Judul: Pemodelan LVQ dengan Inisialisasi SOM untuk Identifikasi Pembicara Menggunakan Ekstraksi Ciri MFCC
Abstrak: Suara dapat menjadi sebuah ciri pembicara untuk diidentifikasi, karena pembicara memiliki pola suara yang berbeda-beda pada setiap orangnya. Penelitian identifikasi pembicara ini menggunakan metode LVQ dengan inisialisasi SOM untuk identifikasi pembicara. Tujuan penelitian adalah memodelkan LVQ dengan inisialisasi SOM sebagai pengenal pola dan MFCC sebagai metode ekstraksi ciri, serta mengetahui perbandingan akurasi identifikasi pembicara dengan pemodelan SOM, LVQ, dan LVQ inisialisasi SOM. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi pembicara dengan satu buah kata, yaitu “komputer”. Percobaan pada pemodelan LVQ dan pemodelan LVQ dengan inisialisasi SOM menghasilkan rata-rata akurasi tertinggi yang sama, yaitu sebesar 93% lebih baik dari pemodelan SOM dengan hasil rata-rata akurasi tertinggi sebesar 77.75%.
Keyword: learning vector quantization (LVQ), mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC), self organizing map (SOM), speaker, Suara, Pola suara, Akurasi pembicara

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: