Pengenalan Ucapan Metoda MFCC-HMM Untuk Perintah Gerak Robot Mobil Penjejak Identifikasi Warna
Abstract: Dewasa
ini, teknologi human machine cukup berkembang dan mendapatkan perhatian. Dua
bidang yang cukup berperan dalam perkembangan teknologi human machine adalah
pemrosesan suara dan pemrosesan image. Penelitian ini mengimplementasikan
pemrosesan suara dan image pada sistem robot mobil sehingga robot dapat mendengar,
melihat, memberi respon dan diperintah
berdasarkan ucapan. Sistem pengenalan ucapan menggunakan Mel Frequency Cepstrum
Coefficient (MFCC) dan Hidden Markov Model (HMM). Robot mobil melakukan
tracking objek berdasarkan empat jenis warna
yaitu merah kuning, hijau dan biru. Pada penelitian ini segmentasi
menggunakan metode multilevel color thresholding pada ruang warna HIS. Keluaran
dari sistem robot mobil dihubungkan ke motor servo standar sebagai penggerak
kamera dalam proses tracking objek. Keluaran sistem berupa gerakan horizontal
kamera dan respon maju yang dilakukan robot mobil berdasarkan ucapan yang
dikenali. Hasil pengujian untuk pengenalan ucapan sumber terlatih 83,33% dan
untuk sumber tidak dilatih sebesar 80,25%. Sedangkan pengujian untuk objek
tracking berdasarkan ucapan yang dikenali mencapai keberhasilan 100%. Oleh
karena itu dapat disimpulkan bahwa robot dapat mentracking dan merespon objek.
Penulis: Fitrilina, Rahmadi
Kurnia, Siska Aulia
Kode Jurnal: jptlisetrodd130265
