Speech Recognition Menggunakan Algoritma Markov Model Untuk Mengontrol Lampu

Authors

  • Muhammad Hasbi Politeknik Caltex Riau
  • Heni Rachmawati Politeknik Caltex Riau
  • Ardianto Wibowo Politeknik Caltex Riau

Abstract

Teknologi Speech Recognition saat sekarang ini telah banyak dimanfaatkan untuk mengontrol alat – alat elektronik.Speech Recognition adalah proses identifikasi suara berdasarkan kata yang diucapkan dengan melakukan konversi sebuah sinyal akustik yang ditangkap oleh perangkat input suara. Penelitian – penelitian tentang Speech Recognition juga telah dilakukan sebelumnya tetapi terdapat penurunan tingkat keakuratan dalam pemberian perintah yang dilakukan oleh orang yang berbeda. Untuk meningkatkan keakuratan perintah yang dilakukan salah satu alternatif yang dapat digunakan adalah Markov Model. Markov Model ditemukan oleh Andrey Markov dan merupakan bagian dari proses stokastik yang memiliki properti markov. Dengan memiliki properti tersebut berarti, apabila diberikan inputan keadaan saat ini,keadaaan akan datan dapat diprediksi dan ia lepas dari keadaan di masa lampau.Berdasarkan pengujian yang dilakukan,didapatkan tingkat akurasi perintah suara 85%.Kata kunci : Speech Recognition, Markov Model

Author Biographies

Muhammad Hasbi, Politeknik Caltex Riau

Sistem Informasi

Heni Rachmawati, Politeknik Caltex Riau

Sistem Informasi

Ardianto Wibowo, Politeknik Caltex Riau

Teknik Informatika

References

Arduino. (2015). Arduino. Retrieved from http://arduino.cc/en/main/software

Buana, Y. C. (2014). “ARASION†(Augmented Reality for Anatomy Study with Speech Recognition).

H.H, F. (2014). Pengenalan Sinyal Suara Pada Speech-To-Text Menggunakan Linear Predictive Coding (LPC) dan Hidden Markov Model (HMM).

Prasetyo, M. E. (2011). Teori Dasar Hidden Markov Model. Teori Dasar Hidden Markov Model.

Rahadian, F. (2011). Sistem Pengelolaan Database Siswa Menggunakan Pemrograman Visual Studio .Net.

Saputri, Z. N. (2014). Aplikasi Pengenalan Suara Sebagai Pengendali Peralatan Listrik Berbasis Arduino Uno. 2.

Seppiawan, A. (2013). Sistem Keamanan Pintu Pagar Otomatis Menggunakan Voice Recognition. Sistem Keamanan Pintu Pagar Otomatis Menggunakan Voice Recognition.

Syahwil, M. (2013). Panduan Mudah Simulasi & Praktek Mikrokontroler Arduino. Yogyakarta: Andi.

Downloads

Published

2016-05-26

Issue

Vol. 5 No. 1 (2016): JAKT

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.