| dc.description.abstract | Masalah pengenalan pembicara lerbagi menjadi dua bagian, yaitu identifikasi pembicara dun ver fikusi pembicara. Karena pengenalan pembicara tvrgolong rialam masalah nonalgorithmic mah digunakan jaringan syaraf tiruan (JSO untuk pencocokan pola. Sebelum diproses h i a m JST, data ssuara terlehih iicrhrl lu diproses riengan proses-proses sinyal digital melalui suatrr proses feature extraction menggunakan analisis cepstral ditambah dengan proses feature selection rnenggunakan princbal component analysis. Hasil dari JST selunjutrlya diolah oleh model pembuatan keputusan. Model pemhunmn keputusnn iiulom sisrem idrnfijik~.ri akan menentukan idenrilas pembicara dun dalam sisrem verijikasi ahn menerima atau menolak klarm yang diajukan oleh pembicara. Sistem pengenalan pmbicara yang dibangun mampu mengidenffikasi dengan fingkat generalismi tertinggi sebesar 92.3077% dan melakukan venfhsi dengan nilai equal error rate sebesar 6,5657%. Kala kunci: Pengenulan pembicarn, jaringar syaraf tiruan, analisis cepsrral, principal component ano tysis. | id |
