HILMI, MUHAMMAD ALFIN (2018) IDENTIFIKASI SUARA MENGGUNAKAN FFT DAN NEURAL NETWORK. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.
|
Text
ABSTRAK2 .pdf Download (153kB) | Preview |
|
|
Text
BAB 1 revisi.pdf Download (225kB) | Preview |
|
|
Text
BAB II fix.pdf Download (775kB) | Preview |
|
|
Text
BAB III new.pdf Download (715kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.umg.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (518kB) |
|
|
Text
BAB V.pdf Download (147kB) | Preview |
Abstract
Penelitian ini adalah upaya untuk mengidentifikasi suara berdasarkan intonasi dan waktu apakahbisa dikenali untuk aplikasi pengenalan tutur kata kunci (password). Untuk melakukan upaya tersebut digunakan Fast Fourier Transform (FFT) dan Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network) dengan metode back propagation. Hasil pengujian untuk suara laki – laki menunjukkan bahwa sistem jaringan neural dengan jumlah 4 hidden layer ,learning rate 0.6 serta momentum 0.5 dengan pengucapan kata “Akuntansi” menunjukkan akurasi 93% (28/30), dan jumlah 3 hidden layer dengan learning rate 0.5 serta momentum 0.7 untuk pengucapan kata “ informatika” menunjukkan akurasi 93% (28/30). Sedangkan untuk suara perempuan dengan jumlah 2 hidden layer, learning rate 0.3 serta momentum 0.2 untuk pengucapan kata “Akuntansi” menunjukkan akurasi 90% (27/30) dan jumlah 5 hidden layer dengan learning rate 0.8 serta momentum 0.6. untuk pengucapan kata “Informatika “ menunjukkan akurasi 87% (26/30).
| Item Type: | Thesis (undergraduate) |
|---|---|
| Subjects: | Engineering > Informatics Engineering Engineering |
| Divisions: | Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program |
| Depositing User: | Shandy Rahma Ramadhan, S.IIP |
| Date Deposited: | 22 Oct 2018 13:02 |
| Last Modified: | 08 Mar 2019 04:35 |
| URI: | http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/386 |
Actions (login required)
 |
View Item |
