IMPLEMENTASI PENGENALAN SUARA PADA KENDALI RUMAH Speech Recognition For Smart Home Using

ciri dari suatu suara sehingga dapat digunakan sebagai sistem keamanan. Dengan

adanya proses tersebut diharapkan pengolahan suara bisa menjadi “indera” untuk

mengenali asal dan perintah yang dimaksud dari sebuah suara. Dengan adanya hal

ini, maka suara dapat dijadikan perintah ataupun instruksi untuk mengendalikan

suatu perangkat dari jarak jauh untuk menggantikan alat kendali jarak jauh yang

sistem keamanannya tidak terjamin.

Pada tugas akhir ini telah dirancang dan diimplementasikan sebuah

perangkat simulasi yang dapat menerjemahkan suatu suara untuk dijadikan sebuah

instruksi atau perintah yang tidak sembarang orang bisa menggunakannya.

Beberapa suara tersebut sebelumnya dilatih terlebih dahulu pada jaringan

syaraf tiruan propagasi balik untuk diujikan pada instruksi-instruksi suara yang

akan diproses. Instruksi tadi kemudian diidentifikasikan dan diklasifikasikan

untuk menjalankan suatu perintah yang ada pada mikrokontroler.

Suara yang akan diproses sebelumnya mengalami beberapa tahap awal

seperti sampling, desimasi, ekstraksi ciri, normalisasi dan koding. Ketepatan

dalam sistem pengenalan suara sangat bergantung pada proses tahap awal tadi.

Mikrokontroler mengendalikan perangkat elektronik yang ada pada rumah

sehingga dapat menerima respon dari perangkat tersebut akan kondisi status

perangkat sebelumnya ketika terdapat instruksi.

Sistem ini sangat bergantung pada proses pengenalan suaranya. Pada tugas

akhir ini digunakan metoda Gabor wavelet dan setelah diujikan, tingkat

keberhasilan sistem dalam pengenalan suara ini tidak cukup baik. Karena sistem

pengenalan suara ini masih dapat mendeteksi perintah yang mirip dan sistem ini

juga tidak dapat mendeteksi perintah dengan

Digital signal processing can applied in speech. So, there should be a

“sense” to recognice voice and it will be an instruction to control electronic home

appliances. Based on this theory, it means that voice can be used as a key to

control everything and will change a function of remote control, which unsafety

thing that everybody can use it.

Now, we have design and implant a prototype of speech recognition

where used in smart home control. And for security reasons, it will be use for the

owners only.

For backpropagation as neural network, many voices are having training

before and it will be possible to knowing others instruction or voices.

Backpropagation can classified and identified voices. After that, the reason from

backpropagation are transmitted to microcontroller from serial interface.

Voices that want to process must have any step like filtering, sampling and

decimation, extraction, normalization and coding. Grade of success is depend on

process before neural networks.

Microcontroller controlled an electronic home appliances cause it have

received a response from things that controlled.

This successfully system is depend on speech recognition. This thesis used

a Gabor Wavelet method. Finally, after testing and realizing, it can conclude that

this system is worse cause it may could detect a likely instruction and can not

detect a bad instruction from noises.