## Implementasi Metode Principal Component Analysis dan Hidden Markov Model pada Pengenalan Suara
YOULLIA INDRAWATY N , ANDRIANA Z, FADHLIN PRASETIA
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional
Email: youllia@itenas.ac.id

## ABSTRAK
Informasi  sinyal  suara  yang  dikenali  memiliki  karakteristik  yang  unik.  Dengan adanya  keunikan  pada  sinyal  suara  dapat  diimplementasikan  untuk  melakukan identifikasi  suara  pada  bidang  kesehatan  yang  difungsikan  sebagai  pengenalan suara pada tunawicara. Dimana pada pengembangannya aplikasi mampu untuk membantu  pembelajaran  pada  tunawicara.  Metode  yang  dapat  melakukan ekstraksi  ciri  suara  salah  satunya  adalah  metode  Principal  Component  Analsis. Metode  Principal  Component  Analysis  bekerja  dengan  melakukan  ekstraksi  ciri suara dan pengelompokan pada pola suara. Suara yang direkam melalui proses pre-processing audio sebelum dikelompokan menggunakan Principal Component Analysis untuk mendapatkan nilai koefisien suara. Hasil dari nilai koefisien disimpan sebagai  sinyal  referensi  dan  digunakan  pada  proses  pencocokan  sinyal  suara menggunakan  algoritma  Hidden  Markov  Model.  Sistem  diuji  sebanyak  3  sesi pengujian  oleh  14  orang  penguji.  Berdasarkan  hasil  pengujian  diketahui bahwa sistem yang dibangun mencapai tingkat akurasi 85% dari 3 sesi pengujian oleh 14 orang penguji.

## Kata Kunci: Tuna wicara, Ekstraksi ciri, Pencocokan suara

## ABSTRACT
Voice signal information can recognized that have unique characteristic. With that unique on voice signal can be implemented for identifying voice on medical field that can be used for speech recognition on speech disorder. Principal Component Analysis  is  a  method  that  work  for  feature  extracting  and  grouping  on  voice pattern.  Recorded  voice  by  pre-processing  audio  before  grouped  by  Principal Component Analysis for getting the value of voice coefficient. The result of voice coefficient  saved  as  signal  reference  and  used  on  matching  the  value  of  voice coefficient  using  Hidden  Markov  Model  algorthm.  System  tested  as  many  as  3 session  by  14  examiner.  This  system  has  overall  accuracy  rate  85%  from  14 examiner for 3 session.

## Keywords: Speech Disorder, Feature extraction, Voice matching

## 1. PENDAHULUAN
Informasi  sinyal  suara  memiliki  karakteristik  yang  unik.  Keunikan  sinyal  suara  dapat diimplementasikan  untuk  melakukan  identifikasi  suara  pada  bidang  kesehatan  yang difungsikan  sebagai  pengenalan  suara  pada  tunawicara.  Dimana  pada  pengembangannya aplikasi  mampu  untuk  membantu  pembelajaran  pada  tunawicara.  Terdapat  kendala  yang dihadapi pada pengidentifikasian suara manusia tersebut yaitu, suara dipengaruhi waktu dan suara noise pada lingkungan sekitar. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah algoritma yang dapat mengidentifikasi  pola  suara  salah  satunya  adalah Principal  Component  Analysis.  Metode Principal  Component  Analysis  bekerja  dengan  melakukan  ekstraksi  ciri  suara  dan pengelompokan  pada  pola  suara.  Suara  yang  direkam  akan  melalui  proses  pre-processing audio  sebelum  dikelompokan  menggunakan Principal  Component  Analysis  untuk mendapatkan nilai koefisien suara. Hasil dari nilai koefisien disimpan sebagai sinyal referensi dan digunakan pada proses pencocokan sinyal suara menggunakan algoritma Hidden Markov Model. Dalam permasalahan ini  pengenalan suara untuk mengetahui ciri dari setiap suara menggunakan  metode Principal  Component  Analysis  dan  untuk  pencocokan  suara menggunakan algoritma Hidden Markov Model.
Metode Principal Component Analysis biasa digunakan untuk proses pengolahan citra digital.  Pada  penelitian  ini PCA  akan  diujicobakan  sebagai  metode  yang  dapat mengekstraksi ciri suara. Untuk mendapatkan nilai ekstraksi ciri suara PCA, dilakukan proses pre-processing audio.  Tujuannya untuk mengelompokan suara berdasarkan nilai ekstraksi ciri suara sehingga sistem dapat mengenali suara. Sampel suara atau huruf uji berupa huruf vokal a, i, u, e, dan o.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Proses  pengenalan  ucapan  pada  sistem  ini  dapat  dijelaskan  kedalam  sebuah  model  kerja sistem aplikasi secara umum seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Sistem Kerja Aplikasi Pengenalan Ucapan
Alur kerja dari sistem kerja aplikasi pengenalan suara pada Gambar 1, pengguna melakukan data  training  dengan  merekam  sinyal  masukan  suara  dari  mikrofon.  Dalam  melakukan pengujian untuk menghitung sinyal suara menggunakan Persamaan 1.
Sinyal Ucapan Sinyal Ucapan Ektraksi Fitur PCA Ektraksi Fitur PCA Default.mat Pencocokan Pola HMM Keputusan Sinyal Referensi Sinyal Uji Pengguna Passien
Implementasi Metode Principal Component Analysis dan Hidden Markov Model pada Pengenalan Suara
(1)
(http://dir.unikom.ac.id/s1-final-project/fakultas-teknik-dan-ilmu-komputer/teknik- informatika/2011/jbptunikompp-gdl-annadaraan-25983/7-13.unik-i.pdf/pdf/7-13.unik-i.pdf)
Dimana:
F S = Data sampling sinyal bit = Jumlah bit resolusi
FS = Frekuensi sampling
j    = Channel (mono = 1) dt = Durasi rekaman (detik)
Hasil sinyal suara berupa data sampling  melalui proses pre-processing audio (Gambar2). Data sampling  dinormalisasi  dengan  cara  dihitung  nilai  rata-ratanya  untuk  penyeragaman  data menjadi  sama.  Keluaran  dari  proses  ini  berupa  nilai array  yang  sudah  dinormalisasi menggunakan Persamaan 2, proses ini disebut DC-Removal.
(2)
(Sumber: http://dir.unikom.ac.id , 2011)
Dimana: D[i] = hasil signal ke –i setelah dilakukan DC Removal S[i] = signal awal ke-i N = jumlah sample, n > 0
Sinyal suara diperbaiki dari gangguan noise (bising) untuk dapat meningkatkan tingkat akurasi dari proses feature extraction dengan menggunakan Persamaan 3. Proses perbaikan sinyal disebut Pre-Emphasize.
(3)
(Sumber: http://dir.unikom.ac.id , 2011)
Dimana: y[n] = sinyal hasil pre-emphasize α=0.97 default nilai aplha s[n] = sinyal sebelum pre-emphasize
Gambar 2. Blok Diagram PCA Sinyal Ucapan DC
Removal
Pre- emphasize Frame Blocking Windowing FFT Matrik Kovarian EigenValue & EigenVektor Pengurutan EigenValue & EigenVektor Pasien Coeff PCA Pre-processing audio Ekstraksi Fitur PCA
𝑭 𝒔 = 𝑭𝑺  ×  𝒅𝒕(𝒅𝒆𝒕𝒊𝒌)   ×   ( 𝒃𝒊𝒕 𝟖 )   ×  𝒋 y[n] = x[n] - 𝒙 , 0 ≤ n ≤N-1
y[n] = s[n] – α s[n – 1]
Hasil  perekaman  suara  merupakan  sinyal  analog  yang  masih  bergantung  terhadap  waktu. Oleh karena itu sinyal tersebut harus dipotong - potong dalam slot - slot waktu tertentu agar bisa dianggap tidak bergantung terhadap waktu. Proses pemotongan sinyal suara bertujuan untuk membagi sinyal suara menjadi beberapa slot dengan panjang tertentu menggunakan Persamaan 4. Proses pemotongan sinyal suara disebut Frame Blocking.

## (4)
(Sumber: http://dir.unikom.ac.id, 2011)
Dimana: I = Sample rate N= Sample point ( Sample rate * waktu framing (s)) M = N/2
Suara yang sudah menjadi slot bagian dianalisis tiap pembatas sinyalnya dengan tujuan untuk mengurangi efek ketidakselarasan pada ujung-ujung slot yang dihasilkan oleh frame blocking menggunakan Persamaan 5. Proses mengurangi efek ketidakselarasan disebut Windowing.
(5)
(Sumber: http://dir.unikom.ac.id , 2011)
Dimana: W(n) : nilai windowing
Sehingga  diperoleh  sampel  sinyal  kedalam  bentuk  frekuensi  domain  untuk  mengurangi kerumitan transformasi yang dihasilkan dari proses windowing menggunakan Persamaan 6. Proses ini disebut FFT.
(6)
(Sumber: http://dir.unikom.ac.id , 2011)
Dimana: F(k) : nilai FFT point
Menyusun nilai-nilai varian yang ditemukan pada proses FFT berupa parameter matriks. Hasil penyusunan  parameter  matriks  diolah  dengan  nilai zero  mean  sehingga  membentuk  nilai matriks kovarian dengan Persamaan 7.
(7)
(Sumber: Mauridhi Hery Purnomo, Arif Muntasa. 2010)
Dimana: C : nilai matriks kovarian c : nilai matriks penyususan parameter FFT point
Hasil penyusunan nilai matriks kovarian dicari cirinya berupa data sampel untuk menentukan nilai eigenvalue dan eigenvector menggunakan Persamaan 8.
Jumlah i = (( I-N)/M)+1) 𝒘𝒘 (𝒏) = 𝟎, 𝟓𝟒 + 𝟎, 𝟒𝟔𝐜𝐨𝐬 ( 𝟐𝝅𝒏 𝑵−𝟏 ) 𝐹(𝑘) =   ∑ 𝑓(𝑛). 𝑒 −𝑗𝜋𝑘𝑛 𝑇 / 𝑁 𝑁 𝑛−1 𝐶 = [ 𝑐(𝑥 1 , 𝑥 1 ) 𝑐(𝑥 1 , 𝑥 2 ) 𝑐(𝑥 2 , 𝑥 1 ) 𝑐(𝑥 2 , 𝑥 2 ) ]
Implementasi Metode Principal Component Analysis dan Hidden Markov Model pada Pengenalan Suara
(8)
(Sumber: Mauridhi Hery Purnomo, Arif Muntasa. 2010)
Nilai eigenvalue dan eigenvector diurutkan dengan nilai terbesar merupakan nilai koefisien PCA. Hasil nilai fitur ekstraksi ciri berupa nilai koefisien PCA disimpan kedalam database dalam bentuk file .mat. Untuk pengujian, suara yang sudah direkam dan melalui proses ekstraksi sampai mendapatkan  nilai koefisien PCA dicocokan dengan nilai koefisien  PCA yang sudah disimpan  kedalam  database.  Hasil  pencocokan  suara  menggunakan  algoritma HMM  untuk mencocokan pola suara pengguna, dengan pola suara referensi dalam menentukan kesamaan jarak antara pola-pola yang berbeda.

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  sinyal  suara  tidak  dapat  langsung  menggunakan  metode PCA.    Hal  ini dikarenakan, PCA  sendiri  tidak  bisa  mendapatkan  nilai  FFT  point  untuk pengolahan  suara. Maka, untuk mendapatkan nilai FFT point bisa dicari dengan melakukan proses pre-processing audio. Dimana pengguna melakukan rekam suara melalui microphone untuk mengkonversi sinya  suara  dari  analog  menjadi  digital.  Perekaman  suara  di  dalam  aplikasi  menggunakan frekuensi sampling  standar  16000Hz.  Suara  dengan  format .wav  ini bisa  menggunakan  16 bits/sample dan 1 untuk channel mono. Durasi suara yang direkam apabila lebih pendek lebih mudah untuk diambil perbedaan fiturnya. Dalam analisis ini digunakan contoh durasi rekaman yang diambil adalah 2 detik dengan menggunakan perhitungan Persamaan 1 menghasil sinyal ucapan  seperti pada Gambar 3.
𝑭 𝒔 = 16000 ×  2  ×   ( 16 8 )   ×  1 = 64000 𝑏𝑦𝑡𝑒

## Gambar 3. Hasil Input Sinyal Ucapan
Melakukan proses DC-Removal untuk mendapatkan nilai normalisasi dari sampel data suara masukan  Masukan  dari proses ini  adalah  sampel suara dalam bentuk array dan outputnya adalah array sample suara yang sudah dinormalisasi dengan sampel nilai sampel data 1,2,3 menggunakan Persamaan 2. Dan hasil sinyal dari DC-Removal seperti pada Gambar 4.
𝑥 = 1+2+3 3 = 2
n= 1-2 = -1
Gambar 4. Hasil proses DC-Removal
Setelah sinyal suara dinormalisasi, sinyal suara diperbaiki dari gangguan noise (bising) untuk dapat meningkatkan tingkat akurasi dari proses feature extraction menggunakan Persamaan 3. Proses ini disebut Pre-emphasize dan hasilnya seperti pada Gambar 5.
y= (0-(-1 * 0, 97) = 0.97

## Gambar 5. Hasil proses Pre-emphasize
Selanjutnya  melakukan  proses Frame  Blocking  bertujuan  untuk  membagi  sampel  sinyal menjadi beberapa frame slot dengan panjang tertentu dihitung menggunakan Persamaan 4. Dan hasil sinyal dari Frame Blocking seperti pada Gambar 6.
N = 32000 * 0,02 = 640 Sample Point
M = 640/2 = 320.
Sehingga Jumlah Frame : ((I-N) M) +1 = ((32000-640)/ 320))+1 = 99
Gambar 6. Hasil proses Frame Blocking
Melakukan proses Windowing untuk mengurangi efek aliasing pada ujungujung frame yang dihasilkan oleh proses frame blocking menggunakan Persamaan 5. Hasil sinyal dari Windowing seperti pada Gambar 7.
W 1,0 = 0.54 – 0.46 cos 2× 3.14 ×0 640−1 = 0.08

## Gambar 7. Hasil proses Windowing
Melakukan proses FFT (Fast Fourier Transform) merubah signal digital dari time domain ke frequency  domain  menggunakan  Persamaan  6,  sehingga  diperoleh  sampel  signal  dalam frequensi domain.  Dan hasil dari proses FFT seperti pada Gambar 8.
𝐹 1,0 = 1 3 [−0.16 (𝑐𝑜𝑠 ( 2𝑝ℎ𝑖∗0∗0
3 ))] − 𝑗 sin (𝑐𝑜𝑠 2𝑝ℎ𝑖∗0∗0
3 ) + [0.07 (𝑐𝑜𝑠 ( 2𝑝ℎ𝑖∗0∗1 3 ))] −
𝑗 sin (𝑐𝑜𝑠 2𝑝ℎ𝑖∗0∗1 3 ) + [0.16 (𝑐𝑜𝑠 ( 2𝑝ℎ𝑖∗0∗2
3 ))] − 𝑗 sin (𝑐𝑜𝑠 2𝑝ℎ𝑖∗0∗2 3 ) += 0.02 + 0𝑗 =  0.02

## Gambar 8. Hasil proses FFT
Maka dengan menggunakan persamaan matrik kovarian, melihat hasil dari FFT sebelumnya menggunakan  3  parameter  dengan  jumlah  data  sebanyak  3  data.  Pembentukan  matriks kovarian berdasarkan hasil perhitungan dari Persamaan 7 disusun sebagai berikut.
Implementasi Metode Principal Component Analysis dan Hidden Markov Model pada Pengenalan Suara
𝐶 = [ 0,0040735 −0,0005045 0,0040735 −0,0005045 0,0006335 −0,0005045 0,0040735 −0,0005045 0,0040735 ]
Hasil penyusunan nilai matriks kovarian dicari cirinya berupa data sampel untuk menentukan nilai eigenvalue  dan  eigenvector  menggunakan  Persamaan  8.  Setelah  mendapatkan  nilai eigenvector  dan  eigenvalue  dilakukan  pengurutan  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  nilai koefisien PCA. Dan mendapatkan nilai dari ekstrasi ciri PCA seperti pada Gambar 9.
eigVektor = [ −0,0663 0,7071 −0,7040 −0,9956 0 0,0937 0,0040735 −0,7071 −0,7040 ] 𝑒𝑖𝑔𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 =   [ 0,0006 0
0,00824 ]

## Gambar 9. Hasil proses PCA
Fungsi yang diuji pada aplikasi adalah fungsi merekam suara, pencocokan suara dan fungsi metode PCA. Pengujian pada fungsi merekam suara dilakukan agar diketahui apakah aplikasi dapat  merekam  suara,  melakukan  proses  ekstraksi PCA  dan  menyimpan  suara  kedalam database. Pengujian pada fungsi pencocokan suara dilakukan agar diketahui apakah aplikasi dapat  melakukan  pencocokan  suara  dengan  mebandingkan  nilai  dari  koefisien PCA. Selanjutnya dapat diketahui kesimpulan dari hasil pengujian seluruh fungsi yang diterapkan pada Aplikasi Pencocokan Suara.

## 3.1 Fungsi Merekam Suara
Pengujian  fungsi  merekam  suara  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  suara  yang  direkam dapat  melakukan  proses  ekstraksi PCA  sebelum  simpan  kedalam  database  yang  telah ditentukan nilai dari sinyal suara tersebut. Kriteria tujuan aktor merekam suara dan melakukan proses  ekstraksi  ciri PCA  sebelum  dimasukan  kedalam  database.  Setelah  fungsi  merekam suara tersebut diimplementasikan ke dalam sistem, fungsi merekam suara diuji dengan tujuan untuk  melihat  berhasil  atau  tidaknya  penerapan  fungsi  perekaman  suara  pada  sistem. Pengujian  dilakukan  dengan  uji blackbox  dengan  informasi  aktor  melakukan  pengujian, kondisi  awal  sebelum  melakukan  pengujian,  kondisi  terahir  yang  diharapkan,  skenario pengujian, kondisi ahir yang didapatkan, hasil pengujian, dan kesimpulan yang disimpulkan setelah  dilakukannya  pengujian.  Uji  blackbox  pengujian  fungsi  perekaman  suara  diketahui pada Tabel 1.

## Tabel 1. Pengujian Fungsi Merekam Suara
Nama Fungsi Merekam suara Tujuan Untuk merekam suara dan melakukan proses ekstraksi ciri PCA sebelum dimasukan kedalam database. Aktor Admin atau user. Kondisi Awal Halaman utama Kondisi yang Diharapkan Sistem dapat merekam dan melakukan proses ekstraksi ciri PCA sebelum dimasukan kedalam database. Skenario 1)  Aktor menekan menu latih data suara 2)  Aktor menekan tombol rekam dan menyimpan huruf sesuai dengan apa yang sudah diucapkan. 3)  Aktor menentukan sinyal ucapan yang baru direkam. Kondisi Akhir yang Didapatkan Aktor masuk ke menu latih data suara dan melakukan proses peremakan kemudian aktor menyimpan sinyal suara yang baru direkam Hasil Berdasarkan kondisi ahir yang diharapkan, sinyal suara yang direkam dan disimpan kedatabase sesuai dengan kriteria tujuan perekaman. Kesimpulan Sinyal suara yang direkam sesuai dengan kriteria tujuan perekaman.
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  Aktor  terhadap  fungsi  merekam  suara  dengan  mengikuti skenario  diatas  yang  dinyatakan  pada  Tabel  1.  Aktor  dalam  memulai  pengujian  merekam suara  dapat  di  terima  sistem  untuk  melakukan  pelatihan  suara  saat  melakukan  pengujian identifikasi suara seperti ditunjukan pada Gambar 10.

## Gambar 10. Pengujian Fungsi Rekam Suara

## 3.2 Fungsi Pencocokan Suara
Pengujian  fungsi  pencocokan  suara  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  suara  uji  berhasil dicocokan  dengan  suara  referensi  yang  disimpan  dalam  database.  Kriteria  tujuan  aktor merekam  suara  dan  melakukan  proses  ekstraksi  ciri  PCA  sebelum  melakukan  proses pencocokan  suara.  Setelah  fungsi  pencocokan  suara  tersebut  diimplementasikan  kedalam sistem, fungsi pencocokan suara diuji dengan tujuan melihat berhasil atau tidaknya penerapan fungsi  pencocokan  suara  pada  sistem.  Pengujian  dilakukan  dengan  uji  blackbox  dengan informasi  aktor  melakukan  pengujian,  kondisi  awal  sebelum  melakukan  pengujian,  kondisi terahir yang diharapkan, skenario pengujian, kondisi ahir yang didapatkan, hasil pengujian, dan  kesimpulan  yang  disimpulkan  setelah  dilakukannya  pengujian.  Uji  blackbox  pengujian fungsi perekaman suara diketahui pada Tabel 2.
Implementasi Metode Principal Component Analysis dan Hidden Markov Model pada Pengenalan Suara
Tabel 2 Pengujian Fungsi Pencocokan Suara Nama Fungsi Pencocokan suara Tujuan Untuk melatih suara uji dan melakukan perbandingan dengan suara referensi yang sudah dimasukan kedalam database. Aktor Admin atau user . Kondisi Awal Halaman utama Kondisi yang Diharapkan Sistem dapat melatih dan melakukan proses pencocokan suara dengan algoritma HMM Skenario 4) Aktor menekan menu identifikasi suara 5) Aktor menekan tombol rekam dan setelah proses perekaman aktor menekan tombol pencocokan suara Kondisi Akhir yang Didapatkan Aktor masuk kedalam menu identifikasi suara dan melakukan proses perekaman dan pencocokan suara. Hasil Berdasarkan kondisi ahir yang diharapkan, sinyal suara yang direkam dapat dicocokan dengan database. Kesimpulan Sinyal suara yang diuji dan dilakukan perbandingan dengan suara referensi sesuai dengan kriteria tujuan pencocokan suara.
Hasil pengujian yang dilakukan Aktor terhadap fungsi pencocokan suara dengan mengikuti skenario diatas dinyatakan pada Tabel 2. Aktor dalam memulai pengujian mencocokan suara dapat  di  terima  sistem  untuk  melakukan  eksekusi  pencocokan  suara  saat  melakukan identifikasi suara seperti ditunjukan pada Gambar 11.

## Gambar 11. Pengujian Jarak Kecocokan Suara
Pengujian dilakukan kepada 14 penguji yang sebelumnya suara dari masing-masing penguji telah di rekam dan disimpan sebagai suara referensi. Pengujian dilakukan sebanyak 3 sesi. Dengan  satu  sesi  terdiri  dari  10  kali  pengulangan  huruf  untuk  setiap  5  huruf  yang  sudah ditentukan  sehingga  mendapatkan  50  sampel  untuk  setiap  sesi  yang  dilakukan.  Hasil  dari pengujian diketahui bahwa sistem yang dibangun mencapai tingkat akurasi 85% dari 3 sesi pengujian seperti pada Tabel 3.

## Tabel 3 Pengujian Aplikasi
Penguji Jumlah Pengujian Jumlah Match Persentasi Match (%) Sesi 1 Sesi 2 Sesi 3 Sesi 1 Sesi 2 Sesi 3 Sesi 1 Sesi 2 Sesi 3 Penguji 1 50 50 50 44 45 46 88 90 92 Penguji 2 50 50 50 41 45 43 82 90 86

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  implementasi  dan  pengujian  fungsi  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa penggunaan Metode Principal Component Analysis dan Algoritma Hidden Markov Model dalam aplikasi pencocokan  suara  mampu  mengenal  suara  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  85% dengan  3  sesi  pengujian  oleh  14  orang  penguji.  Dengan  digunakannya  metode  Principal Component Analysis dan algoritma Hidden Markov Model dalam aplikasi pencocokan suara, aplikasi mampu mengelompokan suara berdasarkan nilai ekstraksi ciri suara.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sinung  Tegar.  2008.  "Aplikasi  Pengenalan  Ucapan  Sebagai  Pengaktif  Peralatan Elektronik". Universitas Diponegoro
[2] AS  Wahid  Faizin.  2014.  "  Speech  Recognition  / Pengenalan  Suara". Universitas  Islam Negeri (UIN) Sunan Kalijaga Yogyakarta
[3]  Inung  Wijayanto.  2012.  "  Jenis  Tipe  Jangkauan  Suara  Pada  Pria  dan  Wanita Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficient dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation”. Insitut Teknologi Telkom Bandung
[4] Lawrence Rabiner, dkk. 1993. “Fundamental of Speech Recognition”. Prentice Hall PTR
[5]  Dadang  Ardiansyah.  2011.  "  Identifikasi  Wajah  Pada  Sistem  Keamanan  Brangkas Menggunakan Principal Component Analysis". Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
[6]  Muhammad  Eko  B  P  .  2010.  "Teori  Dasar  Hidden  Markov  Model".  Institut  Teknologi Bandung
[7]  Mauridhi  Hery  Purnomo,  Arif  Muntasa.  2010.  "Konsep  Pengolahan  Citra  Digital  dan Ekstraksi Fitur". Graha Ilmu
[8]  Muhammad  Eko  B  P  .  2010.  "Teori  Dasar  Hidden  Markov  Model".  Institut  Teknologi Bandung