## PENGENALAN SUARA PEMBICARA BERDASARKAN SINYAL SUARA BERBAHASA INDONESIA UNTUK MENDUKUNG AKUSTIK FORENSIK
Kanyadian Idananta 1) , Ady Widjaja 2)
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Bina Nusantara Jl. KH. Syahdan No 9, Palmerah. Jakarta Barat
Telp: (0231)5345830.
2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Pertukangan Utara, Jakarta Selatan 12260 Telp: (021)5853489 E-mail: kidananta@binus.edu 1) , ady_w168@yahoo.co.id 2)

## Abstract
Nowadays, crime rate in Indonesia are increasing. People attempt crimes in many different various ways. One of the most frequent acts we met is by changing appearance, and changing their voice to trick the target. Therefore it  is  very  important  for  us  to  know  who  we  are  talking  to.  Different  emotions  can  be  an  obstacle  for  us  to recognize the voice of the other person. This research is conducted to learn more about voiceprint recognition by  processing  emotional  speech  signals  in  Indonesian  language  using  Mel  Frequency  Cepstral  Coefficient (MFCC) for its features and Support Vector Machine (SVM) to classify the features. The result suggests that the recognition can achieve about 92% of the level of accuracy.
Keywords : Voiceprint Recognition, Feature Extraction, Classigication, Language, Emotion, Accuracy

## Abstrak
Seperti  yang  kita  ketahui  bahwa  tingkat  kriminalitas  di  Indonesia  semakin  mengingkat.  Jenis-jenis  tindakan criminal yang dilakukanpun semakin bervariasi. Yang cukup sering dilakukan salah satunya adalah  mengubah penampilan, dan berupaya untuk mengelabui lawan bicaranya dengan mengubah cara bicara. Untuk itu sangat penting bagi kita untuk mengetahui siapa lawan bicara kita. Emosi  yang berbeda-beda dapat  menjadi kendala bagi kita untuk mengenali suara lawan bicara kita. Riset ini dilakukan untuk mengenali siapa lawan bicara kita, yang  menggunakan  Bahasa  Indonesia  dan  apapun  emosi  yang  dimiliki  sang  pembicara  dengan  menggunakan metode  ekstraksi  fitur  Mel  Frequency  Cepstral  Coefficient  (MFCC)  dan  metode  klasifikasi  Support  Vector Machine (SVM). Hasil akhir yang terlihat menunjukkan bahwa pengamatan ini mencapai tingkat akurasi hingga 92%.
Kata Kunci: Pengenalan Suara, Ekstraksi Fitur, Klasifikasi, Bahasa, Emosi, Akurasi

## 1. PENDAHULUAN
Emosi adalah sebuah perasaan atau reaksi  intens terhadap  seseorang  atau  sebuah  benda.  Manusia mendemonstrasikannya  ketika mereka  senang, marah  atau  takut  akan  sesuatu  [1].  Keadaan emosional  tersebut  terlihat  dari  cara  bicara,  gestur tubuh  dan  juga  ekspresi  wajah [2].  Sinyal  suara merupakan  sinyal  kompleks  yang  mengandung informasi terkait pesan, pembicara, Bahasa dan juga emosi  yang  digunakan [3].  Pengenalan  pembicara merupakan  sebuah  pengamatan  tentang  sifat-sifat pribadi  seseorang  dengan  memperhatikan  atau menganalisa kualitas suara yang dikeluarkannya [4]. Akustik  Forensik  biasanya  meneliti  pengenalan pembicara,  pembuktian  keaslian,  pengembangan
audiso  dan  verifikasi  transkrip  dengan  menganalisa audio  atau  sinyal  suara [5].  Secara  umum, pengenalan  pembicara  biasa  digunakan  untuk mengenali  seseorang  berdasarkan  suaranya.  Namun ternyata  perbedaan  emosi  yang  digunakan  saat berbicara  dapat  meningkatkan  tingkat  kesalahan dalam mengenali seseorang. Kontribusi dari riset ini adalah  untuk  mengenali  sidik  suara  seseorang berdasarkan  sinyal  suara  yang  beremosi.  Riset  ini fokus  lebih  pada  kebutuhan  forensic.  Dalam pengenalan  pembicara,  identitas  pembicara  dikenali dengan  menganalisa  dan  membandingkan  sinyal suara  pembicara  yang  dikenal  dengan  yang  tidak dikenal.  Verifikasi  pembicara  merupakan  proses penerimaan atau penolakan  identitas pembicara dari
hasil analisa dan perbandingan [6]. Untuk kebutuhan ini,  sinyal  suara  akan  dianalisa  menggunakan Mel Frequency  Cepstral  Coefficient (MFCC)  untuk mendapatkan  fiturnya  dan Support  Vector  Machine untuk melakukan klasifikasi fitur-fitur yang didapat.

## 2. METODE
2.1. Ekstraksi Fitur
Dalam  pembelajaran  mesin,  saat  input  data dalam sebuah algoritma terlalu besar untuk diproses dan diduga memiliki data yang redundan, maka data dapat diubah menjadi sebuah set fitur (biasa disebut juga  dengan  fitur  vektor).  Proses  ini  disebut ekstraksi  fitur.  Fitur  yang  diekstraksi  diharapkan berisi  informasi  yang  relevan  dari  data  input, sehingga  tugas  yang  diinginkan  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  representasi  ini  daripada  data awal yang lebih lengkap.
Beberapa  macam  fitur  ekstraksi  yang  dapat dilakukan  untuk  mengidentifikasi  sebuah  emosi [7] . Salah  satu  fitur  ekstraksi  yang  sering  digunakan dalam  mengidentifikasikan  sebuah  percakapan adalah  metode  ekstraksi Mel-Frequency  Cepstral Coefficient (MFCC).
MFCC  sangat  efektif  dalam  identifikasi  audio dan  dalam  pemodelan  nada  dan  frekuensi  yang subjektif dari sinyal audio [8]. Metode ini digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur, sebuah proses yang mengkonversikan  sinyal  suara  menjadi  beberapa parameter [9].  MFCC  terdiri  dari  beberapa  tahap seperti berikut [8] [10] [11]:
a. Pra Proses
b. Framing
c. Windowing
d. Fast Fourier Transform
e. Mel Filter Bank Processing
f. Discrete Cosine Transform

## 2.1.1. Pra Proses
Dalam  pra-proses  gelombang  tekanan  suara akustik  diubah  menjadi  sinyal  digital,  yang  sesuai untuk  pengolahan  suara.  Sebuah  mikrofon  dapat digunakan  untuk  mengubah  gelombang  akustik menjadi  sebuah  sinyal  analog.  Sinyal  analog  ini dilewatkan melalui filter antialiasing untuk mengkompensasi  adanya  gangguan [12].  Suara tersebut  kemudian  dibatasi  lebih  lanjut  dengan memilih  sebuah frame size dan  melewatkan  melalui Hamming  window .  Sebuah  sampel  kata  yang  sudah terisolasi  dilewatkan  melalui  sebuah  filter  yang menekankan  frekuensi  yang  lebih  tinggi.  Hal  ini akan meningkatkan energi dari sinyal pada frekuensi yang  lebih  tinggi [13].  Tahap  ini  dilakukan  dengan persamaan di bawah ini:
𝑌[𝑛] = 𝑋[𝑛] − 0.95  𝑋[𝑛 − 1] (1)
di mana:
𝑌[𝑛] = sinyal output pada waktu diskrit ke n 𝑋[𝑛] = sinyal input pada waktu diskrit ke n
𝑛 = tahap ke-
Gambar 1 Sinyal Suara Sesudah dan Sebelum Difilter
2.1.2. Framing
Framing diperlukan karena percakapan merupakan sinyal yang berubah-ubah seiring dengan jalannya  waktu,  tetapi  ketika  dilihat  dalam  waktu yang singkat, karakteristiknya cukup stasioner. Oleh karena  itu  dilakukanlah  analisis  spektral  dalam jangka  waktu  yang  singkat.  Sinyal  percakapan disegmentasi menjadi blok-blok dengan durasi kecil kisaran 20 - 30 ms  yang juga dikenal dengan frame . Sinyal  suara  dibagi  menjadi  sampel 𝑁 dan frame yang  berdekatan  dipisahkan  oleh 𝑀 di  mana (𝑀 < 𝑁) [14].

## 2.1.3. Windowing
Dalam  pemrosesan  sinyal,  fungsi window (juga dikenal  sebagai  fungsi  apodisasi  atau  fungsi tappering ) adalah  fungsi  matematika  yang  memiliki nilai  nol  di  luar  dari  beberapa  interval  yang  dipilih. Misalnya,  sebuah  fungsi  yang  konstan  dalam interval  dan  nol  di  tempat  lain  disebut rectangular window ,  yang  menggambarkan  bentuk  representasi grafis.  Ketika  fungsi  lain  atau  gelombang  /  urutan- data dikalikan dengan  fungsi window , hasilnya  juga nilai-nol di  luar  interval;  bagian  yang tersisa adalah bagian  di  mana  mereka  tumpang  tindih,  "lihat melalui jendela" [15].
Setiap frame di  atas  dikalikan  dengan Hamming window untuk  menjaga  kelangsungan  sinyal.  Jadi untuk mengurangi diskontinuitas ini kita menerapkan  fungsi window .  Pada  dasarnya  distorsi spektral diminimalkan dengan menggunakan window untuk  mempertajam  sampel  suara  ke  nol pada bagian awal dan akhir setiap frame [10] . Jika  jendela  didefinisikan 𝑊(𝑛), 0 ≤ 𝑛 ≤ (𝑁 − 1) , di  mana 𝑁 adalah  banyaknya  sampel  yang  diambil, 𝑌(𝑛) adalah sinyal output , 𝑋(𝑛) adalah sinyal input , 𝑊(𝑛) adalah Hamming  Window ,  maka  hasil  sinyal yang telah di- windowing :
𝑌 (𝑛)   =  𝑋 (𝑛) ⊗  𝑊 (𝑛) (2) 𝑤(𝑛) = 0.54 − 0.46 cos        1 2 N n  ,   0 ≤ 𝑛 ≤ (N  − 1) (3)
Lambang ⊗ adalah operator konvolusi.

## 2.1.4. Fast Fourier Transform
Fast  Fourier  Transform (FFT)  adalah  algoritma yang  menghitung Discrete  Fourier  Transform (DFT)  dari  urutan,  atau  kebalikannya.  Analisis
Fourier mengubah  sinyal  dari domain aslinya (sering  kali  waktu  atau  ruang)  ke domain frekuensi dan  sebaliknya [16].  Tahap  ini  mengubah  masing- masing frame dari 𝑁 sampel,  dari domain waktu menjadi domain frekuensi. Fourier  Transform mengubah  konvolusi  dari glottal  pulse 𝑈[𝑛] dan respon vocal  tract  impulse 𝐻[𝑛] dalam domain waktu [17] dengan persamaan seperti berikut:
𝑌(𝜔) = 𝐹𝐹𝑇[ℎ(𝑡)] ∗ 𝐹𝐹𝑇[𝑥(𝑡)] = 𝐻(𝜔) ∗ 𝑋(𝜔), (4)
di  mana 𝜔 , 𝐻(𝜔) dan 𝑌(𝜔) adalah  hasil  dari Fourier  Transform dari 𝑥(𝑡) , ℎ(𝑡) dan 𝑦(𝑡) secara berurutan.  Tahapan  FFT  ini  menghasilkan  sebuah spectrum yang akan diproses di tahap berikutnya.

## 2.1.5. Mel Filter Bank Processing
Telinga  manusia  menerima  frekuensi  non-linear [18].  Penelitian  menunjukkan  bahwa  skala  yang didapat  linear  sampai  dengan  1  kHz  dan  logaritmik di  atas  itu.  Skala  Melodi  ( Mel-Scale ) filter  bank menggambarkan  frekuensi  yang dapat diterima oleh manusia. Hal ini digunakan sebagai filter band pass pada  tahap  identifikasi.  Sinyal  untuk  setiap frame dilewatkan melalui Mel-Scale filter band pass untuk meniru telinga manusia [10].
Pada  MFCC, filter  bank diterapkan  dalam domain frekuensi. Filter  bank menggunakan representasi  konvolusi  dalam  melakukan  filter terhadap  sinyal.  Konvolusi  dapat  dilakukan  dengan melakukan  multiplikasi  antara  sinyal  spektrum dengan koefisien filter bank . Jangkauan frekuensi di spektrum  FFT  sangat  lebar  dan  sinyal  suara  tidak mengikuti  skala  linear.  Besar  masing-masing frekuensi  filter  berbentuk  segitiga  dan  sama  dengan frekuensi  tengahnya  dan  menurun  secara  linear  ke nol  di  frekuensi  tengah  dari  filter-filter  yang berdekatan.  Lalu  masing-masing  keluaran  dari  filter merupakan  jumlah  dari  komponen  spektral  yang difilternya  dan  menurun  secara  linear  ke  nol  di frekuensi  tengah  dari  filter-filter  yang  berdekatan. Lalu  masing-masing  keluaran  dari  filter  merupakan jumlah dari komponen spektral yang difilter.
Gambar 2 Triangular Filter Bank [10] .
Gambar  2  menunjukkan satu set filter segitiga  yang digunakan  untuk  menghitung  jumlah  komponen spektral  filter  sehingga  keluaran  dari  proses mendekati  dengan  skala  Mel.  Masing-masing keluaran filter adalah jumlah yang difilter komponen
spectral [10].  Persamaan  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
𝐹(𝑀𝑒𝑙) = 2595 × log 10  [1 + 𝑓 700 ] (5)

## 2.1.6. Discrete Cosine Transform
Tahap ini merupakan proses untuk mengkonversi log Mel spektrum dalam domain waktu menggunakan Discrete  Cosine  Transform (DCT). Hasil  konversi  disebut Mel  Frequency  Cepstrum Coefficient .  Set  koefisien  disebut  vektor  akustik. Oleh  karena  itu,  setiap  masukan  ucapan  berubah menjadi urutan vektor akustik [10] [17] [18].

## 2.2. Proses Pemilihan Fitur
Pada  tahap  ini  penulis  memilih  49  jenis  fitur yang  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasi  data yaitu, nilai  minimum, nilai  maksimum, nilai standar deviasi dan nilai rata-rata yang dihitung dari masing- masing  koefisien  (total  12  koefisien)  yang  didapat dari hasil MFCC pada tahap sebelumnya.

## 2.3. Klasifikasi
Sebuah Support  Vector  Machine (SVM)  adalah suatu  algoritma  yang  menggunakan  pemetaan  non- linear untuk mengubah data pelatihan sebenarnya ke dalam  dimensi  yang  lebih  tinggi.  Dalam  dimensi baru  ini,  ia  mencari  pemisah hyperplane optimal linear. Sebuah hyperplane adalah "batasan keputusan"  yang  memisahkan  tupel  dari  satu  kelas dari  yang  lain.  Dengan  pemetaan  non-linear  yang tepat  ke  dimensi  yang  cukup  tinggi,  data  dari  dua kelas  selalu  dapat  dipisahkan  dengan hyperplane . SVM  menemukan hyperplane ini  menggunakan vektor  pendukung  ("penting"  tupel  pelatihan)  dan margin (didefinisikan oleh vektor pendukung).
Walaupun  waktu  pelatihan  SVM  tercepat  bisa saja  sangat  lambat,  mereka  sangat  akurat,  karena kemampuan  mereka  untuk  memodelkan  batas keputusan  non-linear  yang  kompleks.  Metode  ini cenderung  memiliki  lebih  sedikit  data  yang over fitting daripada metode lainnya [19] .
Pada tahap  ini  set data dibagi  menjadi dua  yaitu data  pelatihan  dan  data  pengujian.  66%  fitur-fitur yang  didapat,  digunakan  untuk  melatih  sistem.  Sisa data digunakan untuk pengujian.
Set  fitur  yang  telah  diekstraksi  sebelumnya digunakan  pada  tahap  ini  untuk  mengenali pembicara.  Yang  pertama  dilakukan  adalah  melatih classifier dengan  beberapa input file percakapan beremosi disertai dengan proses pelabelan. Algoritma  ini  membuahkan hyperplane yang  dapat mengkategorikan sampel baru.
Gambar 3 Set yang Sudah Dipisahkan Secara Linear oleh Hyperplane [20] .
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  ada  beberapa hyperplane yang  dibuat  tetapi  tidak  semuanya memberikan output yang  baik.  Algoritma  SVM mencari hyperplane yang  memberikan  jarak  paling minimum terhadap sampel pelatihan. Jarak ini  biasa disebut  dengan  margin.  Pembatas hyperplane yang optimal memaksimalkan margin dari data pelatihan.

## Gambar 4 Hyperplane Optimal [20].
Setelah  tahap  pelatihan,  kita  melanjutkan  ke  tahap berikutnya  yaitu  proses  testing  di  mana  terdapat proses  pengidentifikasian  pembicara  dari  rekaman percakapan beremosi yang dimasukkan.

## 2.4. Akurasi
Pada  tahap  ini  penulis  menggunakan  metode matriks konfusi untuk menghitung akurasi dari tahap sebelumnya. Tabel 3.2 menunjukkan bentuk matriks konfusi  di  mana  TN  adalah  jumlah  prediksi  untuk sampel negatif yang diprediksikan benar, FN adalah jumlah  prediksi  untuk  sampel  negatif  yang diprediksikan  tidak  benar,  FN  adalah  jumlah prediksi  untuk  sampel  negatif  yang  diprediksikan tidak benar, FN adalah jumlah prediksi untuk sampel negatif  yang  diprediksikan  tidak  benar,  FP  adalah jumlah  prediksi  untuk  sampel  positif yang diprediksikan  tidak  benar,  dan  TP  adalah  jumlah prediksi  untuk  sampel  positif  yang  diprediksikan benar.  Ada  empat output yang  bisa  kita  dapatkan dari  matriks  ini,  yaitu recall , precision , accuracy , dan error rate . Berikut adalah persamaan yang dapat digunakan:
a. Recall adalah  proporsi  sampel  positif  yang diidentifikasi dengan benar recall = TP FP + TP (6) b. Precission adalah  proporsi  sampel  dengan hasil positif yang benar
precission = TP FN + TP (7) c. Accuracy adalah perbandingan sampel yang diidentifikasi  benar  dengan  jumlah  semua sampel accuracy = TN + FP TN + FN + FP + TP (8) d. Error Rate adalah  perbandingan  sampel yang  diidentifikasi  salah  dengan  jumlah semua sampel error rate = FN + FP TN + FN + FP + TP (9)

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Dengan  total  291  basis  data  sinyal  suara beremosi dan berbahasa Indonesia, penulis menggunakan metode MFCC dan mengekstraksi 48 fitur untuk masing-masing data, dengan mengambil,  nilai  minimum,  nilai  maksimum,  nilai standar  deviasi  dan  nilai  rata-rata  dari  masing- masing  koefisien  yang  telah  didapat  dari  proses MFCC  (total  12  koefisien).  Masing-masing  data akan  memiliki  fitur  sebagai  berikut:  12  nilai minimum,  12  nilai  maksimum,  12  nilai  standar deviasi,  dan  12  nilai  rata-rata.  Fitur-fitur  yang didapat kemudian diklasifikasi dengan menggunakan  metode  klasifikasi  SVM  untuk mendapatkan persentase akurasi  identifikasi  emosi.
66% data digunakan untuk pelatihan dan 34% data sisanya  digunakan  untuk  melakukan  testing. Kemudian  tahapan  ini  diulang  selama  10  kali dengan data set pelatihan dan testing yang berbeda- beda. Hasilnya seperti yang ditunjukkan pada tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1 Hasil Klasifikasi dengan 10 Data Set Berbeda Data Set Accuracy 1 st Set 90.4 2 nd Set 91.0 3 rd Set 90.4 4 th Set 91.0 5 th Set 91.0 6 th Set 89.2 7 th Set 89.8 8 th Set 92.2
9 th Set 91.0
10 th Set 91.6
Dari  hasil  yang  didapat  dari  Tabel  1,  rata-rata tingkat  akurasi  pengenalan  pembicara  adalah 90.76%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan pengenalan  pembicara  secara  otomatis  atas  dasar sinyal  suara  yang  berhubungan  dengan  emosi manusia dalam bahasa Indonesia. Dengan melakukan  ekstrasi  fitur  menggunakan  metode  Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), tersedia 48 fitur  sinyal  suara  yang  siap  untuk  diklasifikasi menggunakan  metode Support  Vector Machine, dan tahapan ini diulang sebanyak 10 kali.
Berdasarkan percobaan tersebut, rata-rata tingkat akurasi pengenalan pembicara yang diperoleh adalah 90.76%.
Penelitian lebih lanjut berdasarkan bahasa, aksen dan  pengunaan  media  perekam  suara  yang  berbeda disarankan untuk meningkatkan kualitas pengakuan. Hasilnya  bisa  diaplikasikan  dalam  sebuah  sistem untuk mengenali suara manusia yang bisa digunakan dalam  analisis  forensik  dan  industri  penerbangan

## 5.  DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Frieda,  "Moods,  Emotion  Episodes  and  Emotions", New York: Guilford Press, 1993, pp. 381-403.
[2]  C.  Chibelushi  and  F.  Bourel,  "Facial  Expression Recognition: A Brief Tutorial Overview," 9 January 2003. [Online]. Available: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COP IES/CHIBELUSHI1/CCC_FB_FacExprRecCVonline.pdf.
[3]  S.  Pahune  and  N.  Mishra,  "Emotion  Recognition  through Combination of Speech and Image Processing: A Review," International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, vol. 3, no. 2, pp. 134-137, February 2015.
[4]  J.  S.  Devi,  S.  Yarramalle  and  S.  P.  Nandyala,  "Speaker
Emotion  Recognition  based  on  Speech  Features  and Classification  Techniques," International  Journal  of Image,  Graphics  and  Signal  Processing  (IJIGSP), vol.  6, no. No. 7, pp. 61-77, July 2014.
[5]  A.  Yonovitz,  H.  Joe  and  J.  Yonovitz,  "Digital  Signal Processing  in  Forensic  Acoustics  Cases," The  Journal  of the Acoustical Society of America, vol. 132, no. 3, p. 1971, September 2012.
[6]  P.  Rose,  Forensic  Speaker  Identification,  J.  Robertson, Ed., London and New York.
[7]  L.  R.  Rabiner,  M.  J.  Cheng,  A.  E.  Rosenberg  and  C.  A. McGonegal,  "A  Comparative  Performance  Study  of Several Pitch Detection Algorithms," 1976.
[8]  Y.  D.  Ling,  T.  C.  Liang,  J.  C.  S.  X. Chang,  Q.  T.  and  X.
M.  ,  "HMM-Based  Audio  Keyword  Generation,"  in Advances  in  Multimedia  Information  Processing  -  PCM 2004 ,  K.  Aizawa,  Y.  Nakamura  and  S.  Satoh,  Eds.,  Heng Mui  Keng  Terrace,  Springer  Berlin  Heidelberg,  2004,  pp. 566-574.
[9]  I.  W.  A.  Resmawan,  "Verifikasi  Suara  Menggunakan Metode  MFCC  dan  DTW,"  Tugas  Akhir  Strata  1,
Jimbaran, 2010.
[10]  L.  Muda,  M.  Begam  and  I.  Elamvazuthi,  "Voice
Recognition  Algorithms  using  Mel  Frequency  Cepstral Coefficient  (MFCC)  and  Dynamic  Time  Warping  (DTW) Techniques," Journal of Computing, vol. 2, no. 3, pp. 138- 143, March 2010.
[11]  K.  J.  Patil,  P.  H.  Zope  and  S.  R.  Suralkar,  "Emotion Detection  From  Speech  Using  MFCC  &  GMM," International  Journal  of  Engineering  Research  & Technology, vol. 1, no. 9, pp. 1-7, November 2012.
[12]  E.  Mower,  M.  J.  Mataric  and  S.  Narayanan,  "A Framework  for  Automatic  Human  Emotion  Classification Using  Emotion  Profiles," IEEE  Transactions  On  Audio, Speech and Language Processing, vol. 19, no. 5, pp. 1057- 1070, 5 July 2011.
[13]  A.  B.  Kandali,  A.  Routray  and  T.  K.  Basu,  "Emotion Recognition  from  Assamese  Speeches  using  MFCC Features  and  GMM  Classifier,"  in Proceedings  of  IEEE Region 10 Conference 19-21 November 2008 , Hyderabad, India, 2008.
[14]  P. P. Singh and P. Rani, "An Approach to Extract Feature Using MFCC," IOSR Journal of Engineering, vol. 4, no. 8, pp. 21-25, August 2014.
[15]  L.  D.  Enochson  and  R.  K.  Otnes,  Programming  and Analysis  for  Digital  Time  Series  Data,  vol.  3,  United States:  United  States  Dept.  of  Defense,  Shock  and Vibration Information Center, 1968, p. 142.
[16]  C. V. Loan,  "The Radix-2  Framework," in Computational Frameworks for the Fast  Fourier Transform , Ithaca, New York:  Society  for  Industrial  and  Applied  Mathematics, 1992, pp. 1-75.
[17]  J.  Kaur  and  A.  Sharma,  "Emotion  Detection  Independent of  User  Using  MFCC  Feature  Extraction," International Journal  of  Advanced  Research  in  Computer  Science  and Software  Engineering, vol.  4,  no.  6,  pp.  230-234,  6  June 2014.
[18]  S.  Salsabila,  R.  Soelistijorini  and  M.  Huda,  "Aplikasi Pengenalan Suara Untuk Pemanggilan Aplikasi  Komputer Berbasis MFCC dan DTW," Journal Elektro PENS, vol. 2, no. No 2, pp. 1-8, 2013.
[19]  R.  E.  Maleki,  A.  Rezaei  and  B.  M.  Bidgoli,  "Comparison of Classification Methods Based on the Type of Attributes and  Sample  Size," Journal  of  Cases  in  Information Technology, vol. 4, no. 3, pp. 94-102, 2009.
[20]  "OpenCV," August 2015. [Online]. Available: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/ml/introduction_to _svm/introduction_to_svm.html. [Accessed August 2015].