Judul: Transkripsi Suara Pengenalan Angka Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Hidden Markov Model.
Abstrak: Penelitian ini membahas tentang Automatic Speech Recognition (ASR) menggunakan metode Hidden Markov Model dalam mentranskripsikan suara bahasa Indonesia. Kata yang akan ditranskripsikan berupa angka positif dari satuan sampai miliyaran. Penelitian ini menggunakan HTK toolkit berdasarkan metode Hidden Markov Model (HMM). Sistem ini dibuat dengan menggunakan 100 data latih dan 20 data uji. Penelitian ini dilakukan untuk melihat pengaruh penambahan fitur Delta pada proses ekstraksi ciri menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), dan pengaruh pembuatan model triphones dibandingkan pembuatan model monophones. Percobaan yang dilakukan adalah membuat model monophones dengan ekstraksi ciri MFCC, membuat model monophones dengan ekstraksi ciri MFCC dan Delta, membuat model triphones dengan ekstraksi ciri MFCC, dan membuat model triphones dengan ekstraksi ciri MFCC dan Delta. Akurasi tertinggi mencapai 98.88% untuk mentranskripsikan kata, dan 85% untuk untuk mentranskripsikan kalimat/data yang diperoleh dari percobaan model triphones dengan ekstraksi ciri MFCC dan Delta.
Keyword: Automatic Speech Recognition, Delta, MFCC, HMM, HTK

Judul: Pengenalan Kata Berbahasa Indonesia dengan Hidden  Markov Model (HMM) menggunakan Algoritme Baum-  Welch
Abstrak: Pengenalan suara atau Speech Recognition adalah proses konversi sebuah sinyal akustik, yang berasal dari mikropon atau telepon, menjadi satu atau sekumpulan kata. Sinyal suara sendiri merupakan gelombang yang tercipta dari tekanan udara yang berasal dari paru-paru yang berjalan melewati lintasan suara menuju mulut dan rongga hidung, sehingga memiliki frekuensi yang berbeda. Agar sistem komputer dapat mengenali sebuah kata, maka dibutuhkan representasi yang tepat terhadap sinyal-sinyal yang masuk berikut perubahan frekuensinya dalam rentang waktu tertentu. Penelitian ini menggunakan Algoritme Baum-Welch dalam melatih HMM sebagai model kata. Adapun tujuan penelitian ini ialah menerapkan HMM menggunakan algoritme Baumwelch untuk mengenali sebuah kata. Kata yang digunakan terbatas pada 40 buah kata berbahasa Indonesia yang dibedakan ke dalam 2 macam jumlah suku kata, yaitu : 2 suku kata dan 3 suku kata. Pembicara pada penelitian ini juga dibatasi pada 2 orang pembicara perempuan dan 2 orang pembicara laki-laki yang telah terlatih sebelumnya.
Keyword: 

Judul: Growth, Concentration Chlorophyll-a, and Structure of Macroalgae Gracilaria edulis in the Culture Media Containing Copper
Abstrak: The physiological responses (specific growth rate, concentration of chlorophyll-a, morphological and anatomical structure of the vegetative cells) of the marine macroalga Gracilaria edulis at the different concentrations of copper (0.01 as control, 0.04, 0.06 and 0,5 ppm) delivered continuously for 28 days under controlled laboratory conditions were investigated. Result showed that the degree of copper toxicity depends on both factor the concentration and exposure time. Copper concentration and day of exposure decreased significantly the specific growth rate (SGR) of the Gracilaria edulis but only 0,5 ppm Cu decreased the chlorophyll-a content when compared to control. Of the various physiological end points measured, growth proved to be the most sensitive response than chlorophyll-a with reductions in specific growth rate (SGR). The reason for this could be related to a greater sensitivity of the enzymes involved in growth than those related to chlorophyll-a or a greater energy needs to maintain cellular integrity and metabolic processes under sublethal Cu stress. In all cases, the main effect on vegetative cells were structure changes in cortex and subcortex cells, compared to control, macroalgae exposed to copper showed depigmentation and blending in the lateral branches, heavy staining of the cell wall and severe damage of cell membrane, while the mucilage and the cell walls was densely fibrillar, thick and heavily stained, the cortex cell was clearly vacuolated, the presence of endophytic on the cell wall and endophytic spores in the mucilage. The presence vacuoles should be related to a metal immobilization mechanism, minimizing the Cu toxicity for cells. The epiphytic bacteria can act as a biofilter diminishing the availability of Cu for macroalgae accumulation.
Keyword: