Judul: Identifikasi Pembicara dengan MFCC sebagai Ekstraksi Ciri dan Codebook untuk Pengenalan Pola
Abstrak: Setiap orang mempunyai karakteristik suara yang berbeda-beda. Penelitian ini mengembangkan pembicara sistem yang menggunakan suara manusia sebagai fiturnya. Model ini menggunakan metode yang bergantung pada teks. Pembicara identifikasi memiliki masalah kompleks yang disebabkan oleh frasa yang salah diucapkan atau salah dibaca, mikrofon yang berbeda penempatan, gangguan latar belakang, ketidaksesuaian saluran, keadaan emosi ekstrem, penyakit, penuaan, mimikri oleh manusia dan tape recorder. Langkah pertama untuk mengembangkan sistem pengenalan pembicara adalah mengumpulkan data suara dari 10 pembicara (5 wanita dan 5 pria). Selanjutnya data suara diolah melalui proses standarisasi, diam penghapusan, penghilangan noise, ekstraksi fitur MFCC, pemodelan dan penggunaan pengenalan pola Buku Kode. Penelitian ini menghasilkan akurasi lebih dari 95% pada data suara asli. Akurasi terbaik diperoleh pada data latih : data uji proporsi 60% : 40% dengan nilai 97,92%. Untuk data dengan tambahan Noise 20dB dan noise 15dB masing-masing menghasilkan nilai akurasi sebesar 36,53% dan 24,72%. Menambahkan Kebisingan proses canceling (NC) sebelum ekstraksi fitur pada pengujian data menghasilkan penurunan sebesar 1,25% akurasi pada data asli, peningkatan akurasi data sebesar 10,28% dengan tambahan noise sebesar 20dB dan peningkatan akurasi data sebesar 16,25% dengan tambahan noise sebesar 15dB. Untuk penelitian lebih lanjut, seseorang dapat mencoba berbagai nilai untuk masukan NC dan MFCC atau mencari nilai lain. metode terkait untuk menangani masalah gangguan.
Keyword: Speaker identification, MFCC, Noise canceling, K-Means clustering, Codebook

Judul: Pengenalan Pembicara Dengan Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC)     Sebagai Metode Ekstraksi Ciri Dan Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Sebagai     Metode Pengenalan Pola
Abstrak: Suara yang dimiliki setiap manusia mempunyai ciri khas tersendiri yang dapat dijadikan sebagai alat identifikasi. Identifikasi pembicara atau speaker recognition merupakan salah satu aplikasi dalam ranah Natural Language Processing yang merupakan suatu sistem untuk mengidentifikasi siapa yang berbicara. Penelitian dilakukan dengan merekam suara beberapa orang. Kemudian suara diolah dengan tahapan silence Elimination, dilanjutkan dengan ekstraksi ciri dengan metode Mel Frekuensi Cepstrum Coefisien (MFCC). Pemodelan menggunakan Back Propagation Neural Networks sebagai metode pengenalan pola. Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa Pemodelan penggunaan Back Propagation Neural Networks pada pengenalan speaker mempunyai akurasi sebesar 94,02% lebih baik dibandingkan dengan penggunaan Resilient Backpropagation sebesar 92,8% pada penelitian sebelumnya. Akurasi terbaik Back Propagation Neural Networks dengan 50 lapisan tersembunyi, perbandingan data test dan data train 60:40, dan overlap 40%. Pengujian dengan penambahan noise 30dB pada pengujian data akurasi meannya adalah 92,27%, noise 20dB pada data dengan akurasi rata-rata 73,55%, noise 10dB pada data dengan akurasi rata-rata 24% dan pada data dengan noise Akurasi rata-rata 5dB adalah 13,31%.
Keyword: Backpropagation ANN, back propagation ANN, MFCC, Speaker Recognition

Judul: Umur dan Pertumbuhan Ikan "Shirogisu" Sillago japonica di Teluk Omura, Nagasaki, Jepang
Abstrak: Ikan Sillago japonica merupakan jenis ikan Sillago yang paling banyak terdapat di Jepang. Ikan ini merupakan jenis ikan konsumsi yang cukup mahal jika diolah sebagai "tempura" dan "shashimi", selain itu juga populer untuk olah raga pemancingan. Oleh karena itu diperlukan usaha yang tepat untuk mengelola perikanan tersebut yang didasarkan pada informasi biologis salah satunya adalah pertumbuhan.
Keyword: