Similarity_ IDENTIFIKASI EMOSI MANUSIA BERDASARKAN UCAPAN MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI LPC DAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE

Yudhana, Anton (2020) Similarity_ IDENTIFIKASI EMOSI MANUSIA BERDASARKAN UCAPAN MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI LPC DAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIK), 7 (6). pp. 1177-1186. ISSN p-ISSN: 2355-7699 / e-ISSN: 2528-6579

Text Similarity_ IDENTIFIKASI EMOSI MANUSIA BERDASARKAN UCAPAN MENGGUNAKAN METODE EKSTRAKSI CIRI LPC DAN METODE EUCLIDEAN DISTANCE.pdf Download (2MB)

Abstract

Ucapan merupakan sinyal yang memiliki kompleksitas tinggi terdiri dari berbagai informasi. Informasi yang dapat ditangkap dari ucapan dapat berupa pesan terhadap lawan bicara, pembicara, bahasa, bahkan emosi pembicara itu sendiri tanpa disadari oleh si pembicara. Speech Processing adalah cabang dari pemrosesan sinyal digital yang bertujuan untuk terwujudnya interaksi yang natural antar manusia dan mesin. Karakteristik emosional adalah fitur yang terdapat dalam ucapan yang membawa ciri-ciri dari emosi pembicara. Linear Predictive Coding (LPC) adalah sebuah metode untuk mengekstraksi ciri dalam pemrosesan sinyal. Penelitian ini, menggunakan LPC sebagai ekstraksi ciri dan Metode Euclidean Distance untuk identifikasi emosi berdasarkan ciri yang didapatkan dari LPC. Penelitian ini menggunakan data emosi marah, sedih, bahagia, netral dan bosan. Data yang digunakan diambil dari Berlin Emo DB, dengan menggunakan tiga kalimat berbeda dan aktor yang berbeda juga. Penelitian ini menghasilkan akurasi pada emosi sedih 58,33%, emosi netral 50%, emosi marah 41,67%, emosi bahagia 8,33% dan untuk emosi bosan tidak dapat dikenali. Penggunaan Metode LPC sebagai ekstraksi ciri memberikan hasil yang kurang baik pada penelitian ini karena akurasi rata-rata hanya sebesar 31,67% untuk identifikasi semua emosi. Data suara yang digunakan dengan kalimat, aktor, umur dan aksen yang berbeda dapat mempengaruhi dalam pengenalan emosi, maka dari itu ekstraksi ciri dalam pengenalan pola ucapan emosi manusia sangat penting. Hasil akurasi pada penelitian ini masih sangat kecil dan dapat ditingkatkan dengan menggunakan ekstraksi ciri yang lain seperti prosidis, spektral, dan kualitas suara, penggunaan parameter max, min, mean, median, kurtosis dan skewenes. Selain itu penggunaan metode klasifikasi juga dapat mempengaruhi hasil pengenalan emosi.

Item Type:	Artikel Umum
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisi / Prodi:	Faculty of Industrial Technology (Fakultas Teknologi Industri) > S1-Electrical Engineering (S1-Teknik Elektro)
Depositing User:	Anton Yudhana,
Date Deposited:	27 Jun 2022 02:26
Last Modified:	27 Jun 2022 02:26
URI:	http://eprints.uad.ac.id/id/eprint/35574

Actions (login required)

View Item