Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 901-907

## Klasifikasi Usia Berdasarkan Suara Dengan Ekstraksi Ciri Mel Frequency Cepstral Coefficients Menggunakan Support Vector Machine
Mufi Oktaviani 1 , Taufik Edy Sutanto 2 , Mahmudi 3 1,2,3 Program Studi Sains dan Teknologi Matematika, Universitas Islan Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, Indonesia
E-mail: 1 mufi.oktaviani17@mhs.uinjkt.ac.id, 2 taufik.sutanto@uinjkt.ac.id,
3 mahmud.mathlovers@gmail.com

## Abstract
Each individual has a different and unique voice, this can potentially be used to determine a person's  age.  Classification  can  be  done  through  a  feature  extraction  process  using  Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Then the extraction results can be used as features in machine  learning  models  such  as  Support  Vector  Machines.  Data  was  collected  by  recording 100 voices of informants, then the feature extraction process was carried out using MFCC, and then classified using Support Vector Machine. Age categories set are children (0-14), teenagers (15-40) and elderly (40+). Then the data samples were duplicated for variety using noise, shift and dynamic change methods so that 6000 sound samples were obtained. Our model can result in  an  accuracy  of  75,8%  and  the  recall  obtained  in  the  children  category  is  a  percentage  of 80%.  Researchers  hope  that  these  results  can  be  a  reference  for  human  age  recognition application systems for voice-based classification.
Keywords: Mel Frequency Cepstral Coefficients, Support Vector Machine, Voice

## Abstrak
Setiap  individu  memiliki  suara  yang  berbeda  dan  unik,  hal  ini  berpotensi  untuk  digunakan dalam  menentukan  usia  seseorang.  Klasifikasi  suara  dapat  dilakukan  melalui  proses  ekstraksi ciri salah satunya dengan menggunakan Mel Frequency Cepstral Coefficients. Kemudian hasil ekstraksi dapat digunakan sebagai feature pada model machine learning seperti Support Vector Machines.  Dalam  penelitian  ini,  100  sampel  suara  dengan  kategori  usia  anak-anak  (0-14 tahun),  remaja  (15-40  tahun)  dan  usia  lanjut  (40+  tahun)  digunakan  sebagai  training  data awal.  Kemudian  sampel  data  diduplikasi  agar  beragam  menggunakan  metode  noise,  shift  dan dynamic change sehingga didapatkan 6000 sampel suara baru. Model kami dapat menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 75,8% dengan tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali yang  tertinggi  terdapat  pada  kategori  anak-anak  dengan  persentase  80%.  Peneliti  berharap dengan  hasil  ini  dapat  menjadi  referensi  untuk  sistem  aplikasi  pengenalan  manusia  untuk mengklasifikasi usia berbasis suara.
Keywords: Mel Frequency Cepstral Coefficients, Suara, Support Vector Machine

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  jenis  data  yang  dapat  dihasilkan  dari  tubuh  manusia  yang  dapat  mencerminkan informasi karakteristik pemiliknya adalah suara. Usia, jenis kelamin, aksen, dan aspek lain dari identitas  individu  dapat  ditentukan  dari  suara  yang  dihasilkan  [1].  Dari  suara  ini  kita  dapat mengenali  jenis  kelamin  bahkan  rentang  usia  si  pemilik  suara,  karena  suara  dapat  berfluktuasi seiring  bertambahnya  usia  dari  anak  muda  hingga  orang  tua.  Automatic  Speech  Recognition (ASR)  merupakan  bidang  studi  yang  berkembang  relatif  cepat  dan  pesat  seiring  dengan kemajuan  teknologi  [2].  Ilustrasi  dasar  tentang  bagaimana  aplikasi  ASR  telah  memengaruhi kehidupan  sehari-hari  adalah  perangkat  lunak  speech  to  text  atau  asisten  virtual.  Penelitian  ini terinspirasi dari salah satu bidang studi yang berhubungan dengan interaksi manusia dan mesin dengan  media  ucapan  seperti  Google  Assistant,  Alexa,  Cortana  atau  beberapa  macam  aplikasi
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 901-907
ASR  lainnya  [3].  Faktor-faktor  yang  membatasi  sistem  pengenalan  suara  seseorang  mencakup ketidakmampuan  mengenali  fitur  yang  sensitif  dan  tidak  cukup  kuat  untuk  menjelaskan perbedaan  artikulasi  pembicara,  variasi  prosodik,  dan  perbedaan  saluran  ucapan  [4].  Proses ekstraksi  ciri  dalam  paper  ini  menggunakan  metode  Mel  Frequency  Cepstral  Coefficients (MFCC).  Metode  MFCC  merupakan  metode  ekstraksi  ciri  untuk  mendapatkan  cepstral coefficient  dan  frame  sehingga  dapat  digunakan  untuk  proses  speech  recognition  agar didapatkan  akurasi  yang  lebih  baik  untuk  pengklasifikasian  [5].  Metode  ini  digunakan  untuk melakukan ekstraksi fitur, yaitu suatu proses yang mengubah sinyal suara menjadi variabel atau peubah.
Terdapat  beberapa  pendekatan  klasifikasi  usia  berdasarkan  suara  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Dalam  salah  satu  penelitian  menggunakan  MFCC  dengan  model  K-Nearest Neighbor  (KNN)  untuk  mengklasifikasi  data  suara,  dengan  data  suara  yang  sudah dinormalisasikan sebanyak 40 data suara, telah dihasilkan akurasi maksimal sebesar 55,55% [6]. Pada  penelitian  lainnya,  model  Random  Forest  digunakan  pada  data  dengan  dua  kategori  usia yakni anak-anak dan dewasa yang menghasilkan akurasi terbaik sebesar 88,82% [7]. Pada paper ini,  data  suara  yang  digunakan  bukanlah  data  suara  orang  asing  seperti  yang  dilakukan  dalam paper  sebelumnya  [6][7]  dan  kategori  yang  digunakan  juga  lebih  banyak  serta  menggunakan metode  yang  berbeda,  yaitu  Support  Vector  Machine  (SVM).  Kode  dan  data  pada  paper  ini dapat  diakses  dan  divalidasi  secara  terbuka  untuk  pembaca  yang  berminat  di https://github.com/MufiOktaviani/age-classification-by-voice.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Mel Frequency Cepstrum Coefficients
Metode MFCC memiliki beberapa tahapan, yaitu pre-emphasis, frame blocking, windowing, Fast  Fourier  Transform,  filter  bank,  dan  DCT  [9].  Pre-emphasis  adalah  tahapan  memfilter frekuensi suara yang dimana dalam prosesnya frekuensi suara yang tinggi pada sebuah spektrum akan  dipertahankan,  ini  bertujuan  untuk  menyeimbangkan  spektrum  sinyal  suara  [10]. Selanjutnya, proses frame blocking adalah proses framing pada sinyal suara dimana sinyal akan dibagi  menjadi  beberapa  frame  dengan  masing-masing  frame  berisi  N  sampel  sinyal  yang berdekatan  dan  frame  yang  dipisahkan  oleh  ruang  M  sampel  seperti  yang  dicontohkan  pada Gambar  1.  Setiap  panjang  frame  dibagi  dengan  waktu  20  ms  sampai  40  ms,  dengan  N  adalah jumlah sampel dan M adalah panjang frame [11].
Gambar 1. Proses frame blocking
Proses windowing ini bertujuan untuk mengurangi efek diskontinu pada ujung-ujung frame, pada  tool  librosa,  proses  ini  menggunakan  fungsi  windowing  yang  disebut  dengan  hamming window.  Fungsi  hamming  window  ini  tidak  menghasilkan  sidelobe  yang  berlebihan  dan  noise yang  dihasilkan  tidak  terlalu  besar  [12].  Selanjutnya,  proses  Fast  Fourier  Transform  atau  FFT adalah pengembangan dari algoritma Discrete Fourier Transform (DFT) yang digunakan untuk mengubah  sinyal  yang  berawal  dari  domain  waktu  menjadi  domain  frekuensi.  Setelah  berubah menjadi  domain  frekuensi  dilakukan  filter  untuk  mengetahui  ukuran  energi  dimana  proses  ini disebut  dengan  filter  bank.  Langkah  terakhir  dari  proses  MFCC  ini  yaitu  Discrete  Cosine Transform  (DCT).  Konsep  dasar  dari  DCT  adalah  mengkorelasikan  frekuensi  sehingga menghasilkan representasi yang baik dari spectral lokal [5].

## 2.2. Ekstraksi Ciri MFCC
Pada  proses  ekstraksi  ciri  ini  akan  melalui  tahapan  pre-emphasis  yang  menggunakan  nilai konstanta filter (α) sebesar 0,97, pada tahap pre-emphasis ini satu data suara akan menghasilkan sebanyak  44100  frame.  Kemudian  pada  tahapan  frame  blocking,  data  suara  dilakukan pembingkaian  dengan  ukuran  25  milidetik  dengan  ukuran  bagian  tumpang  tindih  sebesar  10 milidetik  sehingga  akan  menghasilkan  98.  frame  dengan  1102  data  didalamnya.  Data  hasil tahapan  frame  blocking  kemudian  akan  digunakan  untuk  tahapan  windowing  dengan  fungsi Hamming window yang akan menghasilkan 1102 data dalam setiap frame-nya. Selanjutnya pada tahapan FFT, banyaknya data yang digunakan sebesar 512 atau NFFT = 512 untuk setiap frame data  suara.  Setelah  dilakukan  FFT,  akan  dilakukan  perhitungan  spektrum  daya  yang  akan digunakan  pada  tahapan  filter  bank.  Banyaknya  data  yang  digunakan  dalam  perhitungan spektrum  daya  adalah
,  sehingga  menghasilkan  257  data  pada  setiap  frame-nya.
Kemudian pada tahapan filter bank, nilai  yang digunakan yaitu sebesar 40 atau Nfilt = 40, dan hasil  pada tahapan  filter  bank  ini  akan  diubah  kedalam  satuan  dB.  Hasil  konversi  dari  tahapan filter  bank  ini  selanjutnya  akan  dilakukan  tahapan  DCT  dengan  banyak  data  yang  diharapkan adalah 11 data pada setiap frame data suara.

## 2.3. Support Vector Machines
Cara kerja SVM dalam  melakukan klasifikasi data adalah dengan menggunakan hyperplane (bidang datar) yang akan menjadi batas keputusan (decision boundary) dengan memaksimalkan margin antar kategori (class). Margin adalah jarak antara hyperplane dan data terdekat di setiap layer.  Data  terdekat  dengan  hyperplane  pada  setiap  kelas  disebut  support  vectors  [14].  Pada dasarnya SVM merupakan model yang dapat digunakan untuk beberapa klasifikasi kelas, dalam paper  ini  klasifikasi  dibagi  menjadi  tiga  kelas  (multi-class  classification)  [15].  Hyperplane terbaik  dapat  ditemukan  dengan  mengukur  margin  hyperlane  tersebut  dan  mencari  titik maksimalnya.  Oleh  karena  itu,  dicari  hyperplane  terbaik  dengan  nilai  margin  terbesar  [16]. Persamaan hyperplane ditulis dalam Persamaan 1 berikut.
( )
( )
Dimana : w = Parameter bobot x = Vektor input b = Bias

## 2.4. Tahapan Penelitian
Jalannya  penelitian  mengenai  klasifikasi suara  berdsarkan  usia  dengan  ekstraksi  ciri MFCC dengan  menggunakan  model  SVM  ini  diperlihatkan  dengan  diagram  alur.  Diagram  alur  yang dibuat pada gambar 2 ini untuk mempermudah alur informasi dari penelitian ini.
Gambar 2. Tahapan Penelitian .

## 2.5. Pengumpulan Data
Data  dalam  paper  ini  menggunakan  data  primer  dimana  data  diambil  secara  langsung  (data primer)  dari  100  orang  sampel  dengan  pembagian  20  suara  anak-anak  pada  usia  14  tahun  ke bawah  dengan  contoh  sinyal  suara  anak-anak  disajikan  pada  Gambar  3,  40  suara  usia remaja/dewasa  usia  15-40  tahun  dengan  contoh  sinyal  suara  remaja/dewasa  disajikan  pada Gambar 4 dan 40 suara usia lanjut usia 40 tahun ke atas.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 3. Contoh Sinyal Suara Anak-anak .
Gambar 4. Contoh Sinyal Suara Dewasa.
Gambar 5. Contoh Sinyal Suara Usia Lanjut.

## 2.6. Preprocessing Data
Dari  100  berkas  rekaman  suara  ini  akan  dilakukan  preprocessing  dengan  menghilangkan suara  kosong  yang  ada  dan  dibagi  menjadi  15  segmen  suara.  Setiap  segmen  suara  memiliki panjang  tiga  detik,  format  *wav,  sampling  rate  44100  gelombang/detik,  Channels  mono,  dan resolution  32-bit.  Dengan  dilakukannya  preprocessing  ini,  total  segmen  suara  yang  awalnya hanya 100 berkas rekaman suara menjadi 1500 segmen suara dengan format berkas yang sama di  setiap  segmennya.  Dari  segmen  suara  yang  telah  terkumpul,  berkas  suara  akan dikelompokkan sesuai kategori yang sudah ditentukan.
Sebelum  proses  klasifikasi,  data  suara  melalui  proses  ekstraksi  ciri  menggunakan  metode MFCC.  Seluruh  segmen  suara  yang  ada  diubah  ke  dalam  bentuk  digital  dengan  menggunakan tool  librosa  [8].  Setelah  proses  pre-processing,  hanya  dua  detik  pertama  dari  transformasi  data suara digunakan pada proses ekstraksi ciri suara menggunakan MFCC. Metode MFCC memiliki beberapa  tahapan,  yaitu  pre-emphasis,  frame  blocking,  windowing,  Fast  Fourier  Transform, filter bank, dan DCT [9].

## 2.7. Augmentasi Data
Setelah dilakukan ekstraksi ciri, setiap data suara akan diduplikasi dengan teknik augmentasi. Teknik  augmentasi  yang  dipilih  yaitu  dengan  menambahkan  suara  noise,  metode  shift (pergeseran)  suara,  dan  juga  dengan  metode  penambahan  dinamik  suara  [13].  Tujuan  dari dilakukannya  audio  data  augmentasi adalah  memperkaya  dataset untuk  proses pelatihan  model dengan dataset yang bervariasi dan memiliki data yang cukup banyak. Artinya, variasi data suara yang  sudah  dilakukan  augmentasi  ini  haruslah  sebuah  kemungkinan  yang  akan  dilihat  oleh model  pada  saat  dilakukannya  proses  uji  model.  Dengan  demikian,  jelas  bahwa  pilihan  teknik data augmentasi yang digunakan untuk melatih data suara ini harus dipilih dengan hati-hati.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengolahan Data
Data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer.  Cara  pengambilan  data dalam  penelitian  ini  yaitu  dilakukan  secara  langsung.  Dengan  merekam  suara  narasumber sebanyak 100 orang, dengan setiap narasumber membaca sebuah kalimat yang sama yang sudah disiapkan oleh peneliti. Perbandingan suara laki-laki dan suara perempuan sama yakni 1:1, data suara juga  dibagi  menjadi 20:40:40 untuk  masing-masing  kategori. Tabel 1  berikut  merupakan pembagian data suara yang dilakukan.
Tabel 1. Pembagian Data Suara Kategori Narasumber Anak-Anak 20 Dewasa 40 Lanjut Usia 40
Dari  100  berkas  rekaman  suara  ini  akan  dilakukan preprocessing dengan  menghilangkan suara  kosong  yang  ada  dan  dibagi  menjadi  15  segmen  suara.  Setiap  segmen  suara  memiliki panjang  tiga  detik,  format  *wav, sampling  rate 44100  gelombang/detik,  Channels  mono,  dan resolution 32-bit.  Dengan  dilakukannya preprocessing ini,  total  segmen  suara  yang  awalnya hanya 100 berkas rekaman suara menjadi 1500 segmen suara dengan format berkas yang sama di  setiap  segmennya.  Dari  1500  data  suara  yang  telah  di preprocessing, selanjutnya  data  di ekstraksi ciri MFCC.
Seluruh  segmen  suara  yang  ada  diubah  ke  dalam  bentuk  digital  dengan  menggunakan tool librosa [8].  Setelahnya  hanya  dua  detik  pertama  dari  transformasi  data  suara  digunakan  pada proses  ekstraksi  ciri  suara  menggunakan  MFCC.  Selanjutnya  setelah  dilakukan  ekstraksi  ciri, setiap  data  suara  akan  diduplikasi  dengan  teknik  augmentasi.  Teknik  augmentasi  yang  dipilih yaitu  dengan  menambahkan  suara noise ,  metode shift (pergeseran)  suara,  dan  juga  dengan metode penambahan dinamik suara [13].
Maka  hasil  dari  proses  augmentasi  data  ini  data  suara  bertambah  empat  kali  lipat  dari  data suara  awal  hanya  1500  data  menjadi  6000 data  suara.  Pada Tabel  2  berikut  merupakan  contoh empat keluaran dari data yang sudah di ekstraksi ciri MFCC dan dilakukan duplikasi.
Tabel 2. Contoh keluaran data Label 0 1 2 … 214 215 0 Elderly_Age -12.407 -11.985 -11.655 … -7.657 -10.716 1 Elderly_Age -8.066 -8.411 -9.476 … 0.000 0.000 2 Elderly_Age 8.074 4.949 1.153 … -17.112 -12.740 3 Elderly_Age -13.836 -13.284 -11.197 … -9.384 -5.843 4 Elderly_Age -20.120 -20.273 -21.291 … 0.000 0.000
Setelah diperoleh dataset dengan fitur dan label hasil dari proses ekstraksi ciri menggunakan MFCC serta menduplikasi data suara, proses selanjutnya yaitu membagi data suara menjadi data latih  dan  data  uji.  Dalam  paper  ini,  data  latih  yang  digunakan  yaitu  sebesar  75%  dari  dataset yaitu sebanyak 4500 data suara, dan untuk data uji yang akan digunakan yaitu sebesar 25% dari dataset yaitu sebanyak 1500 data suara.

## 3.2. Optimasi Parameter SVM
Dalam  paper  ini,  parameter  terbaik  didapatkan  dengan  menggunakan  metode Grid  Search Cross Validation [17], dengan memasukkan parameter-parameter dari model SVM kernel = [ rbf, poly,  sigmoid ],  nilai  konstanta C =  [0.1,  1,  10,  100],  dan  nilai gamma =  [1,  0.1,  0.01,  0.001]. Untuk  mengetahui  keakuratan  yang  terbaik  dalam  pencarian  parameter  ini,  banyaknya pengulangan ( k ) yang digunakan pada Cross Validation ini adalah 10. Dari pencarian optimasi parameter ini, mendapatkan hasil klasifikasi  terbaik dengan kernel = poly , nilai konstanta C = 0.1 dan gamma = 1.
Pada  pencarian  parameter  sebelumnya,  belum  terdapat  parameter  derajat  maka  dilakukan kembali  pencarian  akurasi  terbaik  secara  manual  menggunakan  nilai  parameter  hasil  optimasi
sebelumnya yaitu kernel = poly , nilai konstanta C = 0.1, gamma = 1 dan beberapa nilai derajat . Keluaran  akurasi  terbaik  dihasilkan  dari  masukan  nilai derajat =  2  dengan  akurasi  data  latih sebesar 75% seperti yang terlampir pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Akurasi SVM. Nilai Derajat Akurasi Data Latih Akurasi Data Uji 0 0,406 0,380 1 0,587 0,517 2 1 0,750 3 1 0,676 4 1 0,633

## 3.3. Hasil Klasifikasi Dan Evaluasi Model
Berdasarkan  hasil  akurasi  terbaik  yang  telah  didapatkan  sebelumnya,  selanjutnya  dilakukan evaluasi  model.  Evaluasi  model  dilakukan  untuk  mengetahui  efektifitas  model  dalam mengklasifikasi  kelas  yang  berbeda.  Salah  satu  hasil  evaluasi  model  optimal  SVM  yang didapatkan pada tahap sebelumnya adalah dengan menggunakan confusion matrix .
Gambar 6. Hasil Confusion Matrix.
Berdasarkan confusion  matrix yang  diberikan  pada  Gambar  6  diperoleh  hasil  akurasi  dari metode SVM sebesar . Lebih lanjut, nilai
precision dan recall- nya disajikan pada Tabel 4. Pada Tabel 4 dapat dilihat tingkat ketepatan dari hasil prediksi yang diberikan metode SVM  adalah  77%  pada  kategori  usia  anak-anak,  70%  pada  kategori  dewasa  dan  78%  pada kategori  usia  lanjut.  Serta  terlihat  tingkat  keberhasilan  sistem  metode  ini  dalam  menemukan kembali  kategori  pada  usia  anak-anak  sebesar  80%,  pada  kategori  dewasa  69%  dan  pada kategori usia lanjut 74%.
Tabel 4. Evaluasi Model. Kelas Usia Precision Recall Anak-anak (0-14 Tahun) 0,77 0,80 Dewasa (15-40 Tahun) 0,70 0,69 Usia Lanjut (40+ Tahun) 0,78 0,74

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  menggunakan  suara  dari  100  orang  narasumber  dalam  membaca  teks  cerita yang  sama  yang  masing-masing  suara  berdurasi  kurang  lebih  dua  menit.  Data  tersebut  dibagi berdasarkan  kategori  usia yang  ditetapkan  yakni  anak-anak  (0-14  tahun),  remaja  (15-40  tahun) dan usia lanjut (40+ tahun). Kemudian data dilakukan proses preprocessing sehingga diperoleh 1500  segmen  suara  berdurasi  tiga  detik  yang  dihasilkan  dari  100  data  awal.  Setelah  dilakukan ekstraksi ciri MFCC dengan tiga metode augmentasi data suara yakni metode noise , metode shift dan  metode dynamic  change, data  segmen  suara  diduplikasi  dan  diubah  menjadi  beragam dari 1500  segmen  suara  menjadi  6000  segmen  suara . Lalu,  dilakukan  pencarian  parameter  terbaik dari metode SVM yang menghasilkan parameter terbaik kernel = poly , nilai konstanta C = 0.1, gamma =  1  dan  nilai derajat =  2. Dari  masukan  parameter  terbaik  untuk  metode  SVM  ini didapatkan  hasil  klasifikasi  dengan  akurasi  sebesar  75,8%,  dengan  tingkat  keberhasilan  sistem dalam  menemukan  kembali  yang  tertinggi  terdapat  pada  kategori  usia  anak-anak  dengan  hasil sebesar 80%.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 901-907

## Daftar Pustaka
[1] Mirza Ardiana, Titon Dutono, and Tri Budi Santoso, “Identifikasi Jenis Kelamin Secara Real Time Berdasarkan Suara Pada Raspberry Pi,” J. Politek. Caltex Riau , vol. 8, no. 1, (2022), pp. 158–167.
[2] M.Tri  Satria  Jaya,  Diyah  Puspitaningrum,  and  Boko  Susilo,  “Penerapan  Speech Recognition  Pada  Permainan  Teka-Teki  Silang  Menggunakan  Metode  Hidden  Markov Model (HMM) Berbasis Desktop,” J. Rekursif , vol. 4, no. 1, (2016), pp. 119–129.
[3] A.  Abdillah  Alwi,  P.  Pandu  Adikara,  and  Indriati,  “Pengenalan  Jenis  Kelamin  dan Rentang  Umur  berdasarkan  Suara  menggunakan  Metode  Backpropagation  Neural Network,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  4,  no.  7,  (2020),  pp.  2083– 2093.
[4] N.  Kumar  Goel,  M.  Sarma,  T.  Singh  Kushwah,  D.  Kumar  Agrawal,  Z.  Iqbal,  and  S. Chauhan,  “Extracting  speaker’s  gender,  accent,  age  and  emotional  state  from  speech,” Interspeech ,(2018),  pp. 2384–2385, doi: 10.1088/1742-6596/1410/1/012073.
[5] Heriyanto,  S.  Hartati,  and  A.  Eko  Putra,  “Ekstraksi  Ciri  Mel  Frequency  Cepstral Coefficient  (  MFCC  )  dan  Rerata  Coefficient  Untuk  Pengecekan  Bacaan  Al-  Qur  ’an,” Telematika , vol. 15, (2018), pp. 99–108.
[6] A. Abdulsatar, V. Davydov, V. Yushkova, A. Glinushkin, and V. Rud, “Age and gender recognition from speech signals,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1, (2019), doi: 10.1088/1742- 6596/1410/1/012073.
[7] D.  Katerenchuk,  “Age  Group  Classification  with  Speech  and  Metadata  Multimodality Fusion,” Aclanthology.org , (2017), pp. 188–193.
[8] Teguh Puji Laksono, Speech To Text Untuk Bahasa Indonesia , (2018).
[9] D. Putra and A. Resmawan, “Verifikasi Biometrika Suara Menggunakan Metode MFCC Dan DTW,” LONTAR Komput. , vol. 2, no. 1, (2011), pp. 8–21.
[10]   Totok Chamidy, “Metode Mel Frequency Cepstral Coeffisients (MFCC) Pada klasifikasi Hidden Markov Model (HMM) Untuk Kata Arabic pada Penutur Indonesia,” J. MATICS , vol. 8, no. 1, (2016), pp. 36–39, , doi: 10.18860/mat.v8i1.3482.
[11]  Angga Setiawan, Achmad Hidayatno, and R. Rizal Isnanto, “Aplikasi Pengenalan Ucapan dengan Ekstraksi Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) Melalui Jaringan Syaraf Tiruan  (JST)  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  untuk  Mengoperasikan  Kursor Komputer,” TRANSMISI , vol. 13, no. 3, (2011), pp. 80–86,.
[12]  Torkis  Nasution,  “Metoda  Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficients  (MFCC)  untuk Mengenali  Ucapan  pada  Bahasa  Indonesia,” J.  Sains  Dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,
(2012), pp. 22–31, doi: https://doi.org/10.33372/stn.v1i1.309.
[13]   P.  Singh,  R.  Srivastava,  K.  P.  S.  Rana,  and  V.  Kumar,  “A  multimodal  hierarchical approach  to  speech  emotion  recognition  from  audio  and  text,” Knowl.-Based  Syst. ,  vol. 229,(2021).[Online].
Available:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0950705121005785
[14]  A.  Rahman  Fauzi, Simulasi  Control  Smart  Home  Berbasis  Mel  Frequency  Cepstral Coefficient  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM) .  UIN  Sunan  Ampel, (2020).[Online].Available: http://digilib.uinsa.ac.id/43041/2/Arif%20Rahman%20Fauzi_H06216003.pdf
[15]  Ryan Rifkin and Aldebaro Klautau, “In Defense of One-Vs-All Classification,” J. Mach. Learn. Res. , vol. 5, (2004), pp. 101–141.
[16]  Renaldy  Irfan, Analisis  Perbandingan  Algoritma  K-nearest  Neighbor  Dengan  Algoritma Support  Vector  Machine  Pada  Pengklasifikasia .  (2012).  [Online].  Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/55999/1/RENALDY%20IRFA N-FST.pdf
[17]   I.  Syarif,  A.  Prugel-Bennett,  and  G.  Wills,  “SVM  Parameter  Optimization  Using  Grid Search  and  Genetic  Algorithm  to  Improve  Classification  Performance,” TELKOMNIKA, vol. 14, no. 4, (2016), pp. 1502-1509. doi : 10.12928/TELKOMNIKA.v14i4.3956.