Penerapan metode mel frequency cepstrum coefficient dan dynamic time warpingk nearest neighbour dalam rekognisi aksen suku di Indonesia

مستخلص البحث

يوجد في إندونيسيا العديد من القبائل ، ولكل قبيلة هويات عديدة ، ومن بين هذه الهويات لهجة الحديث. يمكن أن يكون الشخص معروفًا بأصله ببساطة من خلال الاستماع إلى الطريقة التي يتحدث بها الشخص في لهجته الخطابية. لهجات الحديث في كل قبيلة مختلفة، ولكن لكل لهجات نمط يمكن معرفته بحيث يمكن تحديده. تم استخدام تطبيق التعرف على الصوت مؤخرًا لسهولة الوصول والأمان باختبارها. لذلك نحتاج إلى طريقة يمكنها قياس صوت اللهجة القبلية ويمكنها التعرف على صوت اللهجة. يستخدم في هذه البحث بناء نظام للتعرف على لهجات الصوت باستخدام طريقة Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) & DynamicTime Warping K Nearest Neighbour (DTW-KNN). طريقة MFCC تستخدم لاستخراج الإشارات الصوتية بحيث تكون الإشارات أكثر بساطة ، بينما الطريقةDTW-KNN هو تعديل الأسلوب DTW-KNN الذي يستخدم للتعرف على نتائج الإشارات الصوتية التي يجري اختبارها. حصلت نتائج الاختبار على نتائج من اختبار بيانات الاختبار على بيانات التجميع باستخدام الطريقة DTW-KNN الحصول على قيمة دقة8% 8, بينما في هذه الطريقة DTWو KNN الحصول على دقة0% 5 و75% .

ABSTRACT

Indonesia has many tribes, each tribe has many identities, among these identities is a speech accent. A person can be known to his tribe just by listening to how the person speaks in his speech accent. Accents speak in each tribe differently, but have patterns that can be identified. The application of speech recognition has recently been used for easy access, security and for forensic testing. Therefore, we need a method that can measure and recognize a tribal accent voice. In this study, a system is created to recognize tribal accent voice using the Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) and Dynamic Time Warping K Nearest Neighbor (DTW-KNN) methods. The MFCC method is used to extract voice signals so that the signal can be simpler, while the DTW-KNN method is a modification of the DTW and KNN methods used to recognize the results of the voice signals being tested. The results of the test have obtained results that from testing the test data to the collection data using the DTW-KNN method, the accuracy value is 88%, while the KNN and DTW methods get an accuracy of 50% and 75%.

ABSTRAK

Indonesia memiliki banyak suku, setiap suku memiliki banyak identitas, diantara identitas tersebut adalah aksen berbicara. Seseorang dapat diketahui asal sukunya hanya dengan mendengarkan bagaiamana orang tersebut berbicara dalam aksen tuturnya. Aksen bicara dalam setiap suku berbeda-beda, namun memiliki pola yang dapat diketahui sehingga dapat dikenali. Penerapan rekognisi suara belakangan ini digunakan untuk kemudahan akses, pengamanan, hingga uji forensik. Oleh sebab itu dibutuhkan suatu metode yang dapat mengukur suatu suara aksen suku dan dapat melakukan rekognisi terhadap suara aksen tersebut. Pada penelitian ini dibangun suatu sistem untuk merekognisi suara aksen suku menggunakan metode Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) dan Dynamic Time Warping K Nearest Neighbour (DTW-KNN). Metode MFCC digunakan untuk mengekstraksi sinyal suara agar sinyal dapat berbentuk lebih sederhana, sedangkan metode DTW-KNN merupakan modifikasi dari metode DTW dan KNN yang digunakan untuk merekognisi hasil dari sinyal suara yang diuji. Pada hasil pengujian telah di dapatkan hasil bahwa dari pengujian data uji terhadap data koleksi menggunakan metode DTW-KNN mendapatkan nilai akurasi sebesar 88%, sedangkan pada metode KNN dan DTW mendapatkan hasil akurasi sebesar 50% dan 75%.