1. Home
  2. Pendidikan

Latar Belakang Rumusan Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Seiring dengan berkembangnya teknologi informasi, aplikasi pengolah kata merupakan sarana kebutuhan sehari-hari bagi kalangan pengguna komputer. Teknologi ini yang memungkinkan suatu perangkat untuk mengenali dan memahami kata-kata yang diucapkan. Untuk dapat mengenali ucapan dari pembicara, komputer perlu diberi kecerdasan sehingga dari ucapan yang diterima oleh komputer akan direspons atau mendapatkan tanggapan yang sesuai. Pengenalan ucapan adalah proses yang dilakukan komputer untuk mengenali kata yang diucapkan oleh seseorang tanpa memperdulikan identitas orang terkait. Pengenalan ucapan juga dikenal sebagai Automatic Speech Recognition ASR. ASR merupakan pengenalan ucapan komputer yang berarti suara pemahaman komputer dan melakukan setiap tugas yang diperlukan atau kemampuan untuk mencocokkan suara terhadap kosakata yang tersedia atau diperoleh Saini dan Kaur, 2013. Penelitian pengenalan ucapan ini menggunakan Model Markov Tersembunyi atau biasa disebut Hidden Markov Model HMMkarena memiliki ketepatan yang tinggi untuk identifikasi suara. HMMadalah suatu model statistik dari sebuah sistem yang diasumsikan sebuah proses Markov dengan parameter-parameter yang tidak diketahui. Kita harus menentukan keadaan-keadaan state-state tersembunyi dari parameter-parameter yang dapat diamati. Parameter-parameter yang ditentukan kemudian dapat digunakan untuk analisis yang lebih jauh, misalnya untuk aplikasi pattern recognitionMonika, 2012. Berdasarkan uraian tersebut, penulis memilih judul “Penerapan Hidden Markov Model untuk Pengenalan Ucapan.“

1.2. Rumusan Masalah

Masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Bagaimana tahapan-tahapan dalam merancang sistem pengenalan ucapan speech recognition. 2. Bagaimana mencocokan perintah suara yang dibuat agar komputer dapat mengenali dan memahami kata-kata yang diucapkan. 3. Bagaimana melakukan uji coba dan analisis terhadap parameter- parameter yang berpengaruh terhadap pengenalan ucapan speech recognition.

1.3. Batasan Masalah

Dokumen yang terkait

Rekonstruksi Citra Radar Super Resolution Model Markov Network dengan Training Set Menggunakan PCA (Studi Kasus pada Radar Cuaca di BBMKG Wilayah 1 Medan)

1 46 79

Model Hidden Markov Untuk Persoalan Optimisasi Finansial

7 101 38

Pendugaan parameter model hidden markov dan deret waktu hidden markov

0 4 42

Implementasi hidden markov model untuk aplikasi pengenalan ucapan sebagai kendali gerak robot mobil

1 15 34

APLIKASI PENGENALAN SUARA PEMBICARA MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL (HMM).

0 4 37

View of Penerapan Hidden Markov Model (HMM) pada Pengenalan Penutur

0 0 12

Pengenalan Entitas Bernama untuk Identifikasi Transaksi Akuntansi Menggunakan Hidden Markov Model

0 0 8

Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov

0 1 6

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Suara - Penerapan Hidden Markov Model Untuk Pengenalan Ucapan

0 0 37

Model Hidden Markov Untuk Persoalan Optimisasi Finansial

0 0 12