140-147 ISSN  1979-9160

## BIOMETRIK POLA SUARA DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN
Ina Agustina 1 , Fauziah 2 , Aris Gunaryati 3
(1) Sistem Informasi Universitas Nasional (Contact : 021-7806700, agustina2008@gmail.com )
(2) Sistem Informasi Universitas Nasional (Contact : 021-7806700, fauziahkasyfi@yahoo.co.id)
(3) Teknik Informatika Universitas Nasional (Contact : 021-7806700, arisgunaryati@yahoo.co.id)

## ABSTRAK
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  biometrik  pengenalan  identitas  berdasarkan karakteristik  fisik.  Pengenalan  pola  suara  biometrik  yang  memiliki  biaya  rendah . Penelitian  ini merancang pola penggunaan  suara biometrik.  sinyal input  suara  dalam bentuk  suara  yang  direkam dengan durasi sekitar dua (2) detik pada  sistem dan sinyal dekomposisi menggunakan transformasi wavelet  diskrit.  sistem  verifikasi  menggunakan  ekstraksi  karakteristik  Koefisien  Sub  Band berdasarkan parameter cepstral (SBC) dengan menggunakanjumlah  koefisien  12.
Kata  kunci: Biometrik, pola  suara , transformasi wavelet , jaringan  saraf

## ABSTRACT
Method  man  with  Biometric  identity  recognition,  based  on  its  physical  characteristics.  The  introduction  of  a biometric voice pattern that has a low cost. This study designed a biometric use voice patterns. Voice input signals in  the  form  of  recorded  sound  with  a  duration  of  approximately  two  (2)  seconds  on  the  system  and  signal decomposition  using  discrete  wavelet  transform.  Verification  system  using  characteristic  extraction  Sub  Band Coefficient Based cepstral parameters (sbc) by using the number of coefficients 12.
Keywords : Biometrics, voice patterns, wavelet transformation, neural network
140-147 ISSN  1979-9160

## 1. Pendahuluan
Metode    pengenalan    identitas    manusia dengan  Biometrik,  berdasarkan  karakter fisiknya, misalnya    wajah,    sidik    jari,    struktur    telapak tangan,    letak      retina    mata,    suara/wicara. Verifikasi  ini  jauh  lebih  handal  daripada dengan metode konvensional karena selain  mudah  untuk
diproses    juga    selalu    dibawa      oleh    manusia tersebut.  Dan  yang  paling  utama  kelebihan    dari verifikasi    dengan      biometrik    ini    adalah bervariasinya  untuk  tiap-tiap  orang  dan  tidak mudah    ditiru      oleh    orang    lain    seperti    halnya kode  numerik  atau alphabetik
Tabel 1. Metode-metode yang digunakan Penelitian sebelumnya
Metode Pemrosesan Sinyal Suara Tingkat Identifikasi (%) LPC (Linier Predictive Coding) 90,61 LPCC 96,73 MFCC  (Mel  Frequency  Cepstrum Coefficient) 97,55 PLP 86,12 NPC (random initialization) 61,63 NPC (linier initialization) 100
Sumber : Universitie Pierre & MarieCurie, LA Science A Paris, 2004
Dari penelitian terdahulu mengenai pemrosesan  sinyal  suara,  metode  yang  telah digunakan Linier    Prediction,    Coding    (LPC), Frequency    Cepstrum    Coefficient    (MFCC), Neural    Predictive    Coding    NPC ),    yang menggunakan    transformasi  fourier  dan  tingkat identifikasinya mencapai 100%.
Kelemahan  metode  menggunakan  transformasi fourier  antara  lain  kurang  mampu  memberikan informasi sinyal dalam waktu domain dan frekuensi secara  bersamaan dan dalam mennganalisis sinyal suara  tidak  stationer.  Oleh  karena  itu    pada penelitian    ini    dalam    pemrosesan    sinyal    suara tidak  menggunakan  transformasi fourier.
Sebelumnya    telah    dilakukan    penelitian mengenai    Sistem    Identifikasi    pembicara menggunakan    Transformasi    Wavelet    Diskrit berbasis    orthogonal    (symlet)  dan  Jaringan  Saraf Tiruan  Multi  Layer  Perceptron  sebagai  Pengenal Pola  [1].
Dengan dasar penelitian tersebut dan studi literatur  di  atas,  pada  penelitian    ini    akan    dibuat suatu    sistem  biometrika  dan    verifikasi menggunakan  dua  buah  masukan  (Multimodal) pengenalan  pola  suara  dan  pengenalan  telinga. Dari    perancangan    ini    diharapkan    adanya peningkatan    performansi    sistem    untuk meningkatkan  tingkat  keamanan  dan  akurasi  dari proses  verifikasi.  Karena  dari  beberapa  penelitian yang    telah    ada,    sistem  biometrika  yang menggunakan    satu    masukan    memiliki    banyak kelemahan    dibandingkan    dengan    multimodal biometrika.

## 2. Metodologi
2.1 Pengolahan Sinyal Digital
Konsep  dasar  pengolahan  sinyal  digital  yang digunakan  untuk  penelitian    ini  terdiri  atas sampling, frame blocking, windowing, DFT, Power Spectral    Substraction,  Mel  Filter  Bank  dan Discrette Cosine Transform .

## Sampling
Suara  manusia  akan  menghasilkan  sinyal  analog yang  terus  kontinyu.Karena  itu  sinyak  yang  ada dipotong-potong  dalam   slot-slot  interval   waktu tertentu.  Deret  diskrit  sample  x[n]  diperoleh  dari sinyal    kontinu  x(t)  dengan  hubungan  sebagai berikut,
x[n] = x(nT) .......................................(1)
Di  mana  T  adalah  periode  sampling  dan  1/T  = Fs    merupakan    frekuensi    sampling  dalam  satuan sampel/detik.  Nilai  N  merupakan  jumlah  sampel. Berdasarkan  pada  teori  sampling  Nyquist,  maka syarat  dari  frekuensi  sampling adalah minimal dua kali frekuensi sinyal asli.

## Frame Blocking
Frame  Blocking  merupakan  pembagian  suara menjadi  beberapa  frame  dan    satu    frame    terdiri dari  beberapa  sampel.Proses  ini  diperlukan  untuk membentuk    sinyal    suara    yang    non    stasioner menjadi    sinyal    suara    yang    quasi-stasioner sehingga dapat dibah dari domain waktu ke dalam domain  frekuensi dengan Transformasi Fourier.

## Windowing
Sinyal    suara    yang    dipotong-potong    menjadi beberapa    frame    akan    menyebabkan  efek diskontinuitas pada awal dan  akhir  sinyal. Hal ini akan  menyebabkan  kesalahan  data  pada  proses Transformasi    Fourier    .    Windowing    diperlukan
140-147 ISSN  1979-9160
untuk  mengurangi  efek  diskontinuitas  potongan sinyal tersebut.
Transfomasi  Wavelet  Diskrit  secara  umum merupakan  dekomposisi  citra    pada  frekuensi subband  sinyal  tersebut  di  mana  komponennya dihasilkan    dengan    cara    penurunan    level dekomposisi.  Implementasi  transformasi  wavelet diskrit  dapat  dilakukan  dengan  cara  melewatkan sinyal  frekuensi    tinggi  atau  highpass  filter  dan
frekuensi rendah atau lowpass filter.

## Subband Based Cepstrum Coefficient (SBC)
Suara    Manusia    menyimpan    informasi    penting pada    frekuensi    tinggi.Informasi  penting  ini  yang menentukan  karakteristik suara  manusia  dan  Mel scale    digunakan    untuk    mengakomodasi karakteristik  tersebut.
Setiap nada suara manuasia dengan frekuensi aktual yang diukur dalam  Hz  nilai  subyektif  pitch  dapat diukur  dalam  Mel  Scale.  Mel  Scale  merupakan ukuran  atau  skala  persepsi  manusia  dari  frekuensi suatu suara.
Pada    proses    SBC    sebenarnya    hampir    sama dengan    proses    MFCC    hanya    saja    bila    pada MFCC  sinyal  mengalami  proses  DFT  tetapi  pada SBC    digunakan  Transformasi  Wavelet  Diskrit untuk menggantikan proses DFT.

## 2.2 Jaringan Saraf Tiruan
Dari  data  yang  telah  mengalami  proses Eigenface  dan  subband decomposition  sebelumnya masing-masing    akan    dilakukan    pelatihan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST)..
JST    yang    pertama    adalah    untuk pengenalan    telinga  dengan    menggunakan    satu hidden  layer  dengan  banyak  node  yang  digunakan pada hidden layer adalah 60  node,  jumlah  node  ini
merupakan    representasi    dari    jumlah    klas    dari hasil  penghitungan Eigenface yang didapatkan.
Untuk  Hidden  layer  pertama  digunakan 40,80, 150 node dan hidden layer kedua  sebanyak 25  node.  Sedangkan   untuk   output  layer   yang akan    digunakan  8    node    disesuaikan  dengan jumlah orang/identitas.
JST    yang    kedua    adalah    untuk pengenalan    pola    suara    dengan    menggunakan Hidden  Layer  sebanyak  2  hidden  layer  dengan jumlah  node  pada  hidden  layer  pertama sebanyak 40,80, 150 dan pada hidden layer kedua  sebanyak 25  node  dan    dengan  output  layer  sebanyak  10 disesuaikan dengan jumlah identitas.
Jaringan    Saraf      Tiruan    merupakan    salah    satu representasi    buatan    dari    otak      manusia      yang selalu   mencoba   untuk   mensimulasikan   proses pembelajaran  pada  otak  manusia.  Secara  umum, meskipun  Jaringan  Saraf   Tiruan  banyak  jenisnya akan  tetapi  terdapat  persamaan  pada  komponen penyusunnya.    Seperti    juga    otak    manusia, Jaringan  Saraf Tiruan juga terdiri  dari  neuron  dan hubungan      diantaranya.      Neuron      mengolah informasi      yang      masuk    dan    meneruskan    ke neuron  selanjutnya.  Pada   Jaringan  Saraf  Tiruan istilah    untuk    menggantikan    hubungan/koneksi adalah    bobot.    Informasi    berupa      sinyal    listrik disimulasikan  sebagai  harga  yang  spesifik  pada bobot.  Dengan   cara  mengubah-ubah  harga  bobot artinya    kita    juga    mengubah-ubah    struktur hubungan/koneksi    antar    neuron.    Gambar dibawah  ini  adalah  model  /  struktur    neuron Jaringan  Saraf Tiruan.
Model  satu neuron dapat  dilihat  pada  gambar 3. dimana input Xi      masuk    ke neuron ( neuron dengan  hireraki  yang  lebih  rendah,  jika  JST tersebut   memiliki  banyak neuron /  multi layer ). F(x)  = fungsi output dari jaringan Elemen    pembobot    W    pada    setiap neuron merupakan    representasi    dari      kekuatan sambungan  ( strength  of  synapse )  antar neuron .
Pembobot  W ij pada   model   diatas   menyatakan kekuatan   hubungan   antara neuron lapisan  i  ke lapisan j. Jika neuron pada  lapisan  i  berjumlah  n
Gambar 1.  dekomposisi wavelet
140-147 ISSN  1979-9160
sedangkan  pada  lapisan  j   berjumlah  m, maka pembobot  W ij berbentuk  m  x  n.    Penulisan  dari subskrip  pada    W    selalu    dimulai    dari      lapisan dengan      hierarki      yang      lebih      tinggi      baru kemudian ke hierarki  yang lebih rendah. Sehingga model pembobot tadi ditulis  W ij .
Semua    data input yang    telah    diboboti  dengan kekuatan  sambungannya    akan  dijumlahkan terlebih  dahulu  sebelum  diolah  menjadi  sinyal output dan  hasil penjumlahan ini, biasanya dikenal dengan NET.
Fungsi      aktifasi neuron F(x)      adalah    fungsi pengolahan    dari input menjadi    sinyal output .
Mengaktifkan      jaringan      saraf      tiruan      berarti mengaktifkan    neuron    yang    ada    pada    jaringan tersebut.  Banyak  fungsi  yang    dipakai    sebagai
fungsi      pengaktif,      dianataranya      fungsi hiperbolik,      fungsi      impuls,    fungsi    step    dan fungsi  sigmoid.  Tetapi  yang   lazim  digunakan adalah  fungsi sigmoid karena funsi  ini mendekati kenerja sistem otak
.
2.3. Identifikasi Pola Suara
2.3.1  Proses Identifikasi Pola Suara
1. Sampling Suara Pada  proses  perekaman  suara  ini
digunakan  alat  tersendiri  untuk  merekam suara,
yaitu menggunakan software free audio recorder.  Untuk pemyamplingannya  dilakukan  dengan  frekuensi sampling  sesuai
dengan aturan Nyquist.
2. Proses Frame Blocking
Sinyal  yang  telah  disampling  selanjutnya dibagi  dalam  frame  dalam waktu tertentu.
Gambar 2. Konstruksi filter bank
Gambar 3.  Struktur Neuron Jaringan Saraf Tiruan
140-147 ISSN  1979-9160

## Gambar 4. Proses Suara
3. Windowing Hamming
Untuk  mengurangi  diskontinuitas  sinyal setelah  proses  frame  blocking maka sinyal tiap- tiap frame difilter dengan windowing.
4. Wavelet Subband Coding Based MFCC
Pada  bagian  ini  dilakukan  Subband  memilah  milah  sinyal  ke  dalam 24 filter yang hampir sama dengan filterbank pada MFCC  dengan melakukan dekomposisi sinyal wavelet.

## 3. Pembahasan
Pelatihan jaringan dilakukan dengan mengambil input dari pembicara sebanyak  8 orang (pembicara 1, pembicara 2, pembicara 3, pembicara 4  sampai  pembicara  8)  dimana  masing-masing pembicara  mengucapkan  10  buah  pola  kata  yaitu ‘nol’, ‘satu’, ‘dua’ dan seterusnya sampai pola kata ‘sembilan’. Pola kata dari masing-masing pembicara tersebut  disimpan  dan  kemudian  dilatihkan  secara bersamaan ke dalam jaringan saraf tiruan. Pola kata tersebut dimasukkan secara urut mulai pembicara 1 dengan pola kata ‘nol’, ‘satu’, ‘dua’ dan seterusnya sampai pola kata ‘sembilan’, kemudian pembicara 2 dengan  pola  kata  ‘nol’,  ‘satu’,  ‘dua’  sampai  pola kata  ‘sembilan’,  demikian  seterusnya  sampai pembicara 5. Setelah semua data dimasukkan maka proses  training  dilakukan  sampai  error  yang dihasilkan  mencapai  nilai  yang  telah  ditentukan dimana pada proses ini digunakan nilai error 0,0001.

## 3.1. Penentuan Struktur Jaringan Saraf Tiruan
Pertama kali akan ditentukan jumlah node hidden  layer dengan  menggunakan  satu hidden layer ,  nilai learning  rate 0,5 momentum  0,5  serta input  32  data.  Dari  hasil  pengujian  didapat  bahwa makin  banyak  jumlah node  hidden  layer yang digunakan maka akan menghasilkan error yang kecil dalam iterasi yang makin singkat, sampai mencapai suatu nilai tertentu dimana perubahan jumlah node hanya  mengakibatkan  sedikit  perubahan  pada jumlah iterasi. Dari pengujian tersebut maka didapat bahwa jumlah node hidden layer yang optimal ialah 160 buah. Penambahan  jumlah node lebih besar dari
160  tidak  menghasilkan  penurunan  jumlah  iterasi yang  berarti.  Makin  banyak  jumlah node yang digunakan akan memakai memori komputer makin besar  sehingga  jika  dipilih  jumlah node diatas  160 akan  terdapat  pengorbanan  pada  jumlah  memori yang  digunakan  tanpa  diiringi  perubahan  jumlah iterasi yang berarti.
Setelah diketahui jumlah node hidden layer yang  optimum,  maka  kemudian    dilanjutkan  untuk menentukan  nilai learning  rate yang  optimum. Untuk  itu  jaringan  saraf  tiruan  akan  diuji  dengan menggunakan 1 hidden layer dengan 160 node, serta momentum  0,9,  0,75,  0,5,  0,25  dan  0,1.  Dari pengujian  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  makin besar  nilai learning  rate yang  digunakan,  maka jumlah  iterasi  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai error  yang  kecil  makin  sedikit.  Tetapi  penggunaan nilai learning  rate yang  terlalu  besar  akan memperbesar  kemungkinan  error  yang  terjadi. Sehingga nilai learning rate yang baik tercapai pada nilai  yang  tidak  terlalu  besar  ataupun  terlalu  kecil. Dari  hasil  eksperimen,  diambil  nilai learning  rate 0,5 sebagai nilai yang terbaik. Selain  menentukan  nilai learning  rate, maka  perlu  ditentukan  pula  nilai  momentum  yang optimum.  Dari  pengujian  yang  dilakukan  didapat bahwa  makin  kecil  nilai  momentum  maka  makin banyak  iterasi  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai error  yang  kecil.  Untuk  itu  perlu  diambil  nilai momentum  yang  optimum  dimana  dalam  program ini  diambil  nilai  momentum  0,75.  Hal  ini disebabkan karena dengan menggunakan momentum  0,75  akan  diperoleh  error  yang  kecil dengan  jumlah  iterasi  yang  tidak  terlalu  banyak ataupun terlalu sedikit.
140-147 ISSN  1979-9160
Setelah  menentukan  parameter-parameter untuk  satu hidden layer ,  maka sekarang akan diuji respon sistem jika menggunakan hidden layer lebih dari  satu,  dengan  menggunakan  nilai learning  rate dan momentum yang didapat dari pengujian di atas. Dari pengujian ini (gambar 5 dan Gambar 6) didapat bahwa  sistem  akan  optimal  jika  memakai  struktur tiga  hidden  layer dengan  konfigurasi 160, 100 dan 30,  dimana  dengan  struktur  tersebut  dicapai  error yang kecil dalam iterasi yang singkat.
Jadi  dari  semua  pengujian  yang  dilakukan  didapat struktur  jaringan  saraf  tiruan  yang  optimal  untuk sistem  pengenalan  suara  ini  ialah  menggunakan  3 hidden layer dengan jumlah node 160, 100 dan 30 serta  nilai learning  rate yang  digunakan  0,5  dan momentum 0,75.
Gambar 5. Struktur Jaringan Saraf Tiruan
Gambar  6.  Grafik  Error  dengan  Satu  dan  Dua Hidden Layer

## 3.2. Uji Pengenalan Suara
Pada  tahap  awal  uji  pengenalan  dilakukan terhadap sinyal suara yang sama persis dengan yang telah  ditrainingkan  ( training  data  set )  dan  didapat hasil bahwa error yang terjadi sebesar  12,5 % atau
dengan kata lain keakuratan sistem untuk mengenali pola training data set mencapai 87,5 % (Tabel 2).
Kemudian  dilakukan  pengujian  terhadap sinyal  suara  secara  langsung  dari microphone oleh orang  yang  sama  dengan  yang  telah  dilatihkan (pembicara1  s/d  pembicara  8)  ataupun  oleh  orang yang  belum  pernah  dilatihkan  sebelumnya  yaitu pembicara  6  s/d  8  ( blind  data  set ).  Dari  proses pengujian  ini  didapat  error  rata-rata  sebesar  10  % atau  dengan  kata  lain  keakuratan  sistem  untuk pengenalan  pola blind  data  set mencapai  90  % (Tabel 3). Di sini tampak bahwa untuk pengenalan kata  pada  pembicara  1  s/d  5  terdapat  error  yang rendah,  sedangkan  pada  pembicara  6  s/d 8  tampak error lebih tinggi,  namun  masih tetap bisa dikenali dengan kesalahan sekitar 20 %.
Tabel  2.  ERROR  RATE  PADA  PENGUJIAN DENGAN TRAINING DATA SET
Pembicara Error Rate Pembicara 1 0% Pembicara 2 0% Pembicara 3 0% Pembicara 4 10% Pembicara 5 0% Pembicara 6 0% Pembicara 7 0% Pembicara 8 0% Error rata-rata 12,5 % Tabel  3..  ERROR  RATE  PADA  PENGUJIAN

## DENGAN BLIND DATA SET
Pembicara Error Rate Pembicara 1 0 % Pembicara 2 0 % Pembicara 3 10 % Pembicara 4 10 % Pembicara 5 0 % Pembicara 6 20 % Pembicara 7 20 % Pembicara 8 20 % Error rata-rata 10 %

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  terhadap  data yang  telah  diperoleh  pada  penelitian  ini,  maka diambil kesimpulan sebagai berikut :
32 node 160 node 100 node 30 node 30 node Input layer Hidden layer 1 Hidden layer 2 Hidden layer 3 Output layer
140-147 ISSN  1979-9160
1. Keakuratan  sistem  pengenalan  suara  untuk pengenalan training data set mencapai 87,5 % dan  untuk  pengenalan blind  data  set mencapai 90 %.
2. Kesalahan pengenalan yang terjadi diakibatkan adanya  perbedaan  yang  terlalu  besar  antara sinyal suara yang hendak dikenali dengan sinyal suara  yang  dilatihkan,  hal  ini  dapat  diatasi dengan menambahkan/memperbanyak berbagai variasi  pola  kata  pada  saat  pelatihan  dengan demikian  sistem  jaringan  lebih  diperkaya pengetahuannya.
3. Terbuka penelitian lanjutan untuk memperbesar jumlah  perbendaharaan  kata,  dan  penggunaan metode hibrid lainnya sehingga pengenalan kata bersifat speaker independent.

## Daftar Pustaka
[1]  Agustini,Ketut,  2006.Biometrika  Suara  dengan
Transformasi Wavelet Berbasis Orthogonal Daubenchies, Manajemen Informatika, Fakultas PTK Undiksha Singaraja
[2] Arun A. Ross, Karthik Nandakumar dan Anil K. Jain,2006, Handbook of Multibiometrics, Springer Science+Business Media, New York [3]  Bhatnagar,B.E.,Mukul,  2002.  A  Modified Spectral  Subtraction  Method  Combined  With Perceptual
Weighting  For  Speech  Enhancement,  Thesis, Master  of  Science  In  Elevtrical  Engineering,  The University of Texas Dallas [4]  Bromba  GmbH,  Bioidentification  Frequently
Asked Questions.  Updated 2003-09-12  [Retrieved October 28, 2003] From: http://www.bromba.com/faq/biofaqe.htm.
[5] Burge, M. and Burger, W. Ear Biometrics. In A. Jain R. Bolle and S. Pankanti, editors, BIOMETRICS:
Personal Identification in a Networked Society, pp. 273-286. Kluwer  Academic, 1998.
[6]  Burrus,CS,Gopinath,RA  and  Guo,H.1998. Introduction to Wavelets and Wavelets Transforms A Primer.
International  Edition.  New  Jersey  :  Prentice- Hall International, Inc.
[7]  Campbell,JPJR,1997,  Speaker  Recognition:  A Tutorial. Proc IEEE, Vol.85, no.9 pp 1437-1462 [8] Centigul H.E, 2005, Multimodal Speaker/Speech Recognition  Using  Lip  Motion,  Lip  Texture  And Audio
Turkey  :  College  of  Engineering,  Koc- University, Sariyer, Instanbul 34450
[9]  F.  Itakura,  2006,  Fundamentals  of  speech analysis  and  syntheis  and  its  application  to  speech coding
[10]  Gonzales  RC,  and  Wood,  RE,  2002,  Digital Image  Processing,  Second  Edition,  New  Jersey  : Prentice-Hall,
Inc.
[11] Jain, Anil K., Ross, Arun ., Pankanti, Sharath., IEEE  Transactions  on  Information  Forensics  and Security,
Volume 1, Issue 2, June 2006, pp. 125 - 143 [12]      J.  Fraden  and  M.R.  Neumann,  “QRS  wave detection”, Med.  Biol.  Eng.Comput. ,  vol.18,  pp. 125–132,
1980.
[13]  Jain,  A.,  Hong,  L.,  Pankati,  S.  Biometric Identification.  Communications  of  the  ACM, February  2000/Vol.
43, No. 2, pp. 91-98.
[14]  Mihelic  France,  2008.  Speech  Recognition Technologies  and  Applications.  I-Tech  Education and
Publishing KG. Croatia
[15]  Mudry,AH,  1997,Speaker  Identification  using Wavelet  Transform,  Tesis  Master  of  Engineering,
Ontario : Ottawa-Carleton Institut of Electrical Engineering [16] Proakis,JG dan Manolakis,DG, 1997.
Penrosesan  Sinyal  Digital.  Edisi  Bahasa  Indonesia jilid 1, Jakarta :
Prenhallindo
[17] Rabiner,L.R, Juang BH, 1993, Fundamentals of Speech  Recognition,  New  Jersey  :  Prentice  Hall. ISBN 013
-015157-2
[18] Ratha, N.K., Senior, A., Bolle, R.M. Automated Biometrics in Proceedings of International Conference on
Advances  in  Pattern  Recognition,  Rio  de Janeiro, Brazil, March 2001.
[19] Sarikaya Ruhi,1998,Wavelet Packet Transform
With Application To Identification, Robust Speech Laboratory, Duke University, Durham [20] Freeman, James.A. Neural Network Algorithms,  Applications,  and  Programming Techniques , Addison-Wesley Publishing Company, Inc., 1991.
[21]  Fausett,  Laurene. Fundamentals  Of  Neural Network .  Englewood  Cliffs,  New  Jersey  : Prentice-Hall.Inc., 1994.
[22]  Rabiner,  L.R.,  Juang,  B.H. Fundamentals  Of Speech  Recognition .  Englewood  Cliffs,  New Jersey : Prentice-Hall.Inc., 1993.
[23]  Oppenheim,  Alan.V. Discrete-Time  Signal Processing .  Englewood  Cliffs,  New  Jersey  : Prentice-Hall.Inc., 1989.
140-147 ISSN  1979-9160
[24]  Orfanidis,  Sophocles.J. Optimum  Signal Processing .  Singapore  :  McGraw-Hill  Book Co., 1990.
[25]  Eberhart, Russell.C. Neural Network PC Tools .
San Diego, California :  Academic Press. Inc., 1990.
[26]  Todd,  Bill.,  Kellen,  Vince. Delphi  A Developer’s Guide . New York : M&T Books, 1995.
[27]  David, Frederikus. B.S. Penggunaan Prosesor Sinyal Digital Keluarga TMS320 Sebagai Alat
Pengenalan Suara Manusia Dengan Algoritma DTW  (Dynamic  Time  Warping) .  Surabaya  : Universitas Kristen Petra, 1996.