KLASIFIKASI USIA BERDASARKAN SUARA MENGGUNAKAN METODE LINEAR PREDICTIVE CODING (LPC) DAN NEAREST NEIGHBOR BERBASIS PYTHON

Tiap-tiapmanusiamempunyaikeunikansuarayangberbeda-bedayangdisebabkan
karena resonansipadatenggorokanyangpulaberbeda.Terdapatsejumlahhal
yang dapatmenjadikendalaketikaprosesekstraksisuarayaknibersumber
dari variabilitassuarapadakeadaaanseseorangsakit,dialogasing,emosidan
lingkungan.Makadariitudiperlukanprosesfiltering.Prosesfilteringinisangatlah
penting karenadapatmenyaringsuarauntukmenghilangkannoise-noisepada
suara. Filteringsuaradilaksanakansebelumprosesekstraksisuara.Denganadanya
klasifikasi usia,ruangmasalahdalampengenalansuaradapatdibatasihanya
berlandaskan usiayangsudahdiklasifikasikan.Pembagianusiaberlandaskan
karakteristiknyayaknianak-anak 5 � 11 tahun, remaja 12 � 25 tahun, dewasa
26 � 45 tahun sertalansia 46 � 65 tahun. Adapuntujuandaripenelitianiniyaitu
agardapatdiketahuibagaimanapenerapan Linear PredictiveCoding (LPC) dan
NearestNeighbor dalam pengklasifikasianusiaberdasarkansuara.Olehkarenaitu
akan dilaksanakanpenelitianuntuktugasakhirdenganmengidentifikasikanusia
berlandaskan suaradanmengklasifikasikansuaratersebutkedalamjenistipesuara
anak-anak, remaja,dewasadanlansiadenganmempergunakanmetode Linear
PredictiveCoding (LPC) dan NearestNeighbor Berbasis Python.Hasilpenelitian
ini yaitu:(1).PembuatansistemklasifikasiusiamemanfaatkanaplikasiPyhton.(2).
Pengujian akurasiK-FoldCrossValidationdiperolehakurasisenilai75%,presisi
39%, recall 39%. (3).Berlandaskantotalkinerjasistemyangsudahdiperoleh,
maka bisaditarikkesimpulannyadenganmenerapkanmetode Linear Predictive
Coding (LPC) selakuekstraksiciridan NearestNeighbor bisa dipergunakandalam
mengelompokkan usiaanak-anak,remaja,dewasa,lansiaberlandaskansuaranya.