Audio Learning menggunakan metode Diphone Concatenation pada Tuna Netra

ABSTRAK

Seiring dengan perkembangan zaman, kebutuhan manusia untuk mengetahui informasi terbaru akan semakin tinggi. Terutama bagi tunanetra dengan perkembangan teknologi yang mengiringinya tunanetra semakin terbelakang keberadaannya karena keterbatasan mereka dalam membaca informasi yang sedang berkembang. Memberikan solusi bagi masalah tersebut penulis merancang sebuah aplikasi yang membantu tunanetra bisa tetap mengikuti perkembangan teknologi, aplikasi tersebut adalah Audio Learning yang menggunakan metode Diphone Concatenation. Dengan adanya aplikasi ini tuna netra bisa medapatkan informasi dengan mudah melalui Audio Learning dengan system tekx-to-speech.

Dalam pembuatan aplikasi dengan teknik tekx-to-speech ada beberapa tahap yang harus diperhatikan yaitu, bagaimana kalimat yang berisi angka dinormalisasikan menjadi teks, bagaimana proses normalisasi teks menjadi kode fonem, bagaimana kode-kode fonem memproses menjadi kode sampa yang bisa dimengerti oleh MBROLA.

Dari hasil Prosentase penelitian terhadap 30 responden tentang uji kelayakan aplikasi pembaca teks yang memilih sangat Setuju = 40,7%; Setuju = 44,3%; Kurang setuju = 16,7%; Sangat tidak setuju = 43,3%. Dari prosentase tersebut bisa disimpulkan bahwa Aplikasi pembaca teks atau juga disebut Audio Learning layak untuk di pergunakan oleh pengguna.

ABSTRACT

Along with the times, people need to know the latest information will be higher. Especially for the visually impaired with the accompanying technological developments increasingly retarded blind existence due to their limitations in reading the information that is being developed. Providing a solution to the problem the authors designed an application that helps visually impaired can stay abreast of developments in technology, the application is using theAudio Learning Diphone Concatenation With this application blind can obtain information easily through the system tekx Audio Learning-to-speech.

In making this application to the engineering-to-speech tekx there are several steps that must be considered, namely, how the sentences that contain numbers normalized to text, how the text normalization process into phoneme codes, how to process the phoneme codes sampa code that can be understood by MBROLA.

From the results of a study of 30 respondents Percentage of diligence text reader who chooses highly Agree = 40.7%; Agree = 44.3%; less agree = 16.7%; Strongly disagree = 43.3%. Percentage of the can be concluded that the application text reader also called Audio Learning eligible for use by the user.