Perbandingan Performansi Metode-Metode Belajar Backpropagation dalam Pengenalan Ucapan Huruf Hidup
Total View This Week0

Institusion

Universitas Surabaya

Author

., Margareth

Subject

QA75 Electronic computers. Computer science 

Datestamp

2014-02-20 06:52:30 

Abstract :
Speech recognition (pengenalan suara) merupakan salah satu masalah yang dapat diselesaikan dengan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network). Jaringan syaraf tiruan merupakan suatu sistem pemrosesan informasi yang memiliki karakteristik performansi menyerupai jaringan syaraf biologi manusia. Speech recognition merupakan suatu sistem yang menggunakan sejumlah jaringan syaraf tiruan untuk dapat mempelajari dan kemudian mengenali suara tertentu yang diinputkan. Pada tugas akhir ini, akan dibuat suatu sistem berbasis jaringan syaraf tiruan yang menggunakan arsitektur feedforward dengan tiga layer (three layer jeedforward network) yang menggunakan algoritma pembelajaran backpropagation. Backpropagation memiliki 6 metode belajar yang digunakan sebagai pembanding dalam tugas akhir ini, yaitu: gradient descent, adaptive learning rate, momentum, gradient descent dengan adaptive learning rate dan momentum, conjugate gradient dan Levenberg-Marquardt. Pada tahap awal, dilakukan pengumpulan sampel data Sampel data berisi pasangan input dan output. Data input berupa suara vokal (huruf hidup) yang direkam oleh user dengan menggunakan microphone, sedangkan data output berupa bilangan biner untuk membedakan masing-masing data input. Setelah itu dilakukan implementasi pada sampel data yang telah diambil untuk mengetahui jumlah error, jumlah iterasi, dan pemakaian memory pada saat penggunaan kelima metode tersebut. Jaringan syaraf tiruan dilatih berulang kali dengan seluruh metode untuk mendapatkan metode yang paling tepat untuk pengenalan ucapan huruf hidup yaitu metode belajar adaptive learning rate berdasarkan pemakaian memory, dan Levenberg_Marquardt berdasarkan lama waktu training.