Sidik, Farahiyah Aisah (2020) AVERAGE VOICE MODEL (AVM) BERBASIS HIDDEN MARKOV MODEL (HMM) PADA SINTESIS BAHASA INDONESIA. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
02311640000055-Undergraduate_Thesis.pdf Download (2MB) | Preview |
Abstract
Teknik speaker adaptation merupakan salah satu teknik pada HMM-based speech synthesis system (HTS) dengan kelebihan dapat mensintesis suara yang diinginkan dengan basis data yang sedikit. Pada penelitian ini dibuat sistem sintesis suara dengan teknik speaker adaptation berbasis HMM dengan basis data kalimat berita dan kalimat tanya. Variasi diberikan pada jumlah kalimat yang dilatih, jenis kelamin, dan jenis kalimat yang disintesis. Metode adaptasi constrained maximum likelihood linear regression (CMLLR) dan maximum likelihood linear regression (MLLR) diaplikasikan untuk dapat melakukan transformasi nilai mean dan kovarian dari parameter akustik average voice menjadi nilai mean dan kovarian parameter akustik dari target speaker. Penelitian dilakukan dengan mengguanakan 5 basis data pembicara yang dilatih kemudian terdapat 1 basis data pembicara yang akan menjadi target speaker. Berdasarkan pengujian objektif dengan mel-cepstral distortion (MCD) dan root mean square error (RMSE) pada log F0, diperoleh nilai MCD terbaik pembicara perempuan sebesar 11,2 pada full training kalimat berita dan pada pembicara laki-laki sebesar 11,1 pada full training kalimat berita. Nilai RMSE terbaik pembicara perempuan sebesar 0,75 pada full training kalimat tanya dan pembicara laki-laki sebesar 0,41 pada full training kalimat tanya. Berdasarkan uji subjektif, nilai MOS pada pembicara fena kalimat berita full training sebesar 2,75/5 dan pada pembicara mmht kalimat berita full training sebesar 3/5. Sehingga hasil sintesis suara dapat digolongkan “cukup baik”.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing |
| Divisions: | Faculty of Industrial Technology > Physics Engineering > 30201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Farahiyah Aisah Sidik |
| Date Deposited: | 02 Sep 2020 02:47 |
| Last Modified: | 10 Jan 2024 16:36 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/81710 |
Actions (login required)
 |
View Item |