ABSTRAK
– Pada sebuah sistem identifikasi pembicara, pemilihan metode ekstraksi ciri dan ukuran ciri
yang digunakan mempengaruhi tingkat keakuratan identifikasi. Berkaitan dengan hal itu,
dalam penelitian ini akan dijabarkan perbandingan tiga metode ekstraksi ciri CBIR yaitu row
mean image, full image, dan blocks image. Ketiga metode tersebut digunakan untuk
mengidentifikasi pembicara dengan menitikberatkan pada ukuran selection feature vector
yang digunakan.
Data suara diperoleh dari rekaman suara menggunakan handphone. Rekaman suara berasal
dari 10 orang narasumber dengan rincian 5 pria dan 5 wanita. Setiap narasumber mengucapkan
lima buah kalimat yaitu Selamat Pagi, Selamat Siang, Selamat Sore, Selamat Malam, dan
Dengan Siapa serta diulangi delapan kali tiap kalimat. Rekaman suara yang digunakan terlebih
dahulu dikonversi menjadi image spectrogram menggunakan STFT. Spectrogram yang
terbentuk kemudian diteruskan ke kekre transform lalu diekstraksi cirinya. Penggunaan kekre
transform bertujuan untuk menyeleksi dan mengambil kemungkinan-kemungkinan ciri yang
optimal serta juga meringankan proses komputasi.
Menggunakan data reference 250 image spectrogram dan data testing 150 image
spectrogram memberikan hasil bahwa metode ekstraksi ciri full image memperoleh persentase
identifikasi lebih tinggi yaitu 93,3% dengan ukuran fitur 32×32.
Link Download File : klik disini
