Sistem Pengenal Tutur Bahasa Indonesia Berbasis Suku Kata Menggunakan MFCC, Wavelet Dan HMM

This paper presented the development of an automatic speech recognition (ASR) system based on Indonesian syllable using HMM classifier. The recognition rate for an ASR based on Indonesian syllable is still low. This problem might be occurs because the extraction process was applicated directly to the whole syllables. Therefore, in this research the feature extraction process is implemented to each of its constituent phonemes. MFCC and WPT were used as the feature extraction method. Feature of MFCC is obtained by applying frame of 512 sample for each phoneme. In Mel Frequency Warping process using 40 units of triangular filter banks. As for WPT feature extraction process, wavelet daubechies db3 and db7 were used with 5th level decomposition. Feature that extracted then randomly selected and established as a syllable's feature. The recognition accuracy using training data showed 100% accuracy for WPT feature, and 75% for MFCC feature. While using the external testing data the result showed the best accuracy are 100% for WPT db7, 83.33% for WPT db3 and 50% for MFCC. Whole best recognition results were obtained at the point of intersection for the consonants are of 1024 samples. Keywords-ASR; MFCC; Wavelet Packet Transform; HMM; Indonesian Syllable Abstrak— Pada paper ini disajikan tentang pengembangan sebuah sistem pengenal suara otomatis bahasa Indonesia berbasis suku kata menggunakan HMM. Pengenalan suara berbasis suku kata bahasa Indonesia masih memberikan akurasi yang sangat rendah. Salah satu penyebabnya adalah metode ekstraksi ciri secara langsung terhadap seluruh suara suku kata. Oleh karena itu, pada penelitian ini proses ekstaksi ciri suara suku kata diterapkan terhadap masing-masing fonem penyusunnya. Metode ekstraksi menggunakan metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dan Wavelet Packet Transform (WPT). Ciri MFCC diperoleh dengan menerapkan frame sebesar 512 sampel terhadap masing-masing fonem. Pada proses Mel Frequency Warping digunakan 40 buah tapis segitiga. Adapun pada proses WPT digunakan wavelet daubechies db3 dan db7 dengan level dekomposisi 5. Ciri hasil ekstraksi kemudian dipilih secara random dan dibentuk sebagai ciri suku kata. Hasil pengenalan dengan data pelatihan menunjukkan akurasi terbaik sebesar 100% untuk metode WPT dan 75% untuk metode MFCC. Sedangkan dengan menggunakan data pengujian hasil akurasi terbaiknya adalah 100% untuk WPT db7, 83.33% untuk WPT db3 dan 50% untuk MFCC. Seluruh hasil pengenalan terbaik ini diperoleh pada titik potong panjang sampel konsonan sebesar 1024 sampel. Kata kunciASR, MFCC, Wavelet Packet Transform, HMM, Suku Kata Bahasa Indonesia I. PENDAHULUAN Penelitian tentang Automatic Speech Recognition (ASR) telah mencapai tingkat keberhasilan yang sangat tinggi. Namun pencapaian tersebut tidak berlaku untuk seluruh bahasa di dunia, salah satu contoh adalah bahasa Indonesia. Selain penelitian masih sangat terbatas, tingkat keberhasilannya pun masih belum sangat memuaskan. Pada [1]–[3] penelitian masih berkisar pada pembuatan Large Vocabulary Continuous Speech Recognition (LVCSR) bahasa Indonesia dan masih terkendala oleh masalah Out Of Vocabulary (OOV). Adapun [4], [5] melakukan penelitian tentang ASR terisolasi bahasa Indonesia yang terbatas untuk vokal dan beberapa kosa kata tertentu. Bahasa Indonesia yang merupakan bahasa ibu Negara Kesatuan Republik Indonesia memiliki pola bahasa yang berbeda dengan bahasa Negara lain. Ia tidak terikat oleh penggunaan gender dan gaya suara. Sehingga bahasa Indonesia termasuk anggota bahasa aglutinasi, yang berarti memiliki sufiks dan prefiks yang kompleks yang melekat pada kata dasar. Kata dasar dalam bahasa Indonesia memiliki pola suku kata yang sederhana, umumnya berpola V, VK, KV dan KVK [6], [7]. Dalam penuturan sebuah kata bahasa Indonesia setiap suku katanya akan diiringi oleh sebuah hembusan nafas. Hal ini memungkinkan adanya jeda antar suku kata dan menghasilkan representasi sinyal suara kata bahasa Indonesia yang berbeda untuk tiap suku katanya. Sehingga suara tutur bahasa Indonesia dapat dikenali pada tingkat suku kata. Abriyono [7] telah melakukan penelitian ASR untuk mengubah suara suku kata bahasa Indonesia menjadi tulisan, namun akurasinya sangat rendah. Sedangkan Suyanto [8] mengajukan sebuah desain baru untuk membuat LVCSR bahasa Indonesia, yaitu berdasarkan pada penggabungan fonem dan suku kata. Meninjau pada kenyataan bahwa 92% kosa kata bahasa Indonesia tersusun dari 4 pola suku kata tersebut diatas, maka diharapkan database LVCSR yang begitu besar dapat digantikan dengan database suku kata yang lebih kecil namun dapat mencakup seluruh kata. Tingkat pengenalan dipengaruhi oleh metode ekstraksi dan klasifikasi yang digunakan. Sejauh ini metode ekstraksi MFCC lebih banyak digunakan, seperti yang telah dilakukan oleh [1]–[4], [7] dan [9]. Adapun metode wavelet telah diaplikasikan oleh [5], [10] dan [11]. Kedua metode tersebut masing-masing memiliki kekurangan dan kelebihan seperti yang telah dijelaskan [12]. Aplikasi kedua metode tersebut juga masih berkisar pada fonem, ISSN: 2085-6350 Yogyakarta, 15 September 2015 CITEE 2015 246 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, FT UGM kosa kata dan kalimat. Adapun aplikasi MFCC pada domain suku kata telah dilakukan oleh [7] untuk bahasa Indonesia. Namun hasil pengenalannya masih sangat rendah. Sehingga perlu diterapkan metode ekstraksi lain yang dapat meningkatkan akurasi pengenalan suku kata, yaitu dengan metode ekstraksi wavelet. Sedangkan untuk klasifikasi, Hidden Markov Models (HMM) yang bekerja berdasarkan proses stokastik memberikan hasil yang paling baik karena kemampuannya mengenali variabilitas data yang sangat kecil, seperti yang telah dilakukan oleh [1]–[3], [9]. Namun penggunaan Gaussian Mixture Models (GMM) sebagai model distribusi probabilitas observasi masih meninggalkan masalah pada masalah komputasi. Sehingga Budi [9] dan Buono [11] menggunakan probabilitas jarak Euclid sebagai pengganti GMM. Pada penelitian ini dikembangkan sistem ASR bahasa Indonesia berbasis suku kata dengan metode ektraksi ciri MFCC dan wavelet. Klasifikasi menggunakan HMM dengan menerapkan metode probabilitas jarak Euclid.