IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK DENGAN METODE LINEAR PREDICTIVE CODING UNTUK PENGENALAN SUARA MANUSIA - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)
Teks penuh
Dokumen terkait
mean menghasilkan nilai akurasi sebesar 85.28% akan tetapi pada penggunaan ∆MFCC, ∆∆MFCC nilai akurasi mengalami penurunan , hal ini disebabkan oleh bertambahnya
Penelitian tugas akhir ini melakukan percobaan terhadap 5 jenis needs kepribadian Tes EPPS dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan dengan algoritma Propagasi Balik..
Sedangkan pada sistem elektrikal menggunakan modul Bluetooth To Serial HC-05 untuk menghubungkan PC dan mobile robot yang bekerja dengan cara menerima data char
Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode Linear Predictive Coding (LPC) untuk mengolah data rekaman suara untuk digunakan sebagai input pada Jaringan Saraf Tiruan Back
Struktur jaringan saraf tiruan propagasi balik (backpropagation) yang terbaik untuk sistem pengenalan suara manusia yaitu dengan menggunakan 2 lapisan tersembunyi dengan jumlah
Dari penelitian yang telah dilakukan dengan hasil yang cukup memuaskan, maka kesimpulan yang dapat diberikan adalah, model JST yang dikembangkan untuk mendapatkan
Pada tahap awal uji pengenalan dilakukan terhadap sinyal suara yang sama persis dengan yang telah ditrainingkan (training data set) dan didapat hasil bahwa error
Setiap data masing-masing jenis burung akan dibagi menjadi 3 kelompok data secara merata menjadi 40 data suara untuk tiap kelompok data, seperti yang digambarkan pada Tabel 1.
