Abdullah, Dzulkifli (2023) Pengembangan model speech recognition untuk klasifikasi audio hafalan al-qur'an dengan ekstraksi fitur mfcc menggunakan algorima cnn arsitektur alexnet / Dzulkifli Abdullah. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
Hafalan Al-Qur'an merupakan kegiatan untuk mengingat Al-Qur'an tanpa membuka tulisan fisik atau mushaf Al-Qur'an. Penghafal Al-Qur'an menghafalkan Al-Qur'an dengan cara mengingat dan kemudian disetorkan bacaannya kepada guru atau ustadz. Terdapat banyak metode menghafal Al-Qur'an seperti ODOA karantina tikrar dan lain sebangainya. Akan tetapi dalam perjalanan menghafal Al-Qur'an ditemui banyak kendala penghafal mudah bosan tidak konsisten jika tanpa pengawalan guru atau ustadz dan pada penghafal anak lebih suka bermain daripada menghafal. Koreksi bacaan otomatis berbasis speech recognition dinilai membantu penghafal untuk menghafalkan Al-Qur'an. Penelitian terdahulu menunjukkan bahwa koreksi otomatis pada bacaan Al-Qur'an dapat dikembangkan seperti menggunakan API Google Speech fitur ekstraksi MFCC dan menggunakan algoritma machine learning. Penelitian ini menggunakan metode yang bermula pada pengumpulan data Pre-Processing yang memiliki tahapan Pemisahan audio per-ayat Augmentasi Ekstraksi Fitur dengan MFCC Pemisahan data training dan data testing Klasifikasi dengan Algoritma CNN arsitektur Alexnet dan Evaluasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dengan Convolutional Neural Network (CNN) arsitektur AlexNet dinilai dapat dalam melakukan klasifikasi speech recognition pada bacaan QS Al-Ikhlas dan diharapkan dapat digunakan pada aplikasi yang akan dikembangkan.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | L Education > L Education (General) > LM Media Pembelajaran |
| Divisions: | Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 08 Aug 2023 04:29 |
| Last Modified: | 26 Sep 2024 07:09 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/292873 |
Actions (login required)
 |
View Item |