Brushless Motor DC BLDC

Gambar 3.2. Diagram Blok Proses Pengenalan Ucapan 3.2.1 Perancangan Software 3.2.1.1 Proses pengenalan ucapan Proses pengenalan ucapan merupakan ucapan manusia sebagai input pengenalan yang direkam akan dikenali ucapannya. Proses ini terdiri dari sampling, pre-processing, ekstraksi ciri, database, fungsi jarak pembanding, penentuan keluaran dan pengiriman data secara serial. Proses pengenalan ucapan dapat dilihat pada gambar 3.3. Gambar 3.3 Flowchart Proses Pengenalan Ucapan 1. Sampling Proses sampling merupakan proses pencuplikan ucapan manusia. Pencuplikan ucapan manusia dipengaruhi oleh frekuensi sampling dan banyaknya waktu pencuplikan. Ucapan manusia memiliki rentang frekuensi 250 – 3000 Herzt[18]. Frekuensi ucapan manusia tertinggi 3000 Hertz, agar dapat tercuplik dengan baik maka, frekuensi sampling ucapan sebesar 6000 Hertz. Frekuensi sampling dapat dirumuskan dengan aturan Nyquist sebagai berikut : 3.1 3.2 Banyaknya waktu pencuplikan dapa proses sampling ditentukan sebesar 1.5 detik. Rentang waktu ini digunakan untuk lamanya proses perekaman. Dengan waktu tersebut cukup untuk melakukan proses perekaman, sehingga data sinyal ucapan yang disampling tidak terpotong. Proses pencuplikan ucapan dapat dilihat pada gambar 3.4. Gambar 3.4 Flowchart Proses Pencuplikan Ucapan Panjang pencuplikan merupakan banyaknya jumlah data sinyal ucapan yang tercuplik selama rentang waktu pencuplikan . Panjang pencuplikan ini diperoleh sebagai berikut: 3.3 3.4 3.5 2. Pre-processing Pre-processing merupakan proses pengkondisi sinyal data ucapan pengenalan maupun database. Proses pre-processing ini meliputi proses normalisasi, pemotongan sinyal, windowing dan zero padding. Proses pre- processing ini dapat dilihat pada gambar 3.5. Gambar 3.5 Flowchart Proses Pre-processing a. Normalisasi Proses normalisasi berfungsi untuk menyetarakan besar amplitudo data ucapan pengenalan ucapan maupun database, sehingga efek dari kuat lemahnya suara pengucapan tidak terlalu mempengaruhi pada proses pengenalan. Besar amplitudo maksimum ini bernilai 1 atau -1 dan amlipitudo yang lain menyesuaikan skala tersebut. Proses normalisasi ditunjukkan pada gambar 3.6.