## Teknik Pengenalan Sinyal Wicara
Dengan Metoda Hidden Markov Model - Neural Network (Syaraf Tiruan)
Dzulkiflih 1 , Mohammad Ahied 2
1 Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Unesa Kampus Ketintang Surabaya 60231,Telp.(031)-8289070 e-mail: dzulkiflihaa@yahoo.com
2 Jurusan Pendidikan IPA Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Trunojoyo Madura e-mail: ahied@trunojoyo.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  menjelaskan  tentang  teknik  pengenalan  sinyal  wicara  dengan  metode  Hidden  Markav Model  –  Neural  Network.  Metode  HMM  tersebut  digunakan  untuk  menentukan  urutan  data  sinyal  wicara berdasarkan  inisial  dan    ekstraksi  ciri    dari  masing-masing  kata  yang  berbeda,  sedangkan  Neural  network digunakan untuk menentukan keberhasilan dalam proses pengenalan sinyal wicara.
Penelitian    ini  diucapkan  dengan  pengucap  tunggal  dengan  kata  dan  jumlah  kata  yang  berbeda  dan dilakukan dengan kumpulan 5 kata sampai 50 kata dalam bahasa Indonesia.
Eksperimen  dilakukan  dengan  ketentuan  :  jumlah  kata  50 , struktur  Neural  Network  yang  digunakan berjumlah  5  Hidden  layer,  yang  masing-masing  20  node,  10  node,  5  node,  10  node  dan  20  node  dan memperoleh hasil kesalahan pengenalan rata-rata dari kesalahan keseluruhan,  mencapai 4.72 % atau prosentase keberhasilan 95.28 %, maka dari hasil eksperimen yang dicapai menunjukkan bahwa laju kesalahan dari sistem akan meningkat, seiring dengan bertambahnya jumlah kata.
Kata kunci  : HMM-NN, vector kuantisasi, Bakpropagasi, forward-backward, cepstral, LPC

## ABSTRACT
This  research  describes  the  technique  of    the  speech  signal  recognition  method  Markov  Hidden Model - Neural Network. The HMM method is used to determine the order of the speech signal data based on the initials and extraction characteristics of each different, while the network was used to determine the success of the process of introducing the speech signal.
This  research  reciter  pronounced  with  single  words  and  the  number  of  different  words  and performed by a collection of five words to 50 words in Indonesian.
Experiments  performed  with  the  following  conditions:  the  number  of  words  50,  the  structure  of Neural  Network used  were 5 Hidden layers, each 20 nodes, 10 nodes, five nodes, 10 nodes and 20 nodes and obtaining  error  recognition  the  average  of  the  overall  error,  achieve  4.72%    or  95.28%  the  percentage  of success,  then  the  experiment  results  achieved  indicate  that  the  error  rate  of  the  system  will  increase,  as  the number of words.
Keywords: HMM-NN, vector quantization, Backpropagation, forward-backward, cepstral, LPC

## PENDAHULUAN
Secara  garis  besar  teknik  pengenalan  sinyal wicara  merupakan  suatu  usaha  untuk  menghasilkan suatu  mesin  cerdas  yang  mampu  mengenali  dan menentukan sinyal wicara yang diucapkan. Kesulitan yang  paling  mendasar  adalah  bagaimana  melakukan eksraksi  terhadap  sinyal  ucapan  menjadi  beberapa parameter  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi kata secara tepat.
Untuk  mengatasi  kesulitan  tersebut,  muncul  dan berkembang  beberapa  metoda  pendekatan,  diantara pendekatan  yang  berhasil  saat  ini  adalah  HMM dengan  Metode LPC  dan    Cepstralnya yang merupakan metode parametrik yang digunakan untuk merepresentasikan suatu segmen sinyal wicara.
Setelah  HMM  dengan  metoda  LPC  dan Ceptralnya berhasil, maka untuk meningkatkan mutu pola  pengenalan  sinyal  wicara  dengan  karakteristik sinyal  wicara  dengan  faktor  kesalahan  pengenalan yang  relatif  kecil,  maka  penulis  melakukan  metoda yang  sekarang  sedang  dikembangkan,  yaitu  metoda HMM-NN
Metoda ini berfungsi untuk memproses perubahan parameter sinyal yang diakibatkan dengan perbedaan  sinyal  wicara  yang  diucapkan  dengan pengujian  jumlah  hidden  layer,  momentum,  learning rate,  lamanya  iterasi  dan  jumlah  kata,  maka  HMM- NN sangatlah membantu permasalahan yang ada.

## Digital Signal Processing
Pengenalan  pola  ciri  sinyal  adalah  kumpulan beberapa algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasi-kan  data,  untuk  membuat  satu  atau lebih  ciri-ciri  sinyal  dari  yang  banyak  dan  variatif. Untuk  memperoleh  ciri  sinyal  dibutuhkan  metoda analisa  sinyal,  melalui  proses  normalisasi  sebelum dilakukan  ekstraksi  ciri,  proses  normalisasi  ini menggunakan  pengolahan  sinyal  digital  yang  sudah umum  dipakai.  Urutan  proses  pengolahan  sinyal digital dalam mengekstraksi ciri sinyal adalah :

## 1) Front End
Proses  ini  dimaksudkan  memotong    sinyal  yang  di depan  dan  belakang  yang  bukan  sinyal  informasi yang  terjadi  pada  proses  perekaman    sinyal  wicara, sehingga data yang tercakup merupakan data yang
ingin  diolah  lebih  lanjut  untuk  menuju proses Pre-Emphasis
2) Pre-Emphasis
Proses  ini  dimaksudkan  agar spektrum  sinyal  merata  di  semua frekuensi dengan menaikkan level frekwensi  tinggi  sebesar  6  dB/oktaf, fungsi transfer ditunjukkan pada persamaan (2.1).
1 ~ 1 ) (    z a z H , 1 95 . 0   a (2.1)
Dengan model filter seperti diatas, maka persamaan  (2.2)  merupakan  keluaran Preemphasis, yaitu:
) 1 ( ~ ) ( ) ( ~    n s a n s n s (2.2)
3) Framing
Sinyal  wicara  kemudian  diblok kedalam  frame  dengan N sampel,  frame yang  bersebelahan  dipisahkan  sejauh M sampel.  Dimana M=N/3 .  dan  terjadi penumpukan  sebanyak  N-M  sampel. Frame  ke-2  mulai  2M  sampel  setelah frame ke-1 (M sampel setelah frame ke- 2)  dan  terjadi  penumpukan  N-2M. Proses  ini  berlanjut  mencapai  nilai sinyal maksimum perframe..
M=80 N 240

## Gambar 2.1. Freming
jika N M  maka  estimasi  spektral LPC  akan  halus.  Jika N M  ,  maka tidak  terjadi  penumpukan  pada  frame yang bersebelahan sehingga sinyal suara tidak  muncul  pada  layar    analisa  frame dan  korelasi  antara  hasil  estimasi spektral LPC dari frame yang bersebelahan  akan  berisi  komponen noise  yang  akan  membesar  dan  jika M membesar  semakin  banyak  komponen sinyal suara yang dihilangkan.

## 4) Windowing
Windowing digunakan untuk meminimalisasi efek diskontinuitas sinyal pada setiap awal dan akhir bingkai.  Selain  itu  juga  untuk  memperkecil  sinyal hingga  menjadi  nol  pada  awal  dan  akhir  setiap bingkai.  Jika  window  dinyatakan  sebagai ) ( n w , maka hasil dari proses windowing adalah :
) ( * ) ( ) ( ~ n w n s n s l l  , 1 0    N n (2.3)
Window yang digunakan adalah Window Hamming dengan bentuk persamaan :
               1 2 cos 46 . 54 . 0 ) ( N n n W
 ,
1
0    N n (2.4) (5.6)

## Ekstraksi ciri
Setelah  sinyal    wicara  mengalami  proses windo-wing,  maka  langkah  berikutnya  adalah melakukan proses ekstraksi ciri, ekstraksi ciri melalui 2 tahapan, yaitu :
a) LPC “ Linear Predective Coding ”.
Mengekstraksi  infomasi  yang  terkandung dalam  sinyal  Wicara  dan  analisa  spektral  yang digunakan  untuk  mengkarakterisasi  sifat  dari  sinyal wicara  terhadap  waktu    Metoda  LPC  dapat memodelkan  sinyal  suara relatif lebih baik dari pada metode  lain.  Hal  ini  berlaku  pada  kondisi  hampir lunak  ( quasi  steady  state )  pada  daerah  bersuara dimana  model  “ all-pole ”  LPC  memiliki  pendekatan yang  baik  pada vokal  tract  spectral  envelope .  Untuk daerah tidak bersuara dan daerah transien, LPC masih dapat  memodelkan  sinyal  suara  walaupun  tidak sebaik pada daerah bersuara.
LPC  memiliki  kemampuan  dalam  pengolahan  pola suara  yang  lebih  baik  daripada  metode  FFT  ( fast fourier  transformator ).  Pada  analisa  LPC  terhadap sinyal  suara  dapat  memisahkan  sumber  dari vokal tract ( vokal  yang  terbentuk  dari  pernafasan ), sehingga  representasi  dari  karakteristik  vocal  tract yang  berkaitan  pada  wicara  yang  diproduksi  dapat diketahui.
Metode  LPC  adalah  Markov  Model  yang  secara analitik dapat secara tepat dan sederhana untuk dapat diimplementasikan  baik  pada  perangkat  lunak
sehingga proses komputasi yang
diperlukan lebih sedikit. b) Koefisien Cepstral Koefisien Cepstral c(  )
didefiniskan  sebagai  suatu  transformasi balik  Fourier  dari  logaritmik  spektrum |X(  )|  pada  selang  waktu  yang  sangat pendek.  Jika  suatu  sinyal  suara  x(t) dimodelkan  dan  dianggap  sebagai  suatu respon  dari  suatu  filter  artikulasi  vokal track yang digerakkan oleh
pseudoperiodic source g(t), maka :    t d t h g t x 0 ) ( ) ( ) (    ) ( ) ( ) (    H G X 
| ) ( | log | ) ( | log | ) ( | log    H G X   | ) ( | log | ) ( | log | ) ( | log ) ( 1 1 1     H F G F X F c       Secara prinsip, persamaan dapat menggambarkan bahwa koefisien Cepstral    c(  )  mengandung  2  informasi penting,  yaitu    elemen  yang  berkaitan dengan  daerah  frekuensi  rendah  ( low frequency  element )  dan  elemen  yang berkaitan  dengan  frekuensi  tinggi  ( hight frequency element ).
Konversi Parameter LPC ke Koefisien  Cepstrum Himpunan  parameter  LPC  yang dapat diturunkan dari himpunan koefisient LPC adalah koefisien cepstrum  LPC, c(m) ,  untuk  itu  dipakai rekursif
2 ln   o C             1 1 m K K m K m m a C m K a c , p m   1            1 1 m K m a K m a C m K
C , p m 
dimana 2  adalah gain dari model LPC koefisient cepstrum, koefisien ini merupakan  representasi transformasi Fourier dari logaritma magnitudo spektrum ,  menunjukkan  lebih  realiable dari pada ke-3 koefisien diatas. Reprensatasi  cepstrum  untuk p Q  digunakan dimana p Q ) 2 / 3 (  .
c) Vector Quantization “VQ” VQ adalah suatu metode untuk mengklasifikasi  ciri  dengan  memanfaatkan  metode vektor  sebagai  pembanding  jarak  antara  ciri. Sejumlah vektor kode buku i m dengan nilai bebas di pakai  untuk  memprediksi  berbagai  vektor  data masukan x ,  dengan  nilai  yang  telah  terkuantisasi. Biasanya vektor kode buku sudah didesain untuk tiap kelas dari nilai x yang menunjuk  kelas  sama dengan menghitung  jarak  terdekat  dengan  menggunakan vektor i m , perhitungan jarak menggunakan persamaan :   i m x c   min arg (2.7)
Dalam  algoritma  dasar  VQ,  hanya reference vector (vektor  yang  menunjuk  pada  kelas  target) yang  terdekat  dengan input  vector yang  diupdate. Arah  penggeserannya  bergantung  pada  apakah reference  vector  tersebut  (“ winner ”)  berada  pada kelas  yang  sama  dengan input  vector .  Dalam algoritma  yang  diperbaiki,  dua  vector  ( winner dan runner-up ) sama-sama belajar (berubah nilainya) jika beberapa  syarat  terpenuhi.  Dasar  pemikirannya adalah jika input berada kurang-lebih pada jarak yang sama dari winner maupun runner-up , maka keduanya harus berubah.

## METODE PENLITIAN 3.1.Rancangan Model Proses
Rancangan  model  simulasi  yang  dirancang merupakan  pogram  pengenalan  sinyal  wicara. Diagram  blok  proses  kerja  simulasi  dijelaskan  oleh gambar dibawah ini :
Binary Splitting A B C C ... DSP SINYAL  B  A ... 1 2 3 F Final probability untuk Frame ke F atau frame terakhir Bias Konstanta Cepstral dengan jumlah frame F, dan tiap frame terdapat C konstanta Total Konstanta = C*F  Kelas .. . F 2 3 1 Layer hidden Hidden Layer Layer Output
Gambar 3.1 Blok diagram proses HMM-NN
Dalam  proses  tersebut  diatas  terbagi  3 segmen  (1)  Perekaman  suara  (2).  DSP, (3).Pengenalan  Sinyal  wicara  dengan Metoda  HMM-NN, yaitu :
3.2.1. Perekaman suara atau pencuplikan suara
Fungsi  dari  program  ini  adalah mencuplik  suara  manusia,  sehingga dapat  dibaca  oleh  komputer.  Aturan pencuplikan  suara  mengikuti  format PCM  ( pulse  code  modulation ).  Dalam tesis ini menggunakan frekuensi sebesar 11.025Hz  karena  fasilitas  ini  yang disediakan  oleh  soundcard  sebagai media pencuplikan suara. Untuk menyimpan  sinyal  wicara  mengikuti format . wav dengan mode mono dengan jumlah bit per sample 16 bit.
3.2.2.    Proses  DSP  (Digital  Sinyal Processing)
Fungsi  dari  pengolahan  sinyal digital  ini  adalah  untuk  mendapatkan karakteristik  matematis  dari  sinyal wicara.

## 3.2.3. Pengenalan ciri sinyal
Pada pengenalan ciri dalam tesis ini menggunakan metode HMM
(forward dan forward-Backward). dengan  target  berupa  fungsi  gaussian. Karena  target  yang  diinginkanarah maju dan mundur,

## HASIL DAN PEMBAHASAN
4 PENGUJIAN HASIL SIMULASI Pengujian awal Perangkat lunak yang diguankan dalam tesis  ini meliputi 6 proses, yakni :
1. Pencuplikan  suara  manusia  menjadi sinyal digital
2. Pengolahan  sinyal  digital  untuk mendapatkan ciri mate-matis sinyal
3. Pengklasifikasian  ciri  dari  beberapa sinyal
4. Mentraining data sinyal wicara yang dihasilkan
Vektor kuantisasi
5. Menentukan nilai error Training
6. Menentukan  hasil  pengenalan  sinyal  wicara “Mapping”
 Proses  pencuplikan sinyal
Dalam  proses  ini,  dengan  sample  sinyal  wicara “angkasa”  sebagai  salah  satu  data  untuk  uji  coba. Dari  hasil  proses  ini  diperoleh  sinyal  digital  yang disimpan dalam file format wave.
Sinyal kata "angkasa 001" -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 1 1631 3261 4891 6521 8151 9781 11411 13041 14671 16301 Time (sample) A m pl it ud o

## Gambar 4.1 Sinyal kata "angkasa"
Didapatkan sinyal dengan panjang 19650 sample Frekuensi 11.025 Hz, interval waktu 0:0:1:782 mili detik.

## 4.1.  Pengolahan Sinyal Digital
Setelah data di cuplik maka dilakukan pengolahan sinyal digital yang meliputi :
1) Deteksi Front-End
Hasil program untuk proses deteksi front-end terlihat pada gambar dibawah :
Sinyal Front end -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 1 741 1481 2221 2961 3701 4441 5181 5921 6661 7401 8141 8881 Time (Sample) A m pl it ud o

## Gambar 4.2 Sinyal hasil deteksi front-end dari kata
“angkasa”
amplitudo sesuai yang dikehendaki dalam hal ini 5 % dari amplitudo minimal, jika sinyal wicara menggunakan  16  bit  maka  nilai  sample  maksimal adalah 2 15 hasilnya 32768, jadi untuk 5 % dari 32768 adalah  sekitar  1638,4  ,  dengan  maksud  jika  sinyal dengan  amplitudo  kurang  dari  1638,4  maka  akan terpotong  dengan  sendirinya,  dapat  dilihat  dari  hasil yang  dicapai  dalam  proses  pemotongan  amplitudo,
yang mana diberikan satu contoh bentuk sinyal wicara kata “ angkasa ” selama 1,2
2) Pre-Emphasis Hasil preemphasis
menggunakan  parameter a ˆ sebesar  0.94 terlihat  Hasil  dari  proses  ini  tidak mengubah  jumlah  sample  sehingga masih  mempunyai  interval  yang  sama seperti  proses  sebelumnya,  yakni  8312 sample  dengan  interval  0:0:0:779  mili detik.
Sinyal Preemphasis -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1 741 1481 2221 2961 3701 4441 5181 5921 6661 7401 8141 8881 Time (sample) A m pi tud o Gambar 4.3 Sinyal hasil Pre-Emphasis dari kata "angkasa"

## 3) Framing
Dalam uji coba digunakan pembingkaian dengan aturan N=240 sample sebagai banyaknya sample dari satu bingkai, dan M=80 sample sebagai jarak antara bingkai. Hasil proses pembingkaian terlihat pada gambar
dibawah ini : Frame #1 -0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 1 15 29 43 57 71 85 99 113 127 141 155 169 183 197 211 Time (sample) A m pl itud o

## Gambar 4.4 Bingkai sinyal  dari kata "angkasa"
Hasil  dari  proses  ini  adalah  bingkai sinyal  sebanyak  115  bingkai,  dengan panjang  tiap  bingkai  220  sample  dan jarak  antara  bingkai  80  sample,  karena mengguankan  frekuensi  11.025  Hz didapatkan  interval  waktu  0:0:0:22  mili detik.

## 4) Windowing
Proses  windowing  menggunakan  windowing jenis  hamming,  hasil  dari  proses  windowing  ini terlihat pada gambar dibawah ini :
Windowing #1 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 0 0.01 0.02 0.03 1 15 29 43 57 71 85 99 113 127 141 155 169 183 197 211 Time (Sample) A m pl it ud o
Gambar 4.5 Sinyal hasil proses windowing hamming pada bingkai ke-1 dari kata "angkasa"
5) LPC Proses LPC mengunakan metoda
autokorelasi  dengan  hasil  terlihat  pada  gambar  4.6. Sinyal  pada  gambar  tersebut  didapat  dari  perkalian konstanta LPC dengan sinyal windowing.
LPC Spectrum
-10 0 10 20 30 40 50 60 70 0 50 100 150 200 250 300 Sample A m pl it ud o

## Gambar 4.6 Sinyal hasil proses LPC pada bingkai ke-1 untuk kata "angkasa"
Konstanta LPC hasil pengolahan untuk bingkai ke-1  dengan  8  konstanta  dapat  dilihat  pada keterangan dibawah
Koef LPC Frame ke 1 1 0.01765 2 -0.48542 3 -0.36920 4 -0.35882 5 0.12216 6 0.10992 7 0.14160 8 -0.08157
Karena  1  bingkai  mengasilkan  p=8  konstanta,  maka untuk  satu  sinyal  dengan  153  bingkai  didapatkan 8*153 = 1224 koefisien konstanta.

## 6) Cepstral
Hasil sinyal pada proses cepstral ini  adalah  berupa  konstanta  cepstral sebanyak  11  untuk  tiap  satu  bingkai. Konstanta  cepstral  hasil  pengolahan untuk  bingkai  ke-1  dapat  dilihat  pada keterangan dibawah
Koef Cepstral Frame ke 1 1 -0.86894 2 0.98736 3 1.01370 4 -0.19664 5 0.06430 6 -0.43377 7 0.53254 8 -0.28736 9 0.15919 10 -0.22051 11 0.22988
Karena  1  bingkai  mengasilkan  Q=11 konstanta,  maka  untuk  satu  sinyal dengan  184  bingkai  didapatkan  11*184 =  2024  koefisien  konstanta.  Dan  data konstanta  inilah  yang  dipakai  untuk inputan ke proses pengklasifikasian ciri.

## 4.2.  Pembuatan buku kode
Berikut  ini  hasil  dari  vektor  ciri dari kata “ angkasa ” yang berupa deretan angka  2  yang  menandakan  indek  output vektor cepstrum yang diperolehnya
Tabel- 4.3. NilaiKode Buku kata
“Angkasa”
2,2,2,2,8,2,2,2,8,2,8,2,2,2,2,2,8,2,2,8,2,2 ,2,2,8,2,8,2,2,8,2,8,2,2,2,2,2,2,
2,2,2,2,2,2,8,2,2,2,2,2,2,8,2,2,2,2,2,2,8,2
,2,8,8,2,2,8,2,2,2,2,2,2,2,8,2,2,
2,2,2,2,2,2,2,2,2,8,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2
,2,2,8,2,8,2,2,2,2,8,2,2,2,8,2,2,8,
Dengan demikian, maka masukan dari HMM berupa  deretan  indek  dari  buku  kode  dari  masing- masing  sinyal  yang  berbeda  berdasar  vektor  indek dari buku kode tersebut, sehingga nampak bahwa jika diantara  indek  tersebut  terdapat  angka  yang  sama, berarti diantara vektor-vektor ciri antar segmen tidak memiliki kandungan ciri yang sama, dan sebaliknya. Sedangkan Algoritma Baum-Welch yang merupakan gabungan dari algoritma-algoritma Tabel - 4.4. Nilai Probabilitas State untuk kata “Angkasa”
Tgt Source State 1 State 2 State 3 State 4 State 10 1 0.00389 0.01799 0.04538 0.0074 0.01039 2 0.09611 0.00624 0.06808 0.05893 0.02772 3 0.01112 0.02296 0.01363 0.0097 0.00901 4 0.18594 0.02421 0.09424 0.31213 0.34322 5 0.07226 0.01893 0.03101 0.06284 0.04774 6 0.52741 0.8373 0.64859 0.48537 0.41459 7 0.00801 0.00956 0.00972 0.02172 0.00708 8 0.02776 0.03163 0.05014 0.03612 0.03906 9 0.06549 0.02901 0.03703 0.00378 0.09888 10 0.00201 0.00217 0.00218 0.00201 0.0023

## 4.3. Pembentukan Parameter Model λ (π,A,B)
Dalam  pembentukan  parameter  model  π,  A,  B akan melibatkan beberapa paremeter yaitu parameter arah maju α ( alfa ), parameter arah mundur  (beta), parameter  (Xi) dan parmeter γ ( gamma ).
Tabel - 4.2. Nilai Probabilitas State untuk kata
“Angkasa” Tgt Source State 1 State 2 State 3 State 4 State 10 1 0.0097 0.01112 0.01363 0.00901 0.02296 2 0.05893 0.09611 0.06808 0.02772 0.00624 3 0.0074 0.00389 0.04538 0.01039 0.01799 4 0.31213 0.18594 0.09424 0.34322 0.02421 5 0.07226 0.06284 0.03101 0.04774 0.01893 6 0.52741 0.41459 0.64859 0.48537 0.8373 7 0.05578 0.09888 0.03703 0.00378 0.02901 8 0.00211 0.0023 0.00218 0.00201 0.00217 9 0.01434 0.00708 0.00972 0.02172 0.00956 10 0.02916 0.03906 0.05014 0.03612 0.03163

## 4.4.  Pembentukan  Observasi  symbol setiap state P(B| λ)
Setelah  didapat  nilai  State  P(A| λ)  antara  i  ke  j  pada  (t+1)  kemudian dilanjutkan  ke  nilai  observasi  simbol P(B|  ) pada state j jika pada probabilitas  P(A|  )  maka  probabilitas observasi  dalam  setiap  symbol  dalam satu  keadaan  P(B|  )  juga  didapat,  dari jumlah simbol yang begitu banyak maka setiap  simbolnya  terdapat  10  state dimana  tiap-tiap  statenya  hampir  sama nilainya  ini  diakibatkan  dengan  sistem yang  random  pada  kata  yang  diucapkan rata-rata mempunyai  nilai 0,00097 lebih jelasnya lihat pada tabel 4.3.
Tabel- 4.3.  Nilai Probabilitas ObservasiSymbol untuk kata “Angkasa “ dengan jumlah symbol 32 dan jumlah State
10 Siml State 1 2 3 4 10 S1 0.00097 0.00097 0.00097 0.00097 0.96993 S2 0.96993 0.96993 0.96993 0.96993 0.00097 S3 0.00097 0.00097 0.00097 0.00097 0.00097 S4 0.00097 0.00097 0.00097 0.00097 0.00097 S5 0.00097 0.00097 0.00097 0.00097 0.00097 S6 0.00097 0.00097 0.00097 0.00097 0.00097 S32 0.00097 0.00097 0.00097 0.00097 0.00097

## 4.5. Pembentukan Inisial probabilitas
Tabel- 4.4.. Nilai Initial Probabilitas   kata “
No State ke Inisial Prob Prob Final 1 1 0.05614 - 2.4396982 2 2 0.10793 3 3 0.01960 4 4 0.03185 5 5 0.08092 6 6 0.61192 7 7 0.00470 8 8 0.04209 9 9 0.04282 10 10 0.00202
7.Data hasil simulasi
7.1. Hasil simulasi dengan beda learning rate
Grafik Error Learning Rate 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1 4691 9381 14071 18761 23451 28141 Epoch E rr o r LR 0.25 LR 0.20 LR 0.15 LR 0.10 LR 0.05 Grafik Error Learning Rate 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 1 4880 9759 14638 19517 24396 29275 Epoch E rr o r LR 0.50 LR 0.45 LR 0.40 LR 0.35 LR 0.30 Grafik Error Learning Rate 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 1 4859 9717 14575 19433 24291 29149 Epoch E rr o r LR 0.75 LR 0.70 LR 0.65 LR 0.60 LR 0.55 Grafik Error Learning Rate 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 1 4794 9587 14380 19173 23966 28759 Epoch E rr o r LR 0.95 LR 0.90 LR 0.85 LR 0.80
Gambar 4.7. Grafik nilai eror training pada momentum 0.85 dengan HL 3 (10, 20, 10)  masing-masing learning
rate 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 LR 0 .0 5 LR 0 .1 5 LR 0 .2 5 LR 0 .3 5 LR 0 .4 5 LR 0 .5 5 LR 0 .6 5 LR 0 .7 5 LR 0 .8 5 LR 0 .9 5 Learning Rate E rr o r
Uji  dengan  hidden  layer  3 (10,20,10)  iterasi  50.000,    momentum 0.85, tujuannya untuk mengetahui bobot kali kecepatan sehingga jika bobot besar tentu  membutuhkan  learning  rate  yang kecil  untuk  lebih  teliti  mendeteksi  laju error  yang  akan  dicapainya  dengan lamanya  iterasi  memungkinkan  semua data  dapat  dikenali  dengan  jumlah  eror yang kecil.

## 7.2.  Hasil  simulasi  dengan  beda
Momentum
Grafik Error Mom entum 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1 6291 12581 18871 25161 31451 Epoch E rr o r M 0.50 M 0.45 M 0.40 M 0.35 M 0.30 Grafik Error Mom entum 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 1 6327 12653 18979 25305 31631 Epoch E rr o r M 0.25 M 0.20 M 0.15 M 0.10 M 0.05 Grafik Error Mom entum 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1 6401 12801 19201 25601 Epoch E rr o r M 0.75 M 0.70 M 0.65 M 0.60 M 0.55 Grafik Error Mom entum 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1 6401 12801 19201 25601 Epoch E rr o r M 0.95 M 0.90 M 0.85 M 0.80
Gambar 4.8. Grafik nilai eror training pada learning rate  0.25 dengan HL 3 (10, 20, 10) masing-masing momentume
0 0.0002 0.0004 0.0006 0.0008 0.001 0.0012 0.0014 0.0016 0.0018 M 0 .0 5 M 0 .1 5 M 0 .2 5 M 0 .3 5 M 0 .4 5 M 0 .5 5 M 0 .6 5 M 0 .7 5 M 0 .8 5
Uji  dengan  hidden  layer  3  (10,20,10)  iterasi  50.000, Learning rate 0.25 pada nilai momentum 0.70 dengan laju error 1.82 E-05

## 7.3. Hasil simulasi dengan beda Hidden layer
Grafik Error Layer Hidden 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 1 4612 9223 13834 18445 23056 27667 Epoch E rr o r LH 2 LH 3 LH 4 LH 5 LH 6 LH 7
Gambar 4.9. Grafik pada LH dengan masing-masing node 20 learning rate 0.15 dan momentum 0.70
Uji  dengan  node  20  pada  masing-masing  HL  iterasi 50.000,    pada  LH  ke  4  mempunyai  6.82E-06  laju error yang kecil.
0.00E+00 1.00E-04 2.00E-04 3.00E-04 4.00E-04 5.00E-04 6.00E-04 7.00E-04 8.00E-04 LH 2 LH 3 LH 4 LH 5 LH 6 LH 7 Jumlah node pada LH 20 E rr or tr a ini ng

## 7.4. Hasil simulasi dengan beda Hidden Layer
Grafik Error Layer Hidden
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1 4773 9545 14317 19089 23861 28633 Epoch E rr o r LH7 LH6 LH5 LH4 LH3 LH2
Gambar 4.10.. Grafik pada M  dengan masing-masing node 50 learning rate 0.15 dan momentum 0.70
Uji dengan node 50 pada masing-masing HL  iterasi  50.000,    pada  LH  ke  3 mempunyai  9.51E-06  laju  error  yang kecil.
0.00E+00 5.00E-04 1.00E-03 1.50E-03 2.00E-03 2.50E-03 3.00E-03 3.50E-03 LH2 LH3 LH4 LH5 LH6 LH7 Jumlah node pada LH 50 E rr or tr a ini ng

## 7.5. Hasil simulasi MSE

## Tabel 4.5. Tabel kinerja jaringan syaraf
tiruan terhadap jumlah kata
No. Jumlah kata MSE 1 5 0.01914 2 10 0.01955 3 15 0.02307 4 20 0.02511 5 25 0.02878 6 30 0.03343 7 35 0.04443 8 40 0.05016 9 45 0.07819 10 50 0.10297 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0 10 20 30 40 50 60 Jumlah kata M S E
Gambar 4.11.  Grafik MSE terhadap perubahan jumlah kata
7.6. Hasil eksperimen Tabel 4.14.  Rata-rata kesalahan pada jumlah kata yang berbeda No Jumlah kata Rata-rata kesalahan Pengenalan (%) 1 5 0 2 10 0 3 15 0 4 20 0 5 25 0 6 30 3.33 7 35 5.7 8 40 5 9 45 6.6 10 50 8 Rata-rata 4.72 % -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 10 20 30 40 50 60 Jumlah kata E rr or ra te ( % )

## Gambar 4.12. Grafik rata-rata kesalahan pengenalan  sebagai fungsi kata

## KESIMPULAN
Beberapa  kesimpulan  yang  dapat  diambil dari hasil tesis  ini antara lain :
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  beberapa  hal penting sebagai berikut :
 Proses  Digital  Sinyal  Prosesing,  merupakan pengenalan  awal  bentuk  sinyal  mulai  dari  Front end,  Pre-Emphasis,  Framing,  Windowing,  FFT, LPC  dan  Cepstral  yang  merupakan  parameter
yang  cukup  representatif  sebagai parameter ciri dari sinyal wicara.
 Dari  proses  beberapa  percobaan parameter  baik  learning  rate  dan momentum  maka  nilai  yang  paling tepat  memakai  Learning  rate  0.15, dan  0.70  untuk  momentum  untuk mendapatkan hasil yang akurat
 Metoda  Hidden  Markov  Model  – Neural  Network    cukup  baik digunakan untuk proses pengenalan sinyal  wicara  dengan  kesalahan pengenalan rata-rata dari prosentase kesalahan  keseluruhan  4.72  %  atau prosentase  keberhasilan  mencapai 95.28 %
 Pengoptimalan learning rate, jumlah  hidden  layer,  node  hidden dan jumlah kata  dapat menentukan faktor keberhasilan yang diharapkan. SARAN  Untuk  mendapatkan  nilai  error yang kecil dalam analisis pengenalan  sinyal  dengan  metoda HMM-NN, maka diperlukan penelitian-penelitian lanjutan dengan  algoritma  yang  berbeda dengan  karakteristik  pengambilan data yang bermacam-macam.
 Sistem hybrit tersebut dapat dibentuk  dengan  menghubungkan metoda  HMM-NN,  dengan  posisi diletakkan  sebelum  HMM  atau sesudah  HMM  ataupun  sejajar kedua-duanya dengan algorima yang beragam.

## Daftar Pustaka
1. Alex Waibel, chair Raj Reddy, Jaime Corbonell, Richard Lippmann, MIT Lincoln Labs, “ Speech Reconition  using  Neural  Nerworks ”,  Scholl  of Computer  Science  Carnegie  Mellon  University Pittsbugh, Pennsylvania, May 1995.
2. A.  Achmad,  “ Implementasi  Sistem  Pengenalan Suara Manusia dengan menggunakan Koefisien linear    predictive  coding  (LPC) ”,  Industrial
Electronics  Seminar  (IES),  Oktober  18-19, 2000.
3. Fausett  Laurance,  “ Fundamental  of  Neural Netwark ”, Architecture, Algorithm and Aplications,  Prentice  Hall  International  Inc. USA, 1994.
4. Furui,  Sadoaki.,  “ Digital  Speech  Processing, Synthesis  and  Recognition ”,  Marcel  Dekker. Inc, 1989.
5. L.B.  Rabiner,  B.H.  Juang,  “ Fundamental  of
Speech Recognition ”, Prentice Hall
International, 1993.
6. Marzuki  A,  dalam  tesisnya,  “ Implementasi Hidden  Markov  Model  (HMM)  pada  sistem identifikasi speaker ,” dengan frekuensi sampling 12 Khz dengan lebar frame sama 7. Mochatr M, “ Design of intelligent Approximator  using  Genetig  and  Hybrid Learning  Basis  Function  Neural  Network ”,
Industrial  Electronics  Seminar  (IES),  Oktober
18-19, 2000.
8. Pelton., Gordon., “ Voice Processing ”, Mc Graw Hill,1993.
9. R.C.  Gonsalez  and  R.E.  Woods,
Digital Image Processing . Addison
Wesley, 1993.
10. R.F.  Vaz  and  D.  Cyganski  SPIE: Aplication Of Digital Image
Processing XIII,  Vol.  1,349,  pp.
452-459, 1990.
11. Rabiner,  Lawrence  R.,  Bernard, “ Theory  and  Aplication  of  Digital Signal  Processing ”,  Prentice  Hall
of India, New Delhi, 1990. 12. R.L. Rabiner,
B.S.Atal, M.R.Sambur,  “LPC  Prediction
Error-Analysis  of  Its  Variation With  the  position  of  the  Analysis Frame  “,  IEEE  Transactions  on Acoustics,  speech  and  Signal Processing,  vol  ASSP-25,  pp. 434- 442 Oct 1977.
13. Suyanto,. “ Pengenalan Sinyal Ucapan Suku kata Bahasa Indonesia  dengan  fonem  Sebagai komponen  dasarnya ”,  Industrial Electronics Seminar (IES), Oktober 27-28 1999. 14. Tomkins  Willems  J.,  “ Biomedical Digital Signal Processing ”,
Prentice  Hall  International  Inc.,
USA, 1993..
.