Perbandingan Teknik Ekstrak Ciri Suara Pembicara Antara Metode MFCC Dan LPC Untuk Pengenalan Suara

Sari

Suara pembicara memiliki informasi yang kompleks dalam bidang pengenalan suara, begitu juga halnya dalam bidang biometric yang menganalisa fisik dan perilaku manusia yang bertujuan untuk proses autentifikasi. Suara merupakan bagian dari karakteristik seseorang, terdapat banyak cara untuk mengenali suara seseorang yang hingga saat ini menjadi topik pembahasan yang sangat populer dalam penelitian, dalam metode pengenalan suara pembicara tahapan penting yang dilakukan adalah mengekstrak ciri dari suara tersebut sebagai inputan awal untuk dilakukan proses berikutnya, ada beberapa metode yang dikenal dalam bidang Speech Recognition (SR) seperti Mel Frequency Cepstral Calculation (MFCC) dan Linear Predictive Coding (LPC). Pekerjaan ini bertujuan untuk memberikan gambaran dari metode ekstraksi ciri yang efektif untuk identifikasi ciri yang mengarah ke pengenalan suara. Hasil yang didapat dari perbandingan kedua metode ini bahwa metode MFCC lebih baik jika dibandingkan dengan metode LPC dalam ekstrak ciri pada sinyal suara. Metode MFCC dan LPC memiliki tingkat keakuratan diatas 70%, kecepatan proses dan waktu ekstraksi ciri MFCC lebih unggul sedangkan untuk waktu training LPC lebih unggul dibandingkan, untuk klasifikasi menggunakan PCA sekaligus digunakan untuk mereduksi dan untuk menyederhanakan dataset.