Alat Pendeteksi Kesesuaian Vokal pada Penderita Tunarungu
Abstract
Penyandang disabilitas tunarungu memiliki kekurangan dalam melafalkan huruf vokal (A, E, I, O, dan U). Program BKPBI dan Speech Recognition dapat membantu penderita belajar untuk melafalkan huruf vokal dengan implementasi sistem dari Matlab dan Graphical User Interface (GUI). Metode Speech Recognition yang digunakan adalah Ekstrasi Ciri Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) dan Teknik Kuantisasi Vektor. Dari metode ini, sinyal suara (input) diproses untuk mendapatkan filterbank mel-frequency lalu menghasilkan cepstrum sinyal dan disimpan dalam bentuk codebook. Nilai codebook ini berupa nilai vektor yang selanjutnya dihitung standar deviasinya untuk mendapatkan nilai kemiripan. Pada penelitian ini terdapat 2 jenis data, yaitu 6 suara data pembanding (suara normal) dan 3 suara uji (suara tunarungu, suara hidung ditutup, dan suara melengking). Hasil dari penelitian ini, berdasarkan perbandingan nilai rata-rata standar deviasi suara pembanding dan nilai standar deviasi suara uji memiliki tingkat kemiripan dibawah 90%. Dibutuhkan metode tambahan untuk meningkatkan tingkat akurasi suara dan menentukan karakteristik suara.Published
2021-03-12
Issue
Section
Artikel
License
Copyright info for authors
1. Authors hold the copyright in any process, procedure, or article described in the work and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
2. Authors retain publishing rights to re-use all or portion of the work in different work but can not granting third-party requests for reprinting and republishing the work.
3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
