Citra Digital Voice Recognition Menggunakan SVD

Singular Value Decomposition

Abstract

Pengenalan suara merupakan area penting dalam pemrosesan sinyal digital dan kecerdasan buatan. Dalam penelitian ini, kami mengusulkan sebuah metode pengenalan suara yang inovatif menggunakan Singular Value Decomposition (SVD) pada citra digital. Pendekatan ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam pengenalan suara dengan memanfaatkan representasi citra suara yang dihasilkan melalui proses SVD. Kami mengintegrasikan teknik-teknik pemrosesan citra dengan model pengenalan suara berbasis mesin learning untuk menghasilkan sistem yang dapat mengidentifikasi dan membedakan pola suara dengan tepat. Metode yang diusulkan diuji menggunakan berbagai dataset suara yang mencakup berbagai variasi dan kondisi, dan hasil eksperimen menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam akurasi pengenalan suara dibandingkan dengan metode-metode konvensional. Dengan demikian, pendekatan ini menjanjikan sebagai kontribusi penting dalam pengembangan sistem pengenalan suara yang handal dan efisien.

Keywords: Pengenalan suara, Citra digital, Singular Value Decomposition (SVD), Mesin pembelajaran, Akurasi pengenalan suara