Implementasi Teknik Dynamic TIME Warping (Dtw) Pada Aplikasi Speech to Text

Suara/ucapan adalah salah satu cara kita sebagai manusia untuk berkomunikasi dan mengekspresikan diri. Speech to text (ucapan ke text), merupakan salah satu bidang sains computer yaitu bidang pengolahan suara. Speech to text (STT) adalah penerjemahan kalimat (kata yang diucapkan) ke dalam text. STT merupakan proses pengolahan suatu sinyal suara, mengekstrak fitur dari sinyal suara tersebut yang selanjutkan dibandingkan dengan hasil ekstraksi dari sinyal suara yang lain untuk dapat dikenali persamaannya. Penelitian ini merancang dan membangun suatu program aplikasi Speech to Text yang mampu identifikasi suatu sinyal suara menggunakan perangkat lunak simulasi MATLAB R2016a. Terdapat dua proses umum pada bidang pengolahan suara, yaitu ekstraksi fitur dan pencocokan fitur. Pada sistem ini metode mel-frequency cepstral coefficients digunakan untuk mengekstraksi fitur dan metode dynamic time warping digunakan untuk pencocokan fitur. Metode DTW yang digunakan dapat menghitung jarak atau selisih antara dua data yang dibandingkan. Rata-rata akurasi yang didapat setelah dilakukan percobaan pada pengujian kata adalah 95.85% dan pada pengujian kalimat adalah 94%