VERIFIKASI BIOMETRIKA SUARA MENGGUNAKAN METODE MFCC DAN DTW
Teknologi pengenalan suara merupakan salah satu teknologi biometrika yang tidak memerlukan biaya besar serta peralatan khusus. Suara merupakan salah satu dari bagian tubuh manusia yang unik dan dapat dibedakan dengan mudah. Aplikasi yang dibuat dalam penelitian ini adalah sistem verifikasi suara yan...
Main Authors: | , |
---|---|
Format: | Article |
Language: | Indonesian |
Published: |
Universitas Udayana
2012-11-01
|
Series: | Lontar Komputer |
Subjects: | |
Online Access: | https://ojs.unud.ac.id/index.php/lontar/article/view/3711 |
Summary: | Teknologi pengenalan suara merupakan salah satu teknologi biometrika yang tidak memerlukan biaya besar serta peralatan khusus. Suara merupakan salah satu dari bagian tubuh manusia yang unik dan dapat dibedakan dengan mudah. Aplikasi yang dibuat dalam penelitian ini adalah sistem verifikasi suara yang dapat memverifikasi/membuktikan identitas yang di klaim oleh seseorang berdasarkan suara yang di-input-kan. Perangkat lunak ini dirancang menggunakan metode MFCC (Mel Frequency Cepstrum Coefficients) untuk proses ekstraksi ciri dari sinyal wicara dan metode DTW (Dynamic Time Warping) untuk proses pencocokan. Proses MFCC akan mengkonversikan sinyal suara menjadi beberapa vektor yang berguna untuk proses pengenalan. Vector ciri hasil dari proses MFCC selanjutnya akan dibandingkan dengan vector ciri yang tersimpan dalam basis data melalui proses DTW berdasarkan ID yang di klaim oleh pengguna. Bahasa pemrograman yang digunakan dalam merancang perangkat lunak ini adalah Visual C# 2008. Pengujian dilakukan terhadap 35 orang pengguna yang terdiri dari 27 orang laki-laki dan 8 orang perempuan. Masing-masing orang mengucapkan 5 buah kata yang telah ditentukan sebelumnya, dimana untuk masing-masing kata diucapkan sebanyak 7 kali. Enam buah sampel dijadikan sebagai acuan dan 1 sebagai sampel uji. Hasil pengujian memperlihatkan tingkat akurasi paling rendah adalah 59.664 %, sedangkan tingkat akurasi tertinggi yaitu 93.254 %. Baik buruknya sistem dalam melakukan pengenalan dipengaruhi oleh panjang frame, panjang overlapping, jumlah koefisien fileterbank, dan jumlah koefisien MFCC. |
---|---|
ISSN: | 2088-1541 2541-5832 |