Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 5 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Agung Santosa
Spectrogram sebagai fitur untuk convolutional neural network dalam pengembangan pengenal wicara bahasa indonesia berbasis hidden markov model = Spectrogram as a feature for convolutional neural network in the development of hidden markov model based bahasa indonesia speech recognition / Agung Santosa
" [ABSTRAK
Pesatnya perkembangan Deep Learning akhir-akhir ini juga menyentuh ASR berbasis HMM, sehingga memunculkan teknik hibrid HMM-ANN. Salah satu teknik Deep Learning yang cukup menjanjikan adalah penggunaan arsitektur CNN. CNN yang memiliki kemampuan mendeteksi local correlation sesuai untuk digunakan pada data spectrum suara. Spectrogram memiliki karakteristik local correlation yang nampak secara visual. Penelitian ini adalah eksperimen penggunaan spectrogram sebagai fitur untuk HMM-CNN untuk meningkatkan kinerja ASR berbasis HMM. Penelitian menyimpulkan spectogram dapat digunakan sebagai fitur untuk HMM-CNN untuk meningkatkan kinerja ASR berbasis HMM.
ABSTRACT
The latest surge ... "
2015
T43862
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ery Safrianti
Identifikasi faktor dominan yang mempengaruhi nilai ASR STO Cijawura
" Keberhasilan kerja suatu sentral telepon dapal dilihat dari nisi ASR (Answered Seizure Ratio) sentral tersebut setiap bulannya ASR merupakan salah satu tolak ukur yang menunjukkan kelancaran hubungan telekomunikasi dan kehandalon perwMomt j m ingon. Oleh karena itu PT. TELKOM selaku penyelenggara jasa telekomuaikasi terus berupaya dalam meningkatkan perolehan ASR, salah saatunya adalah dengan cara melakukan pengamatan dan pengawasan terhadap faktor-fWdor yang mempengmuhi nilai ASR, baik faktor internal yaitu: kongesti (CONG), kesalahan pensinyalan (CSRFG) den kesalahan ... "
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 1997
S38884
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Arief Saferman
Rancang Bangun Sistem Automatic Speech Recognition untuk Bahasa Indonesia Berbasis Wav2Letter dengan Loss Function CTC dan ASG = Development of Automatic Speech Recognition System for Indonesian Language Based on Wav2Letter with Loss Function CTC and ASG
"

Selama masa pandemi COVID-19, teknologi Automatic Speech Recognition (ASR) menjadi salah satu fitur yang sering digunakan pada komputer untuk mencatat di kelas online secara realtime. Teknologi ini akan bekerja dimana setiap suara yang muncul akan langsung dikenali dan dicatat pada halaman terminal. Dalam penelitian ini, model ASR Wav2Letter akan digunakan menggunakan CNN (Convolution Neural Network) dengan loss function CTC (Connectionist Temporal Classification) dan ASG (Auto Segmentation Criterion). Selama proses pembuatannya, berbagai hyperparameter acoustic model dan ... "

Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2022
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Valentino Herdyan Permadi
Pengembangan Plugin Moodle untuk Penambahan Subtitle Bahasa Isyarat pada Video Pemelajaran = Development of Moodle Plugin for Adding Sign Language Subtitles to Lesson Videos
" Perkembangan teknologi saat ini sudah mampu menunjang kegiatan belajar mengajar secara daring. Salah satu metode yang digunakan untuk melakukan kegiatan tersebut adalah secara asinkronus. Umumnya, materi yang disampaikan secara asinkronus menggunakan video pemelajaran. Pengajar mengunggah video pemelajaran pada sebuah layanan Learning Management System (LMS) dan siswa menggunakan video tersebut sebagai bahan belajar. Siswa tunarungu mengalami kesulitan mengikuti kegiatan pemelajaran dengan media tersebut karena kurangnya fitur aksesibilitas pada LMS yang digunakan. Fasilkom UI sebelumnya sudah mengembangkan ... "
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Amalia Zahra
Penyusunan kamus fonetik dalam pengembangan sistem pengenalan suara otomatis untuk bahasa Indonesia
" Dengan adanya internet, media televisi, dan radio, data yang tersedia sangat banyak, termasuk data suara. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu cara untuk mengorganisasikannya, yakni dengan mengubah data suara menjadi teks terlebih dahulu. Pengolahan selanjutnya cukup dilakukan terhadap teks. Proses konversi data suara menjadi teks inilah yang dikenal dengan sistem pengenalan suara (SPS) otomatis. Saat ini, SPS untuk berbagai bahasa di dunia telah berkembang pesat, seperti Bahasa Inggris, Perancis, Jepang, Thai, dan lain-lain, sedangkan penelitian SPS untuk ... "
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2008
S-Pdf
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library