Abstrak

---

Proses pengolahan sinyol suara atau pcngenalan kata tclah berkcmbang pesat sehingga dapat digunakan untuk bcrbagai aplikasi scperti mcnggerakkan suatu sistem atau kontrol gerak. Pada penelitian ini pengcnalan suara menggunakan transducer mlkroton dan klnect. Pengennlan suara tvoice recognition) mcmiliki dua bagian, yaitu pcngenalan pernblcara (speaker recognition) dan pengcnalan ucapan (speech recognition). Pengenalan pemblcara merupakan proses pengenalan suara berdasarkan orang yang berbicara. AdaplIII pengenalan ucapan adnlnh proses idcntifikasi suara berdasarkan kala yang diucapkan. Hompir sernua sistem pengenalan suam rnelakukan ekstraksi parameter untuk menampilkan bentuk sinyol dari kala yang diucapkan. Salah sntu dari ekstraksi parameter dapat dilnkukan dengan mcnggunakan Me! Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC). Pemodelan kala manusia dalom suatu sistem pengenaJan kala dapat dilakukan dengan menggunakan pemodclan statistik. Salah satu pemodclan statistik adalah Hidden Markov Model (HMM). HMM mampu rnernberikan rnekanisrne yang efisien untuk mernodelkan secara statistik keragaman dalam ucapan atau kala. Pada penelitian ini setelah kola dikenali. sistem akan menampilkan bentuk benda yaitu lingkaran. segitiga, segiempat dan segibanyak, Selain bentuk benda disertai warna benda merah, hijau dan biru. Pencocokan pola kola malaui proses pelatihan dan pcngujian kala. Keluaran sistern ini berupa kola yang dikenali berdasarkan probabilitas tertinggi dan menampilkan bentuk benda berdasarkan kala yang dikenaJi.