MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902

## Ekstraksi Ciri Pelafalan Huruf Hijaiyyah Dengan
Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients
YOULLIA INDRAWATY 1 , IRMA AMELIA DEWI 2 , RIZKI LUKMAN 3
Institut Teknologi Nasional Bandung Email : rizkilap@gmail.com

## ABSTRAK
Huruf  hijaiyyah  merupakan  huruf  penyusun  ayat  dalam  Al  Qur’an. Setiap  huruf hijaiyyah memiliki karakteristik pelafalan yang berbeda. Tetapi dalam praktiknya, ketika membaca huruf hijaiyyah terkadang tidak memperhatikan kaidah bacaan makhorijul  huruf.  Makhrorijul  huruf  adalah  cara  melafalkan  atau  tempat keluarnya  huruf  hijaiyyah.  Dengan  adanya  teknologi  pengenalan  suara,  dalam melafalkan huruf hijaiyyah dapat dilihat perbedaannya secara kuantitatif melalui sistem. Terdapat dua tahapan agar suara dapat dikenali, dengan terlebih dahulu melakukan  ekstraksi  sinyal  suara  selanjutnya  melakukan  identifikasi  suara  atau bacaan. MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) merupakan sebuah metode untuk melakukan ektraksi ciri yang menghasilkan nilai cepstral dari sinyal suara. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  cepstral  pada  setiap  huruf hijaiyyah.  Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  setiap  huruf  hijaiyyah  memiliki nilai cepstral yang berbeda.
Kata kunci: Huruf hijaiyyah, Speech Recognition, MFCC

## ABSTRACT
The hijaiyyah is the one verse forming in the Qur 'an. Each hijaiyyah letter has different  pronunciation  characteristics.  But  in  practice,  when  reading  Hijaiyyah letters sometimes do not pay attention to the rules of reading Makhorijul letters. Makhrorijul letters are a way to pronounce the hijaiyyah letters. Makhrorijul letter is a way to pronounce the hijaiyyah letters. With Speech Recognition technology, in  pronouncing  hijaiyyah  letters,  the  difference  can  be  seen  quantitatively through the system. There are two stages of making the sound identifiable, first performing  an  extraction  of  the  sound  signal  next  doing  voice  identification. MFCC  (Mel  Frequency  Cepstral  Coefficients)  is  a  method  of  creating  a characteristic  process  that  results in  the  cepstral  value  of  the  signal.The  study was meant to find out the cepstral value in each of the hijaiyyah letters. The test results  have  already  been  done,  each  hijaiyyah  letter  has  a  different  cepstral value.
Keywords : Hijaiyyah Letters, Speech Recognition, MFCC

## 1. PENDAHULUAN
Makhorijul huruf merupakan cara melafalkan atau tempat keluarnya huruf hijaiyyah, dimana dalam membaca Al-Qur’an makhorijul huruf harus diketahui dan benar-benar dipahami  dalam  rangka  untuk menciptakan  bacaan  Al-Qur’an  yang  baik  dan  benar (Ahmad, Dadan, 2013) . Dengan kemajuan teknologi yang semakin pesat  ucapan manusia dapat dikenali oleh komputer. Salah satu teknologi yang mendukung adalah speech recognition (pengenalan ucapan) .
Speech  Recognition merupakan  salah  satu  teknik  untuk  mengenali  suara  ucapan dengan menerima masukan berupa huruf atau kata yang diucapkan sampai ucapan dikenali  atau  diidentifikasi  sehingga  dapat  dimanfaatkan  dalam  sebuah  aplikasi pengenalan  ucapan (Triansyah,  Ersa,  2015). Terdapat  beberapa  metode  agar suara  yang  diucapkan  dapat  dikenali  oleh  komputer,  salah  satunya  dengan menggunakan metode Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC).
MFCC merupakan salah satu metode yang banyak digunakan dalam bidang speech technology ,  baik speaker  recognition maupun speech  recognition .  Metode  ini digunakan  untuk  melakukan feature  extraction ,  sebuah  proses  yang mengkonversikan  sinyal  suara  menjadi  beberapa  parameter (Manunggal,  2005) . MFCC membantu untuk mengetahui nilai cepstral pada suara dihasilkan.
Tujuan dari penelitian ini yaitu membuat sistem untuk mengetahui nilai ekstraksi ciri dari  setiap  huruf  hijaiyyah  dengan  menggunakan  metode  MFCC  sebagai  ekstraksi suara.
Adapun ruang lingkup penelitian yang dibuat adalah sebagai berikut:
1. Huruf hijaiyyah yang dibahas sebanyak 28 huruf dengan tanda baca fathah ,
2. Pelafalan huruf hijaiyyah dilakukan oleh orang dewasa,
3. Durasi pengucapan selama 2 detik,
4. Frekuensi sampling standar 44100Hz,
5. Jenis suara yang digunakan mono .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Blok Diagram
Perancangan sistem yang dibangun tersebut meliputi tahapan yang dijelaskan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Pada Gambar 1, ditunjukkan blok diagram pada sistem yang dibangun. Sinyal suara yang  telah  direkam  akan  dianalisa  terlebih  dahulu,  selanjutnya  melakukan  proses ekstraksi ciri menggunakan metode MFCC dan hasil akhirnya berupa nilai cepstral .

## 2.2. Flowchart MFCC
Untuk proses MFCC ada beberapa tahapan yang perlu dilakukan sehingga didapatkan nilai ekstraksi ciri. Pada Gambar 2 dijelaskan alur proses dari MFCC.

## Gambar 2. Flowchart MFCC
Pada Gambar 2 merupakan tahapan-tahapan yang digunakan dalam proses feature extraction MFCC berikut penjelasannya:
1. Sinyal  ucapan  di  rekam  melalui microphone  pada  smartphone  yang disimpan dalam format .mp3,
2. Melakukan  proses DC-Removal  untuk  mendapatkan  nilai  normalisasi  dari sampel sinyal.
3. Melakukan  proses Pre-emphasize  untuk  memperbaiki  sinyal  dari  noise (bising).
4. Melakukan proses Frame Blocking bertujuan untuk membagi sampel sinyal menjadi beberapa frame.
5. Melakukan proses Windowing untuk mengurangi efek aliasing pada ujung- ujung frame yang dihasilkan oleh proses frame blocking.
6. Melakukan proses FFT ( Fast Fourier Transform) sehingga diperoleh sampel sinyal dalam frekuensi domain.
7. Melakukan proses Mel Frequency Warping untuk untuk mendapatkan nilai diskrit dari sinyal untuk proses DCT (Discrete Cosine Transform).
8. Melakukan proses DCT untuk mendapatkan mel cepstrums.
9. Melakukan  proses Cepstral  Liftering,  bertujuan  menghaluskan  spectrum sinyal.
10. Spectrum  sinyal  yang  telah  dihasil  bernilai cepstral  coefficient  digunakan seb a gai fitur ekstraksi.

## 2.3.  Penerapan Proses MFCC
Data  sinyal  suara  diperoleh  dengan  cara  merekam  suara  melalui  mikrofon  yang dihubungkan  dengan  komputer.  Perekaman  suara  yang  dilakukan  dalam  aplikasi menggunakan  frekuensi sampling standar 44100Hz.  Suara  dengan  format .mp3 ini dapat menggunakan 16 bits/sample dan 1 untuk channel mono . Durasi suara yang direkam apabila lebih pendek lebih mudah untuk diambil perbedaan fiturnya. Dalam analisis  ini  digunakan  contoh  durasi  rekaman  yang  diambil  adalah  2  detik. Penghitungan untuk menentukan data sampling:
(     )    ( ) ........(1)
Keterangan: X = Data sampling sinyal Fs = Frekuensi sampling bit = Jumlah bit resolusi dt = Durasi rekaman (detik) j    = Channel (mono = 1 ) Perhitungan pada proses akuisi data untuk pengambilan sampling adalah:
( )
Untuk menghitung sample rate , gunakan cara dengan waktu 2s maka didapatkan
= .
1. DC-Removal DC-Removal bertujuan  untuk  menghitung  rata-rata  dari  data  sampel  suara,  dan mengurangkan nilai setiap sampel suara dengan nilai rata-rata tersebut. Tujuannya adalah  mendapat  normalisasi  dari  data  suara  input.  Input  dari  proses  ini  adalah sample suara dalam bentuk array dan keluarannya adalah array sampel suara yang sudah dinormalisasi. Untuk menghitung DC Removal maka untuk sampel data sinyal sebagai  berikut (9, 11, 13, 10, 15, 22, 14, 7) adalah Hitung Sampel sinyal uji:
........(2)
Setelah  nilai  rata-rata  diketahui,  kurangkan  nilai  sinyal  awal  dengan  hasil DC Removal sehingga nilai sinyal menjadi:
..........(3) Keterangan : y[n]= sampel sinyal hasil proses DC-Removal x[n]= sampel sinyal asli ̅ Nilai rata-rata sampel sinyal asli N   = Panjang sinyal Proses ini menggunakan Persamaan 3 perhitungannya sebagai berikut : y 0 = 9 - 12,6 = - 3,6 y 4 = 15- 12,6 =   2,4 y 1 = 11- 12,6 = - 1,6 y 5 = 22- 12,6 =   9,4 y 2 = 13- 12,6 =   0,4 y 6 = 14  - 12,6 = 1,4 y 3 = 10- 12,6 =  - 2,6 y 7 = 7 - 12,6 = - 5,6
𝒙 = 9+  + 3+  + 5+  +  + .
𝑦 𝑛    𝑥 𝑛  −  ̅    ,     ≤ 𝑛 ≤ 𝑁 −
Sehingga hasil data sinyal setelah dilakukan DC Removal adalah : (- 3,6 , - 1,6 , 0,4 , - 2,6 , 2,4 , 9,4, 1,4 , - 5,6)

## 2. Pre-Emphasize
Pre-emphasize dilakukan  untuk  memperbaiki  sinyal  dari  gangguan noise ,  sehingga dapat meningkatkan tingkat akurasi dari proses feature extraction. Default nilai alpha yang digunakan dalam proses ini adalah 0.97 . Dalam melakukan penghitungan pre-emphasize dengan data hasil dari DC- removal (-3,6 , -1,6 , 0,4 , -2,6 , 2,4 , 9,4, 1,4 , -5,6) diketahui α = 0,97.
……..(4)
Keterangan : y[n] = sinyal hasil pre-emphasize filter s[n]= sinyal sebelum pre-emphasize
Y 0 = -3.6 Y 4 = (2,4  - (-2,6 * 0,97))  = 4,922 Y 1 = (-1,6 - (-3,6* 0,97)) = 1,892 Y 5 = (9,4  - (2,4 * 0,97))  = 7,072 Y 2 = (0,4  - (-1,6* 0,97))  = 1,952 Y 6 = (1,4 - (9,4 * 0, 97)) = - 7,718 Y 3 = (-2,6  - (0,4 * 0,97))  = -2,988 Y 7 = (-5,6 - (1.4 * 0,97)) = - 6,958
Data sinyal baru adalah data sinyal sebelum proses pre-emphasis ditambah dengan data hasil pre-emphasis Persamaan 4. Sehingga sinyal setelah pre-emphasis :
..........(5 )
Nn= Nn baru
Yn= signal hasil dari pre-emphasize Nn= Nn lama(hasil nilai pre-emphasize ) N 0 = -3,6 + (-3,6) = -7,2 N 4 =  2,4 + (4,922) = 7,322 N 1 = -1,6 + (1,892) = 0,292 N 5 = 9,4 + (7,072) = 16,472 N 2 =  0,4 + (1,952) = 2,867 N 6 = 1,4+ (-7,718) = -6,318 N 3 =-2,6+ (-2,988) = 2,352 N 7 =-5,6+(-6,958)=-12,558 Begitu juga dengan data yang lainnya, sehingga didapatkan nilai sinyal setelah pre- emphasis adalah :
(-7,2 , 0,292 , 2,867 , 2,352 , 7,322 , 16,472 , -6,318 , -12,558)

## 3. Frame Blocking
Hasil  perekaman  suara  merupakan  sinyal analog yang  masih  bergantung  terhadap waktu  atau  sering  disebut variant  time. Oleh  karena  itu  sinyal tersebut  harus dipotong-potong dalam slot-slot waktu tertentu agar bisa dianggap invariant .
Frame  blocking adalah  suatu  proses  yang  bertujuan  untuk  membagi  sampel  suara menjadi  beberapa frame atau  slot  dengan  panjang  tertentu.  Pada  penelitian  yang dilakukan  sinyal  suara  akan  dipotong  sepanjang  20  ms  disetiap  pergeseran sepanjang 10ms.
𝑦 𝑛    𝑠 𝑛  − 𝛼 𝑠 𝑛 −      ,    .9 ≤ 𝛼
≤  .
N n = N n + Y n
Pada frame blocking melanjutkan perhitungan sebelumnya, pada tugas akhir ini data yang dibuat dengan waktu = 20 ms dan sampel rate =88200 Hz, N = 88200 * 0,02 = 1764 Sample Point dan M = 1764/2 = 882. Waktu = 20 ms = 0,02 s. I = 88200Hz hasil dari sample rate N = sampel point
……...(6)
Jumlah frame = ((88200-1764)/882+1) = 99

## 4. Windowing
Ada  banyak  fungsi windowing namun  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah hamming window karena mempunyai hasil yang lebih baik dalam pembatasan sinyal yang  akan  dianalisis.  Proses windowing berfungsi  untuk  mengurangi  efek diskontinuitas pada ujung-ujung frame yang dihasilkan oleh proses frame blocking . Berdasarkan  Persamaan  7,  maka  penghitungan Hamming  window dengan  sampel point 1764, sebagai berikut :
.........(7)
W 0 = 0.54 – 0.46 cos 3. . W 4  = 0.54  –  0.46  cos
3.    5 .
W 1 = 0.54 – 0.46 cos 3. . W 5  = 0.54  –  0.46  cos 3. .
W 2 = 0.54 – 0.46 cos 3. . W 6  = 0.54  –  0.46  cos 3. .
W 3 = 0.54 – 0.46 cos 3.    3 . W 7  = 0.54  –  0.46  cos
3. .
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  Persamaan  8,  sehingga didapatkan perhitungan sebagai berikut:
............(8)
Keterangan :
x(n)= nilai sampel sinyal
N= frame size , merupakan kelipatan 2 xi(n)= nilai sampel dari frame sinyal ke-1 w(n)= fungsi window
X 0 =-7,2* 0.08 = -0,58 X 4 = 7,322   * 0.08 = 0,59 X 1 =-0,292 * 0.08 = 0,01 X 5 = 16,472 * 0.08 = 1,32 X 2 = 2,867 * 0.08 = 0.23 X 6 = -6,318 * 0.08 = -0,51 X 3 = 2,352 * 0.08 = 0.19 X 7 = -12,558 * 0.08 = -1,005
Sehingga dan diperoleh nilai sebagai berikut : (-0,58 , 0,01 , 0,23 , 0,19 , 0,59 , 1,32 , -0,51 , -1,005)
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒   ((𝐼 − 𝑁)/ M+1)
W(n) = 0.54 - 0.46 * cos(2*pi*j)/(N-1)
𝑥(𝑛)   𝑥𝑖(𝑛) ∗ 𝑤(𝑛)    , 𝑛    . , … , 𝑁 −

## 5. Fast Fourier Transform
Analisa berdasarkan fourier transform sama artinya dengan analisa spektrum, karena fourier transform merubah signal digital dari time domain ke frequency domain. Berdasarkan Persamaan 9 untuk menghitung nilai FFT, Maka diperoleh perhitungan sebagai berikut:
( )     ∑  ( )     ( .  ℎ .  .  . ) −   ∑  ( )     ( .  ℎ .  .  . ) . . . . . . . . . (9)
Keterangan : F(k)= Forurier Form Transform
F(n)= Sampel data N= titik transform K = sampel ke-n T= hasil windowing Diketahui sinyal hasil windowing : (-0,58 , 0,01 , 0,23 , 0,19 , 0,59 , 1,32 , -0,51 , - 1,005)
[− .  (    ( ℎ  ∗   ∗ ))] −       ( ℎ  ∗   ∗ )
[ .   (    ( ℎ  ∗   ∗ ))] −       ( ℎ  ∗   ∗ )
[ .   (    ( ℎ  ∗   ∗ ))] −       ( ℎ  ∗   ∗ )
[ . 9 (    ( ℎ  ∗   ∗ ))] −       ( ℎ  ∗   ∗ )
[ . 9 (    ( ℎ  ∗   ∗ ))] −       ( ℎ  ∗   ∗ )
[ ,   (    ( ℎ  ∗   ∗ ))] −       ( ℎ  ∗   ∗ ) [− ,   (    ( ℎ  ∗   ∗ ))] −       ( ℎ  ∗   ∗ ) [− .    (    ( ℎ  ∗   ∗ ))] −       ( ℎ  ∗   ∗ )
, .
Lakukan perhitungan yang sama sampai F7. Sehingga diperoleh data sinyal hasil FFT sebagai  berikut:  (F(0)=  0,031  ,F(1)=  0.061  ,  F(2)=  0.092  ,  F(3)=  0.123  ,  F(4)= 0,153 , F(5)= 0,184 , F(6)= 0,197 , F(7)= 0,245

## 6. Algoritma Filterbank
Magnitude hasil  dari  proses  FFT  selanjutnya  akan  melalui  tahap filterbank. Untuk dapat  melakukan  tahap filterbank ini,  maka  terlebih  dahulu  harus  dicari  nilai-nilai koefisien dari filterbank . Berdasarkan  Persamaan  10  untuk  perhitungan filterbank ,  maka  penghitunganya sebagai berikut: Untuk mendapatkan H i , digunakan formula :
S i =  nilai  hasil  dari proses FFT
2595  =  variabel  hasil mel
……...(10) H i = 2595*log(1+1000/700)/S i /2
Maka penghitungan sebagai berikut : H 0 = 2595*log(1+1000/700) / , /2 = 16128,80 H 1 = 2595*log(1+1000/700) / , /2 = 8196,60 H 2 = 2595*log(1+1000/700) /0,092/2 = 5434,70 H 3 = 2595*log(1+1000/700) /0,123//2 = 4064,98 H 5 = 2595*log(1+1000/700) / , /2 = 2717,35 H 6 = 2595*log(1+1000/700) / , 9 /2 = 2538,03 H 7 = 2595*log(1+1000/700) / , //2 = 2040,79
Maka penghitungan filterbank sebagai berikut :
.........(11)
Keterangan : N     = jumlah magnitude spectrum (N N)
S[j]  = Magnitude spectrum pada frekuensi j Hi[j] = koefisien filterbank pada frekuensi j (1 ≤ i ≤ M) M     = jumlah channel dalam filterbank
Y 0 = , *16128,80= 499.99
Y 4 = , *3267,93= 499.99 Y 1 = , *8196,60= 499.99
Y 5 = , *2717,35= 499.99 Y 2 = , 9 *5434,70= 499.99 Y 6 = 0,197*2538,03= 499.99 Y 3 = , *4064,98= 499.99
Y 7 = , *2040,79= 499.99

## 7. Algoritma Discrete Cosine Transform (DCT)
Proses DCT adalah langkah terakhir dari proses feature extraction. Melalui proses ini akan  diperoleh  beberapa  nilai  yang  merupakan  dimensi  dari vector yang bersangkutan.
Berdasarkan  Persamaan  12  maka  untuk  melakukan  penghitungan  DCT  sebagai berikut : Nilai hasil filterbank = (499.99 , 499.99 , 499.99 , 499.99 , 499.99 , 499.99 , 499.99) Koef (k) = 8
……….(12) Keterangan :
SK= keluaran dari proses filterbank pada index K K= jumlah koefesien yang diharapkan
Untuk n = 0 maka, C0 = log(499.99) cos[0(0-1/2)3.14/8]+ log(499.99) cos[0(1-1/2)3.14/8]+ log(499.99) cos[0(2-1/2)3.14/8]+ log(499.99) cos[0(3-1/2)3.14/8]+ log(499.99) cos[0(4-1/2)3.14/8]+ log(499.99) cos[0(5-1/2)3.14/8]+ log(499.99) cos[0(6-1/2)3.14/8]+ log(499.99) cos[0(7-1/2)3.14/8] = 21.592 Lakukan  perhitungan sama  sampai C7,  sehingga  didapatkan nilai  (21.592,  5.304,  - 0.008, 4.494, 2.906, 2.996, 0.010, 1.043)
𝐶𝑛   ∑ (𝑙𝑜𝑔𝑆𝐾)𝐶𝑜𝑠 𝑘 𝑘 𝑛 (𝐾 − ) 𝜋 𝑘

## 8. Cepstral Liftering
Hasil  dari  proses  DCT  adalah cepstrums yang  sebenarnya  sudah  merupakan  hasil akhir dari proses feature extraction. Tetapi seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, bahwa  untuk  dapat  meningkatkan  kualitas  pengenalan,  maka cepstrums hasil  dari proses DCT harus melewati proses cepstral liftering. Berdasarkan  Persamaan 13 maka untuk melakukan penghitungan Cepstral Liftering sebagai berikut :
.............(13)
Nilai Hasil DCT = (21.592, 5.304, -0.008, 4.494, 2.906, 2.996, 0.010, 1.043)
Sehingga: W 1 = 21.592*8/2*sin(1*3.14/8) = 0.5917 W 5 =2.906*8/2*sin(5*3.14/8) = 0.3978 W 2 = 5.304*8/2*sin(2*3.14/8) = 0.2907 W 6 =2.996*8/2*sin(6*3.14/8) = 0.4924 W 3 = -0.008*8/2*sin(3*3.14/8) = -0.0007 W 7 =0.010*8/2*sin(7*3.14/8) = 0.0019 W 4 = 4.494*8/2*sin(4*3.14/8) = 0.4925 W 8 =1.043*8/2*sin(8*3.14/8)
= 0.2285

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian dilakukan mengucapkan seluruh huruf hijaiyyah yang dilakukan oleh suara laki-laki. Dan didapatkan nilai ekstraksi ciri pada tabel berikut:
Tabel 1. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /a/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /a/ -49.415627 4.6025367 3.7764504 4.6324067 2.2539566 -19.603992 -7.649221 -4.322 -2.805502 -2.7494075 -0.9955674 4.0762067 3.261625 4.2760873 2.896796 -4.481654 -4.3630357  -4.3545766  -1.9089619  -2.9616673 8.591028 3.5876276 3.3489664 2.3986554 2.2152941 3.83546 -4.242295 -4.2981215  -2.8023164  -1.7102306 2.0533178 4.738666 4.242403 3.024245 1.6247779 -2.6351454 -4.049485 -3.1217382  -3.5239003  -2.3653364
Tabel 1 adalah nilai ekstraksi huruf /a/ dengan range nilai -49.415627 sampai 8.591028.
Tabel 2. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /ba/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /ba/ -62.509323 2.193612 3.1608431 4.4871116 2.133211 -26.217062  -5.8374753 -4.307515 -2.7739506  -2.6769571 7.337936 1.4483207 3.1336215 4.3060665 2.8263094 9.864458 -2.467735 -4.185477 -1.84825 -2.9058812 11.092244 3.2555027 3.101538 2.4720087 2.1532943 -4.371674 -2.8249283  -3.9833858  -2.7368774  -1.6175331 8.94634 3.9982722 4.0760503 3.0351052 1.5275658 -4.4427786  -3.4227393  -3.1194801 -3.514222 -2.3073857
Tabel 2 adalah nilai ekstraksi huruf /ba/ dengan range nilai -69.509323 sampai 11.092244.
𝑊 𝑛 ⬚
𝐿 ( 𝑛𝜋 𝐿 ) , 𝑛    , , … 𝐿
Tabel 3. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /ta/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /ta/ -59.53147 5.5429 4.0141215 4.6829176 2.3727767 -18.866007  -5.5923986  -4.4439235  -2.8373168 -2.858303 10.77782 4.968948 3.5382643 4.338176 3.0385022 2.1707792 -5.666702 -4.3883576  -1.9726893 -3.076661 -0.3963981 4.7082267 3.374131 2.4532492 2.332378 -1.0516256  -5.2180967  -4.3017564  -2.9362571  -1.8082172 4.486198 4.555715 4.2164717 3.1273534 1.7086031 -6.420867 -4.1581264  -3.1362813  -3.6710255  -2.4695728
Tabel  3  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /ta/  dengan  range  nilai  -59.53147  sampai 10.77782.
Tabel 4. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /tsa/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /tsa/ -56.416035 2.8057928 3.649088 4.6352754 2.1257656 -15.511372 -3.015296 -4.240742 -2.8302636 -2.609881 7.4626427 2.0365033 3.268242 4.3460555 2.83648 -4.981326 -2.343055 -4.0041823  -2.0253365 -2.91294 3.5800834 2.055424 2.8880937 2.3861823 2.1792274 -8.124246 -3.6164513  -3.7848241  -2.8147118  -1.6480619 10.1884775 4.088292 3.992194 2.9379878 1.5442922 -4.8062983  -3.8581405  -2.9705708  -3.4354353  -2.2941139
Tabel  4  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /tsa/  dengan  range  nilai  -56.416035  sampai 10.1884775.
Tabel 5. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /ja/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /ja/ -50.15012 7.6478157 3.3252146 3.8738623 1.9800885 -18.527628  -0.2578583  -5.6534407  -1.8888113 -2.24846 -1.5837601 2.3206778 3.513864 3.9629726 2.3426943 -9.089347 -0.4474030  -4.8764076  -1.9183376  -2.3303714 4.675037 0.23011446  3.0948877 2.570113 1.737176 -4.63631 -1.8344779 -3.201564 -3.184753 -1.304827 16.55757 1.9456244 3.3254504 3.1474614 1.3952974 -4.7923503  -4.4193454  -1.5719311  -3.5247436  -2.3096642
Tabel  5  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /ja/  dengan  range  nilai  -50.15012  sampai 16.55757.
Tabel 6. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /ha/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /ha/ -39.74047 5.108149 3.713051 4.9069176 2.406864 -6.7758193  -4.9553504  -4.3824673  -3.0446715 -2.87462 9.273849 3.6339083 3.5182383 4.498935 3.0397112 -5.242606 -4.5011444 -4.434601 -2.1366563  -3.0731292 1.7902313 3.9884171 3.4978342 2.5800028 2.3304737 -1.0834247  -4.5693254  -4.4394126  -3.0461643  -1.8017211 4.643169 4.07717 4.4405704 3.1990066 1.6908066 -5.1965823  -3.7129006  -3.3354704 -3.708943 -2.443406
Tabel  6  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /ha/  dengan  range  nilai  -39.74047  sampai 9.273849.
Tabel 7. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /kho/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /kho/ -26.627468 3.4800131 2.8498673 4.260675 1.9093782 -23.451506 -4.748908 -3.5594115  -2.4093518  -2.4029958
5.651264 3.1695044 2.7482507 3.8793237 2.5973516 -5.9179645  -3.4506092  -3.6817105  -1.5499057  -2.6602874 5.9395785 2.76584 2.7269187 1.9954317 1.9433293 -1.1548873 -3.583186 -3.6726344  -2.4807074  -1.4396602 1.9722831 3.320875 3.7496734 2.6556458 1.3606619 -2.7025642  -2.9809477 -2.681506 -3.1920152  -2.1268994
Tabel  7  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /kho/  dengan  range  nilai  -26.627468  sampai 5.9395785.
Tabel 8. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /da/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /da/ -46.1354 3.3730395 3.5046775 4.7892947 2.2970936 -27.700619  -4.4708714 -4.111706 -2.9124656  -2.7768402 6.7052026 3.4930863 3.4792569 4.403771 2.9488475 1.1394407 -3.6759226  -4.3308363  -2.0226142  -2.9789886 3.0844605 3.349221 3.3210762 2.4609396 2.2413464 0.34790817  -4.5330443 -4.351767 -2.9289575  -1.7163968 0.6762019 3.7165282 4.2827616 3.0765774 1.6236539 -5.0430675  -3.6234102  -3.2567792  -3.6172738  -2.3781385
Tabel  8  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /da/  dengan  range  nilai  -46.1354  sampai 6.7052026.
Tabel 9. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /dza/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /dza/ -33.136375 1.9852728 3.0638223 4.477985 2.0515857 -32.32397 -4.342399 -3.6630282  -2.5892947  -2.5418801 4.139538 3.596941 3.1122913 4.111105 2.7365294 -0.1684953 -3.23173 -3.8919172  -1.7336552  -2.7855906 7.5514307 2.894627 2.9056997 2.1804335 2.0611036 -1.2793803  -3.9677634  -3.9812906 -2.663994 -1.5456678 0.19898011  3.1662471 3.9151068 2.8139412 1.456923 -3.8984625  -3.2882783 -2.946794 -3.3658228  -2.2165089
Tabel  9  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /dza/  dengan  range  nilai  -33.136375  sampai 7.5514307.
Tabel 10. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /ro/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /ro/ -39.657658 5.1744967 3.1861808 4.838895 2.3530746 -3.1033614  -4.0455093 -4.568729 -2.906254 -2.839815 13.446161 1.1953301 3.6540017 4.3838215 2.9721303 -18.686764  -3.5824049  -4.1855407  -2.1548963  -2.9841287 1.376976 4.2783575 3.115229 2.5282414 2.2688682 1.5603633 -5.1396537 -4.189801 -2.9841006  -1.7462224 0.4386713 3.517516 4.511389 3.0421085 1.6524414 -5.3144875  -2.7875655 -3.351448 -3.6163168 -2.384108
Tabel  10  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /ro/  dengan  range  nilai  -39.657658  sampai 13.446161.
Tabel 11. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /za/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /za/ -35.059204 3.7640839 3.7043853 4.370575 2.061718 -10.566767  -4.0682592 -4.419966 -2.6342363  -2.5407462 0.6063767 1.6407088 3.464878 4.252611 2.7290163 0.81888944  -1.8731892  -4.1254053  -1.8937496  -2.8148808
12.643252 2.040342 2.920006 2.444565 2.0956097 -6.713334 -3.1029258 -3.799 -2.81377 -1.5941916 9.448453 3.5989363 3.7158568 2.9682865 1.4937068 -6.718981 -3.6641328  -2.8013105  -3.4152138  -2.2650702
Tabel  11  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /za/  dengan  range  nilai  -35.059204  sampai 12.643252.
Tabel 12. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /sa/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /sa/ -7.1992006 4.386933 3.6631854 4.9330316 2.4089832 -1.9514581  -5.2261996 -4.374021 -3.044282 -2.8773391 -0.3420798 3.8089812 3.5602694 4.4885936 3.05187 -3.1627421  -4.4860067 -4.481324 -2.1690266  -3.0897894 2.468004 3.7212715 3.526557 2.5876474 2.3485465 -4.1309066 -4.532647 -4.422542 -3.082932 -1.8058484 4.3643255 4.1429834 4.4963717 3.212366 1.6927254 -4.251176 -3.7816792  -3.3664932 -3.729584 -2.431373
Tabel  12  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /sa/  dengan  range  nilai  -7.1992006  sampai 4.9330316.
Tabel 13. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /sya/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /sya/ -35.006714 3.5301523 3.0914106 4.4894633 2.0807319 -27.410875 -4.630751 -3.8719149  -2.6208246  -2.5608177 -1.9674258 3.195917 3.0318706 4.0726123 2.7544012 -3.135424 -3.8458726  -3.9818065  -1.7843412  -2.8066523 2.2899249 3.147408 3.033359 2.1775677 2.0789015 -2.0743253  -3.9172037 -3.907779 -2.6940718  -1.5558351 3.4952805 3.6217625 4.0491986 2.843225 1.4770422 -3.3408148 -3.257935 -2.891919 -3.3803096  -2.2314336
Tabel  13  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /sya/  dengan  range  nilai  -35.006714  sampai
4.4894633. Tabel 14. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /so/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /so/ -10.482418 3.0146086 4.0382733 5.4440994 2.7631826 -9.10919 -4.537568 -4.8375616  -3.5407872  -3.2116542 -5.9737444 3.4620564 4.0477467 4.962955 3.3703475 -1.3315679  -4.3712707 -4.991743 -2.6358519  -3.3908157 2.5565019 3.7771308 4.0425014 3.0220113 2.6278563 -2.5800295 -4.702185 -4.9321876 -3.502905 -2.0599837 2.4471078 4.4106154 5.0337086 3.610555 1.9271944 -2.6145844  -4.1243987 -3.885724 -4.1060367 -2.639049
Tabel  14  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /so/  dengan  range  nilai  -10.482418  sampai 5.4440994.
Tabel 15. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /do/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /do/ -43.72503 4.5033746 3.5503967 4.851586 2.3492348 -10.821611 -4.6808543 -4.286312 -2.9835236  -2.8221195 4.074492 2.660217 3.5068858 4.461488 3.0108516 -0.23097335 -3.805301 -4.3836894  -2.1453629 -3.05162 4.0434422 2.969014 3.3704457 2.547627 2.3049333 -10.02586 -4.1174173 -4.313581 -3.0397837  -1.7570732 5.78534 3.9253616 4.4000025 3.167566 1.656682 -4.6424627 -3.730318 -3.3060718 -3.693203 -2.3946092
Tabel  15  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /do/  dengan  range  nilai  -43.72503  sampai 5.78534.
Tabel 16. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /to/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /to/ -81.09579 3.7012668 3.160786 5.290876 2.5941243 -10.640301 -3.114129 -5.087764 -3.4002347 -3.03662 0.66204685 6.552692 3.7890062 4.8844194 3.2684634 -24.804832 -4.944902 -5.2044973  -2.4353096  -3.2464194 13.890984 5.245047 3.635835 2.751787 2.4760227 -3.4652426 -4.072068 -4.435308 -3.1689477  -1.8952116 2.3415768 3.473036 4.4845533 3.3055203 1.711819 3.6867745 -3.2861197 -3.353243 -3.7926066  -2.5338464
Tabel  16  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /to/  dengan  range  nilai  -81.09579  sampai 13.890984.
Tabel 17. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /dzo/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /dzo/ -15.040157 4.0538683 3.8775752 5.0706396 2.490223 -7.5780725  -5.5822263  -4.5154595 -3.182006 -2.9517925 3.3385239 4.044462 3.648406 4.6230774 3.11349 -5.867426 -4.0916176 -4.578478 -2.2636344  -3.1469252 5.4459476 3.356355 3.6336575 2.7031047 2.4010947 0.14545675  -4.2611985  -4.5870814  -3.1557422  -1.8675542 0.8471878 4.208706 4.6249385 3.3021488 1.7470856 -1.8712077 -3.964446 -3.5261729  -3.7979963  -2.4831936
Tabel  17  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /dzo/  dengan  range  nilai  -15.040157  sampai 5.4459476.
Tabel 18. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /aa/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /aa/ -26.677866 3.5943143 3.355213 4.8385315 2.2885115 -18.803679 -5.718583 -4.192401 -2.923985 -2.7791955 -6.0745325 2.9148428 3.320043 4.336659 2.9417784 -12.059564 -3.946694 -4.279656 -2.077433 -2.9770484 -0.72754383 2.9929338 3.4362116 2.3992844 2.2537632 -1.8782656 -4.2969537  -4.1701427  -2.9859989  -1.7091581 -0.14222068 3.8747559 4.414875 3.0471857 1.6317058 -3.6600578 -3.6569703  -3.1273487  -3.6243007  -2.3521373
Tabel  18  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /aa/  dengan  range  nilai  -26.677866  sampai
4.8385315.
Tabel 19. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /gho/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /gho/ -46.729195 4.93161 3.522058 4.8696146 2.3515942 -3.8272717  -5.7200265 -4.272323 -2.9851546  -2.8290024 0.87228733 3.772537 3.4119444 4.4109235 3.0063803 -10.291633  -4.5158496 -4.341767 -2.1187882 -3.048428 5.476539 3.6256192 3.420056 2.5140357 2.3177023 -6.6154437  -4.4769416 -4.289908 -3.0408354 -1.770819 5.4645 3.9984422 4.413683 3.1450768 1.6626858 -5.5211186  -3.6806524  -3.2598193  -3.6743646  -2.3943484
Tabel  19  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /gho/  dengan  range  nilai  -46.729195  sampai 4.93161.
Tabel 20. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /fa/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /fa/ -77.48307 4.695721 3.9720724 5.2901297 2.6337593 -11.462761  -5.7091856  -4.7682405  -3.4032538  -3.1007848 7.7362666 3.5553427 3.882609 4.7960234 3.2510853 -14.04736 -4.6692553 -4.809923 -2.4786947  -3.2674685 2.2872548 3.9925058 3.8873744 2.832341 2.5254545 -2.409936 -5.0159755 -4.727814 -3.3514662  -1.9705045 2.2584677 4.4425406 4.837786 3.430913 1.8614566 -4.6261406 -4.135632 -3.6625807 -3.963476 -2.576269
Tabel  20  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /fa/  dengan  range  nilai  -77.48307  sampai 7.7362666.
Tabel 21. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /qo/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /qo/ -52.897568 6.0711246 3.4873238 4.7937875 2.2945228 -18.099157 -5.0468445 -4.292909 -2.8888898  -2.7547956 -0.88296294 4.008487 3.3755457 4.30479 2.9413245 -10.950895 -3.801609 -4.351102 -2.0215945  -2.9704278 1.798612 4.0201187 3.3914783 2.3879743 2.2419913 0.1343854 -4.464371 -4.178852 -2.9311714  -1.7209477 3.4504924 4.305233 4.350169 3.0498803 1.613225 -3.450433 -3.6477628  -3.1092303 -3.577453 -2.3871884
Tabel  21  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /qo/  dengan  range  nilai  -52.897568  sampai 6.0711246.
Tabel 22. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /ka/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /ka/ -34.005733 4.1087766 3.6867094 5.0440617 2.561691 10.080491 -5.6075835 -4.441074 -3.1791058  -3.0370011 -4.5703053 5.1755223 3.7350354 4.660013 3.229015 -5.546599 -6.1218085 -4.713792 -2.3498464  -3.2808862 10.19755 5.348935 3.7335274 2.8162987 2.5267072 -7.455867 -5.5970426  -4.6117864 -3.285794 -1.9562631 5.7458544 4.6765985 4.6073513 3.4095304 1.800772 -3.8109903 -3.899619 -3.487286 -3.885633 -2.528681
Tabel  22  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /ka/  dengan  range  nilai  -34.005733  sampai 10.19755.
Tabel 23. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /la/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /la/ -25.765894 2.500775 3.3474426 4.6681333 2.1798153 -20.042458  -4.9121614  -4.0915837  -2.7912478  -2.6638703 0.7905726 3.7837918 3.2997584 4.2474294 2.8493283 -3.3665414 -4.036216 -4.1494493  -1.8921472  -2.9035747 7.368304 3.2396865 3.1538398 2.33937 2.1747875 -1.600228 -3.9771917  -4.1164045  -2.8141243  -1.6471488 0.9185694 3.5799189 4.1660104 2.9698849 1.5443517 -2.352452 -3.430263 -3.1317978 -3.494198 -2.2881327
Tabel  23  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /la/  dengan  range  nilai  -25.765894  sampai 7.368304.
Tabel 24. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /ma/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /ma/ -42.947968 6.662135 4.0276294 5.1427064 2.4859867
-25.0638 -5.0399795  -5.1633096  -3.1736786  -2.8734422 -9.495469 4.7757063 3.928692 4.5351534 3.1160684 -6.65152 -4.9503922 -4.913969 -2.2838748  -3.0956895 4.7843347 3.7708857 3.9846952 2.5826447 2.4070094 4.3053336 -5.504553 -4.595009 -3.1178048  -1.8397994 5.0454288 4.48388 4.8887963 3.2495236 1.7594028 0.6221033 -4.8979197  -3.4462538  -3.7159212  -2.5012643
Tabel  24  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /ma/  dengan  range  nilai  -42.947968  sampai
6.662135.
Tabel 25. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /na/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /na/ -54.50509 5.1266007 5.1115084 5.3769374 2.619774 -8.512604 -5.12089 -5.5995893  -3.4579387  -3.0848818 3.939629 5.735378 4.559402 4.872985 3.2678583 4.456211 -6.1414304  -5.4865026  -2.4345448  -3.2999616 4.899439 4.238459 4.3185425 2.878194 2.5572789 -3.7579143 -6.010221 -5.129771 -3.3181298  -2.0222745 -1.6423761 5.5173793 5.1228337 3.435358 1.899147 -3.5385811  -4.8300705 -3.982036 -3.9625456  -2.6344283
Tabel  25  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /na/  dengan  range  nilai  -54.50509  sampai 5.735378.
Tabel 26. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /wa/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /wa/ -7.5230465 3.9800742 3.2492485 4.733762 2.23958 -6.6112576 -4.6449337  -4.0497017  -2.8678238  -2.7218122 6.8651447 2.598518 3.2336879 4.2907934 2.8914046 -9.817951 -3.6116173  -4.1821265 -1.975398 -2.9266598 0.4424329 3.1211512 3.2633305 2.371288 2.201205 -0.43534157 -4.185781 -4.1445456  -2.8897328  -1.6716094 1.2579585 3.693083 4.2384143 3.0044155 1.5804247 -3.5529535 -3.354374 -3.1094456  -3.5456886  -2.3247416
Tabel  26  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /wa/  dengan  range  nilai  -9.817951  sampai 6.8651447.
Tabel 27. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /Ha/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /Ha/ -9.688971 3.7163603 2.9303992 4.377832 1.9990404 -15.607821  -4.6688075 -3.685626 -2.512572 -2.4899755 0.3172532 3.0758662 2.8826008 3.9764955 2.6894557 -3.7609932  -3.8065627  -3.8216414 -1.686958 -2.7488518 3.8449879  2.92584409  2.8768418 2.0992234 2.027544 -5.577623 -3.8312182  -3.7881417  -2.6208034  -1.5026953 4.3585396 3.4231644 3.9113538 2.7629702 1.4208355 -4.182124 -3.0967214  -2.7929606 -3.307912 -2.1757257
Tabel  27  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /Ha/  dengan  range  nilai  -15.607821  sampai 4.377832.
Tabel 28. Nilai Ekstraksi Ciri Huruf /ya/ Hasil Ekstraksi Ciri Dari Pelafalan Huruf /ya/ -53.669964 3.738049 3.5815165 4.852318 2.273525 -26.015846 -4.713441 -4.211227 -2.882102 -2.7715244 -0.86498517 2.7413628 3.4360702 4.352932 2.9258716 -11.92991 -4.26525 -4.1626043  -2.0482872  -2.9707522 -4.3762503 3.7188253 3.5097144 2.3841534 2.2324247
-1.6735393 -4.2968874  -4.1247087  -2.9592438  -1.7040567 1.9224265 3.8664818 4.4774966 3.0293908 1.6165894 -5.4060864 -3.4641306  -3.0505357  -3.6111124  -2.3633518
Tabel  28  adalah  nilai  ekstraksi  huruf  /ya/  dengan  range  nilai  -53.669964  sampai 4.852318.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  metode Mel-Frequency  Cepstral Coefficients sistem  dapat  merubah  sinyal  suara  menjadi  nilai cepstral .  Dari  semua huruf  hijaiyyah  (a  sampai  ya)  yang  diucapkan  memiliki  nilai  ekstraksi  ciri  yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Hafiz,  Adrian.,  dkk.,  2016. Aplikasi  Pendeteksian  Emosi  Manusia  Menggunakan Metode MFCC dan DTW. Prosiding SNTI Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara Jakarta, hal 29.
Triansyah,  Ersa.,  dkk.,  2017.  Implementas  Metode Pattern  Recognition Untuk Pengenalan Ucapan Huruf Hijaiyyah.
Ahmad,  Dadan.,  2013.  Makhroj  dan  Sifat-Sifat  Huruf  Hijaiyyah  Dalam  Al-Qur’an (online),  (http://dadanar.blogspot.com/2013/11/makhroj-dan-sifat-sifat-huruf- hijaiyyah.html, diakses 2 Oktober 2017).
Solinin,  Akhmad.,  2014.  Mengenal  dan  Memahami  Arti  Huruf  Hijaiyah  (online), (https://visiuniversal.blogspot.com/2014/07/mengenal-dan-memahami-arti- huruf.html diakses 3 September 2018)
Manunggal,  HS.  2005.  Perancangan  dan  Pembuatan  Perangkat  Lunak  Pengenalan Suara  Pembicara  dengan  Menggunakan  Analisa  MFCC Feature  Extraction . Surabaya.
Ade  Saputro,  Bagus.,  dkk.,  2018.  Sistem  Pembelajaran  Bacaan  Iqra  Melalui Voice Recognition Menggunakan Metode MFCC Dan VQ.
Rabiner,  Lawrence.,  Juang,  Biing-Huang.,  1993. Fundamentals  Of  Speech Recognition. Prentice Hall International Editions .