Judul: Penerapan Model Codebook untuk Transkripsi Suara ke Teks dengan Ekstraksi Ciri Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC)
Abstrak: The advancement of information technology has triggered various demands in utilizing computer. One of them is to make computers able to communicate naturally with humans. This study uses MFCC as a feature extraction method and codebook as a pattern recognition method for voice-to-text transcription. The clustering technique used in this study is k-means. Data obtained from MFCC are clustered using the k-means method, and the model for classification is constructed using the codebook method. The utilized MFCC parameters are sampling frequency 11 000 Hz, time frame 23.27 ms, overlapping 39%. 300 voice data in WAV files with 5 seconds of duration each, are used as the training data and test data to determine the number of cepstral coefficients and the number of cluster that can produce the highest accurancy. The experiment is conducted by recognizing each syllable in 60 the test data with 240 training data. Simulation result shows that the maximum accurancy obtained is 98.3% at 26 cepstral coefficients and 12 clusters.
Keyword: voice transcription, MFCC, k-means, codebook

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: 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: