Perbandingan Performansi Metode-Metode Belajar Backpropagation dalam Pengenalan Ucapan Huruf Hidup

., Margareth (2005) Perbandingan Performansi Metode-Metode Belajar Backpropagation dalam Pengenalan Ucapan Huruf Hidup. [Undergraduate thesis]

Full text not available from this repository. (Request a copy)
Official URL: http://digilib.ubaya.ac.id/pustaka.php/137403

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.

Item Type: Undergraduate thesis
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatic
Depositing User: Eko Wahyudi 197013
Date Deposited: 20 Feb 2014 06:52
Last Modified: 20 Feb 2014 06:52
URI: http://repository.ubaya.ac.id/id/eprint/7945

Actions (login required)

View Item View Item