Implementasi Hidden Markov Model Toolkit (HTK) pada aplikasi Speaker Recognition

Authors

  • Wildan Zulfikar Djunaedi Universitas Komputer Indonesia
  • Hendri Maja Saputra Pusat Penelitian Tenaga Listrik dan Mekatronik – LIPI
  • Midriem Mirdanies Pusat Penelitian Tenaga Listrik dan Mekatronik – LIPI

Keywords:

Hidden Markov Model Toolkit, Hidden Markov Model, speaker recognition, bahasa c

Abstract

Implementasi dari Hidden Markov Model Toolkit (HTK) pada aplikasi speaker recognition telah dibahas pada tulisan ini. HTK merupakan sebuah toolkit/library untuk membangun dan memanipulasi algoritma Hidden Markov Model (HMM), dimana bahasa pemrograman yang digunakan adalah bahasa c. HTK dapat digunakan untuk membangun aplikasi pada bidang pengenalan suara baik speech recognition atau speaker recognition berdasarkan algoritma HMM. Dalam tulisan ini, telah dijelaskan cara menggunakan HTK khusus untuk aplikasi speaker recognition. Implementasi dari HTK telah dilakukan untuk mendeteksi 3 jenis suara tembakan. Data uji yang digunakan adalah 21 sampel suara (.wav), dimana 20 sampel suara digunakan sebagai data latih (training), dan 1 suara digunakan sebagai data pengujian. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa semua suara yang diujikan dapat dideteksi atau dikenali oleh sistem yang telah dibuat.

Downloads

Download data is not yet available.

References

G. Senthil Raja and S. Dandapat, “Speaker recognition under stressed condition,” Int. J. Speech Technol., vol. 13, no. 3, pp. 141–161, Sep. 2010.

Y. Lan, Z. Hu, Y. C. Soh, and G.-B. Huang, “An extreme learning machine approach for speaker recognition,” Neural Comput. Appl., vol. 22, no. 3–4, pp. 417–425, Mar. 2013.

R. Jourani, K. Daoudi, R. André-Obrecht, and D. Aboutajdine, “Discriminative speaker recognition using large margin GMM,” Neural Comput. Appl., vol. 22, no. 7–8, pp. 1329–1336, Jun. 2013.

O. A. Adetunmbi, O. O. Obe, and J. N. Iyanda, “Development of Standard Yorùbá speech-to-text system using HTK,” Int. J. Speech Technol., vol. 19, no. 4, pp. 929–944, Dec. 2016.

M. O. M. Khelifa, Y. M. Elhadj, Y. Abdellah, and M. Belkasmi, “Constructing accurate and robust HMM/GMM models for an Arabic speech recognition system,” Int. J. Speech Technol., vol. 20, no. 4, pp. 937–949, Dec. 2017

“The Hidden Markov Model Toolkit (HTK)”. Online: http://htk.eng.cam.ac.uk/

Steve Y, Gunnar E. HTK Book, Cambridge University Engineering Department, 2002

“Download suara”. Online: http://sounddogs.com

Downloads

Published

27-01-2019

How to Cite

[1]
W. Z. Djunaedi, H. M. Saputra, and M. Mirdanies, “Implementasi Hidden Markov Model Toolkit (HTK) pada aplikasi Speaker Recognition”, SENTER, pp. 216–225, Jan. 2019.

Issue

Seminar Nasional Teknik Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung (SENTER 2018)

Section

Articles