Gambar 3.14. Flowchart Program Perhitungan Similaritas
3.2.9. Penentuan hasil pengenalan suara k-Nearest Neigbor
Proses terakhir dari keseluruhan program pengenalan ucapan adalah penentuan suara hasil pengenalan dengan metode K-NN. Dalam proses ini terjadi penentuan hasil
pengenalan suara hasil rekaman real time dengan suara referensi. Hasil perbandingan yang mempunyai nilai hasil perhitungan secara similaritas kosinus mempunyai nilai similaritas
terbesar, maka akan dapat ditentukan sebagai hasil keluaran. Hasil penentuan akan ditampilkan di tampilan GUI berupa tulisan text. Flowchart penentuan suara hasil
pengenalan, dijabarkan pada gambar dibawah Berawal dari mencari nilai similaritas kosinus dari ucapan masuk dengan semua
database. Lalu urutkan hasil perhitungan similaritas kosinus dari terbesar sampai terkecil. Pilih nilai k pada variasi nilai k untuk mengambil hasil similaritas kosinus terbesar. Lalu
menentukan nilai kelas yang sudah terpilih, selanjutnya mencari kelas yang sering muncul . Mencari indeks kelas yang sering muncul dan mencari nilai nilai similaritas kosinus pada
kelas yang sering muncul. Balik hasil nilai similaritas kosinus dari kanan ke kiri dan ambil similaritas kosinus yang paling depan untuk dibandingan dengan nilai thesholding.
Keterangan variabel dari nilai TH adalah sebagai nilai batas maksimal dari similaritas yang digunakan. Setiap ucapan benda yang akan dikenali mempunyai batasan
nilai maksimal dan minimal. Selanjutnya apabila nilai similaritas yang didapat kurang dari
nilai TH sebagai batas similaritas maka hasil keluaran ucapan tidak dikenali. Setelah mendapatkan nilai keseluruhan, hasilnya akan ditampilkan secara teks.
Secara lengkap, nilai TH didapatkan dari hasil perhitungan pada bagian similaritas kosinus. Nilai yang diambil adalah nilai
– nilai paling kecil dari tiap ucapan dari seluruh hasil perhitungan similaritas kosinus yang masih dapat mengenali. Nilai paling kecil dari
hasil perhitungan similaritas kosinus yang masih dapat mengenali ini digunakan sebagai batas dari variabel nilai TH seperti telah dijelaskan pada paragraf sebelumnya. Ketika
sistem nanti akan diuji secara realtime, nilai hasil perhitungan similaritas kosinus yang tidak memenuhi batas dari variabel nilai TH akan dikenali sebagai kondisi yang salah.
Perhitungan untuk mendapatkan nilai TH didapat dari pengujian oleh penulis secara tidak real time. Pengujian ini dilakukan dengan menghitung nilai dari database
yang dibentuk dengan perekaman ucapan benda yang disimpan sebagai suara uji tidak real time
. Perhitungan dilakukan dengan memakai rumus similaritas kosinus. Dari hasil perhitungan, dicari nilai - nilai terkecil yang masih dapat mengenali ucapan benda secara
benar. Nilai - nilai terkecil pada tiap benda yang masih dapat mengenali ucapan benda secara benar digunakan sebagai batas nilai pengenalan ucapan. Ketika hasil pengujian
secara real time telah mendefinisikan kolom benda yang dituju maka sistem akan membandingkan nilai perhitungannya, jika mempunyai nilai kurang dari variabel nilai TH
maka sistem tidak akan mengenali ucapan benda tersebut.
Kategori