suatu metode pemodelan untuk sinyal yang memiliki karakteristik dinamis.<br>Didapatkan parameter HMM yang paling optimal adalah dengan menggunakan 4 statedari logaritma peluang pemodelan yang dihasilkan. Peningkatan hasil RMSE cepstral dari sinyal sebelum dikonversi dan sinyal setelah dikonversi yang tertinggi yaitu sebesar 32,35% dan rata-rata sebesar 25,84% yang didapat dari 400 data sinyal input.Pengujian MOS memiliki nilai rata-rata 2,51dari segi kemiripan sedangkan dari segi kualitas memiliki nilai rata-rata 2,81yang diperoleh dari 30 responden.<br> Cepstral Analysis, HMM, Voice Conversion, RMSE