Rancang Bangun Sistem Keamanan Lemari Benda Berharga Berbasis Modul Pengenalan Suara

Paring, Gusti (2018) Rancang Bangun Sistem Keamanan Lemari Benda Berharga Berbasis Modul Pengenalan Suara. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
07111645000049-Undergraduate_Theses.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Lemari benda berharga berfungsi untuk menyimpan benda yang bersifat penting, dan umumnya masih menggunakan kunci konvensional dimana ada kemungkinan kunci hilang maupun dicuri. Pada Tugas Akhir ini membuat sistem keamanan lemari benda berharga berbasis modul pengenalan suara yang dimana suara digunakan sebagai password untuk membuka lemari benda berharga dan masukkan password pada keypad sebagai pengamanan kedua setelah suara. Alat ini mampu menyimpan tiga suara pengguna yang berbeda, serta dilengkapi dengan fasilitas basis data untuk menyimpan aktifitas penggunaan lemari tersebut yang dikirim pada google sheet. Pemrosesan suara menggunakan STM32F407VG dengan menggunakan modul pengenalan suara V3. Hasil dari tugas akhir ini mampu mengenali suara pengguna lemari benda berharga dengan kata – kata yang berbeda dari tiga pengguna dengan intensitas suara maksimal yang dapat diterima sebesar 94,6 dB dan tingkat intensitas kebisingan tidak melebihi 85,5 dB. Hasil pengenalan suara pada modul yang dapat diproses adalah sebesar 80% dari dua puluh kali percobaan. Serta dapat mencatat waktu pengguna pada basis data secara Real-Time. ============ The safe storage use to store important items, and generally still uses a conventional key where there is the possibility of missing or stolen keys. In this Final Project to make a security system based on sound recognition safe storage where voice is used as a password to open a valuable cabinet and enter the password on the keypad as a second security after the sound. This tool is able to store three different voice users, and equipped with database facilities to store the use of the cabinet activity is sent on google sheet. Voice processing using STM32F407VG using V3 voice recognition module. The result of this final project is able to recognize the sound of valuable cabinet users with different words from three users with the maximum acceptable sound intensity of 94.6 dB and the noise intensity level does not exceed 85.5 dB. The result of the speech recognition on the processed module is 80% of the twenty attempts. And can record the user time in the database in Real-Time.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: STM32F407VG, Modul Pengenalan Suara, Lemari Benda Berharga, Voice Recognition Module, Safe Storage
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK7895.S65 Speech recognition systems
Divisions: Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Paring Gusti
Date Deposited: 24 Aug 2018 04:56
Last Modified: 24 Aug 2018 04:56
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/52489

Actions (login required)

View Item View Item