Judul: Identifikasi Pembicara pada Lingkungan yang Mengandung Noise Menggunakan Least Mean Square
Abstrak: Identifikasi pembicara merupakan bagian dari pengenalan pembicara yang bertujuan untuk mengetahui siapa yang berbicara dari suara yang ada. Studi ini berfokus pada identifikasi pembicara di lingkungan yang mengalami noise. Hal ini menarik untuk dikaji karena sebagian besar penelitian identifikasi pembicara yang ada sekarang berhasil mendapatkan hasil identifikasi yang bagus dalam lingkungan yang sengaja dibuat baik tetapi belum tentu dalam lingkungan yang dipenuhi noise. Studi ini menambahkan metode LMS (Least Mean Square) dalam praproses data agar bisa mengatasi masalah tersebut. LMS membuat proses identifikasi pembicara menjadi lebih baik karena sinyal suara yang dihasilkan setelah proses LMS adalah sinyal suara yang telah mengalami pengurangan noise. Studi ini juga memodifikasi teknik pengukuran kemiripan pada identifikasi pembicara. Modifikasi dilakukan dengan cara memilih pembicara yang memiliki jumlah pasangan vektor terbanyak sebagai pembicara yang mewakili suara yang diuji. Pasangan vektor disini adalah jarak terkecil vektor masukan dengan salah satu vektor yang ada pada codebook (cetakan suara) pembicara. Jumlah pembicara yang digunakan pada studi ini adalah 83 orang, yang terbagi menjadi 35 pembicara perempuan dan 48 pembicara laki-laki. Setiap pembicara memiliki 5 file suara dalam format wav. Panjang file suara adalah 1 sampai 39 detik. Perekaman dilakukan melalui telepon menggunakan sistem IVR (Interactive Voice Response). Sampling rate yang digunakan adalah 8000 Hz. Noise yang digunakan pada studi ini adalah white noise. Hasil percobaan menunjukan bahwa LMS berhasil membuat identifikasi pembicara menjadi lebih tahan terhadap noise. Akurasi identifikasi pembicara yang menggunakan LMS pada praproses data 77% lebih tinggi dari akurasi identifikasi pembicara yang tidak menggunakan LMS. Teknik pengukuran kemiripan yang ditawarkan berhasil menambah akurasi identifikasi pembicara diatas 15% pada suara yang mengandung noise.
Keyword: identifikasi pembicara, least mean square, lingkungan ber-noise

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: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: