Analisis Non-linear Feature Extraction Dengan Harmonik Demodulation untuk Mengurangi Stationary Noise

I Dewa Gede Agung Asmara

Informasi Umum

Kode

113061101

Klasifikasi

005.1 - Computer programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatika Teori Dan Pemrograman

Dilihat

9 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Speech recognition saat ini merupakan sebuah teknologi yang banyak dibicarakan saat ini. Implementasinya telah diterapkan hampir diseluruh bidang. Kesehatan, permesinan, komputerisasi bahkan tidak luput dari jangkauan teknologi ini. Tingkat performansi Speech Recognition ini, dapat mengalami penurunan karena pengaruh sinyal input yang terpapar Noise dari lingkungan sekitar. Idealnya sistem bekerja dengan baik pada lingkungan yang kedap Noise, karena semakin kecil paparan Noise semakin baik respon yang diberikan oleh sistem. Namun, pada umumnya implementasi dilapangan, teknologi Speech Recognition sebagian besar diterapkan pada lingkungan yang tidak benar-benar kedap akan gangguan Noise. Hal inilah yang membuat metode minimalisir Noise terus dikembangkan untuk meningkatkan kualitas performansi sistem. Dari permasalahan diatas dikembangkanlah salah satu metode untuk meningkatkan performansi Speech Recognition dengan mengurangi pengaruh paparan Noise. Metode ini dinamakan dengan Non-linear Feature Extraction dengan Harmonik Demodulation. Konsep dasar metode ini memangkas spektrum-spektrum harmonis yang rentan terhadap Noise, sehingga mampu meredam pengaruh deformasi Noise terhadap pola feature yang asli. Dari hasil pengujian, sistem yang menggunakan metode Non-linear Feature Extraction dengan harmonik demodulation terlihat memberikan hasil yang baik dalam meredam Noise yang dipaparkan pada sinyal. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah Correlation, dimana bekerja dengan membandingkan feature hasil output sistem dengan feature clean lalu dicari derajat kedekatan output sistem.Kata Kunci : Harmonik Demodulation, Speech Recognition, Spektrum, Noise, Feature Extraction, CorrelationABSTRACT: Speech recognition is a popular technology which is well known in every single person today. Its has been applied in nearly all fields. Health, machinery, computerization is the area of implementation of this technology. The performance of speech recognition, can be decreased due to the influence of the input sinyal is exposed to noise from the surrounding environment. Ideally the system works well on noise-proof environment, because the smaller the exposure to noise, the better the response given by the system. However, in the implementation of the field, most speech recognition technology is applied in environment ain’t completely impervious to interference noise. This makes the method of minimal noise continue to be developed to improve the quality of system performance. Refer to the problems above, appear many developing method to improve speech recognition performance by reducing the influence of noise exposure. One of that method is called the Non-linear Feature Extraction Harmonic demodulation. The basic concept of this method is to reduce the spectrum harmonic which is vulnerable to the additive noise. As appear from the experimental results, a system which uses non-linear harmonic demodulation method shown a good number in reducing noise on the sinyal presented. Parameters used in this study is Correlation, which works by comparing the features of the system output with clean features and degrees sought proximity system output.Keyword: Harmonic Demodulation, Speech Recognition, Spectrum, Noise, Feature Extraction, Correlation