• mahkota212.com
  • http://adoornri.com/
  • yokaislot
  • slot gacor
  • https://kadinkabserambarat.org/tentang-kadin/
  • https://kadinkabhalmaheratengah.org/tentang-kadin/
  • situs slot gacor hari ini
  • https://metallagi.com/
  • https://sistel.semarangkota.go.id/
  • https://bkd.siakkab.go.id/
  • https://kadintegal.org/tentang-kadin/
  • https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/abdimas
  • https://sippbb.purwakartakab.go.id/maps/
  • http://pustaka.fib.unand.ac.id/
  • slot gacor
  • slot777
  • https://awangbangkalbarat.banjarkab.go.id/
  • https://www.scienceworksforus.com/press-releases/one-week-and-counting-dont-cut-the-research-that-fuels-the-u-s-economy
  • https://washrightsnetwork.org/free-spins-existing-customers-no-deposit-2025-australia/
  • https://catalogue.paramadina.ac.id/
  • https://kadinlangara.org/XNXX/
  • https://kadinpcmataram.org/kontak/
  • https://merch.emma-larson.com/products
  • https://kadinkabbireuen.org/tentang-kadin/
  • https://kadinkotabatang.org/XVIDEOS/
  • https://motherscareivfcentre.com/about-us-2/appointments/
  • https://tiwet.web.id/orc/
  • https://babelankota.kabbekasi.id/
  • situs slot gacor
  • https://anggota.kadinpcmataram.org/
    • IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM SISTEM KLASIFIKASI EMOSI MELALUI SUARA BERBASIS APLIKASI MOBILE IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM SISTEM KLASIFIKASI EMOSI MELALUI SUARA BERBASIS APLIKASI MOBILE

    Detail Cantuman

    Prodi Teknik Informatika

    IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DALAM SISTEM KLASIFIKASI EMOSI MELALUI SUARA BERBASIS APLIKASI MOBILE

    XML

    Kemampuan mesin untuk mengenali emosi dari suara dikenal dengan istilah SpeechEmotion Recognition (SER).Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasiemosi suara menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dan diterapkandalam bentuk aplikasi mobile Android. Permasalahan utama yang diangkat adalahbagaimana mengenali emosi manusia melalui sinyal suara secara akurat, efisien,dan real-time pada perangkat mobile. Penelitian dilakukan dengan dua tahappelatihan, yaitu pre-training menggunakan dataset RAVDESS dan fine-tuningdengan dataset IndoWaveSentiment. Data audio dikonversi menjadi Melspectrogramberdimensi128×128×1untukmenjadiinputCNN.ModelCNNterdiridaritiga blok konvolusi dan pooling, serta lapisan dense dan softmax. Setelahdilatih, model dikonversi ke format TensorFlow Lite dan diintegrasikan denganaplikasi Android melalui arsitektur client-server menggunakan Flask. Hasilpengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali emosi netral, senang,kecewa, dan terkejut dengan tingkat akurasi tinggi baik pada data uji tetapi padasuara rekaman langsung tidak sebaik data uji. Sistem juga dilengkapi fitur historiberbasis SQLite. Hasil pengujian menunjukkan akurasi 96% pada data uji eksternaldan 55% pada suara rekaman langsung, dengan rata-rata akurasi 75,5%. Hal inimenandakan model bekerja sangat baik dalam kondisi terstruktur, namun masihperlu peningkatan untuk input nyata.

    Kata Kunci : CNN, klasifikasi emosi suara, Mel-spectrogram, TensorFlow Lite,Android.

    Detail Information

    Item Type
    Laporan Tugas Akhir
    Penulis
    Naufal Ammar Raihan - Personal Name
    Student ID
    2021150074
    Dosen Pembimbing
    M. Fuat Asnawi, S.Kom., M.M. - - Dosen Pembimbing 1
    Iman Ahmad Ihsanuddin, S.Pd.Kom, M.Pd - - Dosen Pembimbing 2
    Penguji
    Kode Prodi PDDIKTI
    55201
    Edisi
    Published
    Departement
    Teknik Informatika
    Kontributor
    Bahasa
    Indonesia
    Penerbit Universitas Sains Al-Qur'an : Wonosobo.,
    Edisi
    Published
    Subyek
    Teknik Informatika
    No Panggil
    Copyright
    Individu Penulis
    Doi

    Lampiran Berkas

    LOADING LIST...



    Informasi

    DETAIL CANTUMAN

    Kembali ke sebelumnya  XML Detail