IDENTIFIKASI SUARA KONSONAN LEDAK BILABIAL DENGAN ANALISIS NILAI EIGEN

Abstract

ABSTRAK

Suara manusia merupakan sarana komunikasi yang efektif dan setiap individu memiliki keunikan pola suara yang berbeda.. Suara manusia terdiri dari suara vokal dan suara konsonan. Suara manusia tidak langsung dapat dikenali oleh mesin ataupun perangkat lunak. Banyak sekali metode yang telah digunakan untuk pengenalan suara, salah satunya adalah dengan analisis nilai eigen. Skripsi ini bertujuan untuk menganalisis suara manusia dengan menentukan matriks kovarian dan nilai eigennya. Suara yang dianalisis hanya suara konsonan ledak bilabial, yaitu konsonan ledak bilabial  ‘p’ dan ‘b’. Data penelitian diperoleh dengan melakukan perekaman empat sumber suara dan tiap suara direkam selama tiga kali. Data hasil perekaman dinyatakan dalam matriks kolom dengan entri-entrinya merupakan amplitudo dari suara hasil perekaman, yang kemudian ditentukan matriks kovarian dan nilai-nilai eigennya. Nilai-nilai eigen tersebut diuji dengan metode K-Means untuk mengetahui tingkat akurasi data yang berhasil dikelompokan. Hasil pengkajian menegaskan bahwa hasil perekaman secara langsung memiliki keakuratan 54,17%. Dari pengelompokan nilai eigen, hasil perekaman mencapai keakuratan 75%. Dengan demikian metode analisis nilai eigen memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan metode analisis langsusng terhadap hasil perekaman suara.

Kata kunci : Konsonan ledak bilabial, matriks kovarian, metode K-means, nilai eigen

ABSTRACT

The human voiceis aneffective means of communication, and is alsouniquely differentsound for everyindividualas well asin the fingerprints. The human voiceis generallycomposedofvowel andconsonant sounds. The human voiceitselfis not automatically recognizedby a machineora software. Many methodshave beenusedforthe purpose of voices’ recognitions, one is the so calledtheeigenanalysis. A specific goal of this thesisistoanalyze thechosen voicesby utilizing theircovariancematrixandtheir eigenvalues​​. In this study, the chosen voicesarethe bilabialexplosiveconsonant, namelythe consonantbilabialexplosive'p' and'b'. The datawere obtainedbyrecordingfoursubjects as the sampled sourcesandeevery subject isrecordedforthreetimes. Then every data isexpressed inthecolumnmatrixwhere its entryrepresents the amplitudeofthe recordedvoice, from whichthecovariancematrixandits eigenvalues​​ are then determined. Moreover, the eigenvalues ​​is analyzed usingtheK-Means method to determinethe accuracy ofthe datasuccessfullyclassified. Based on our clasifications, the accuracy ofthe directly recordedvoicesis achived up to 54.17% while theaccuracyof theclustering ofthe eigenvalues​​has a75% in accuracy. It means thatin our study theeigenvaluemethodgivesmore accurate results.

Keywords: explosivebilabialconsonantsound, covariancematrix, K-means, the eigenvalues