IMPLEMENTASI SMOOTH ERGODIC HIDDEN MARKOV MODEL (SEHMM) PADA TEXT-TO-SPEECH (TTS) BAHASA INDONESIA

ALVIN AKBAR YUNATS

Informasi Dasar

73 kali
17.04.2868
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Teknologi Text-to-Speech adalah teknologi yang dapat merubah input teks menjadi suara atau ucapan. Text-to-Speech sendiri sudah tersedia dalam Bahasa Indonesia. Namun, Text-to-Speech pada Bahasa Indonesia sendiri kurang variatif. Berdasarkan pengerjaan sebelumnya yang dilakukan oleh Armin Ghayoori, Faramarz Hendessi, dan Asrar Sheikh.Metode SEHMM menghasilkan performa yang lebih baik.Karena itulah penulis mencoba mengimplementasikan metode ini pada Text-to-Speech Bahasa Indonesia dengan database suku kata dan berbasis android. Pengujian untuk menilai performansi sistem dengan cara menghitung waktu proses sampai output keluar. Dengan jumlah database sebanyak 27 suku kata, dilakukan pengujian dengan 3 kata menggunakan device 1 , menghasilkan waktu rata rata 51.298 detik, 4 kata waktu rata rata 86.21 detik, dan untuk 5 kata waktu rata rata 102.402 detik .Untuk pengujian 3 kata dengan device 2 dan jumlah database yang sama dengan device 1, waktu rata-rata untuk 3 kata adalah 37.59 detik, 4 kata waktu rata rata 63.523 detik, dan untuk 5 kata waktu rata rata 75.432 detik. Dari pengujian yang telah dilakukan spesifikasi device mempengaruhi kecepatan proses. Semakin banyak suku kata atau kata dalam satu kalimat maka waktu pemrosesan semakin lama,karena sistem akan melakukan pencarian keseluruh suku kata dari database yang tersimpan.

Subjek

MOBILE APPLICATION
 

Katalog

IMPLEMENTASI SMOOTH ERGODIC HIDDEN MARKOV MODEL (SEHMM) PADA TEXT-TO-SPEECH (TTS) BAHASA INDONESIA
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

ALVIN AKBAR YUNATS
Perorangan
MUHAMMAD NASRUN, ANDREW BIRAN OSMOND
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2017

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini