Judul: Penerapan Learning Vector Quantization untuk Identifikasi Pembicara dengan Menggunakan Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis
Abstrak: Keunikan manusia yang banyak digunakan sebagai identifikasi adalah sidik jari, wajah, retina, suara, dan DNA. Hingga saat ini, penelitian tentang suara sebagai identifikasi masih banyak diminati. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan metode Learning Vector Quantization (LVQ) untuk identifikasi pembicara dan mengetahui akurasi identifikasi pembicara dengan ekstraksi cirri Principal Component Analysis (PCA). Data yang digunakan adalah suara pembicara sebanyak 10 orang yang direkam selama 2 detik dengan sampling rate 11000 Hz. Perekaman dilakukan sebanyak 50 kali untuk masing-masing pembicara kemudian dinormalisasi. Setelah itu dilakukan ekstraksi ciri menggunakan PCA. Penelitian ini menunjukan bahwa akurasi tertinggi sebesar 96% dari (1) 100 dan 150 epoch dengan learning rate 0.0009, (2) 70 epoch dengan learning rate 0.001. Penurunan learning rate yang digunakan adalah 0.977 dan nilai eigen sebesar 95%. Hasil percobaan menunjukan bahwa, model LVQ dapat mengenali individu dan membedakan individu yang mirip.
Keyword: identifikasi pembicara, LVQ, PCA

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: