<label>hey aku disini show_detail</label><?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" ID="914">
<titleInfo>
<title>Sistem Speaker Recognition (Pengenal Pengucap) Untuk Mencari Karakteristik Ucapan Seseorang Dengan Metode Mel Frequency Ceptrum Coeffisient (Mfcc) Menggunakan Software Matlab</title>
</titleInfo>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>Andriana</namePart>
<role><roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm></role>
</name>
<typeOfResource manuscript="yes" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
<genre authority="marcgt">bibliography</genre>
<originInfo>
<place><placeTerm type="text">Bandung, Indonesia</placeTerm></place>
<publisher>Journal Unnur Bandung</publisher>
<dateIssued>2013</dateIssued>
<issuance>monographic</issuance>
<edition>Vol 3, No 1 Februari 2013</edition>
</originInfo>
<language>
<languageTerm type="code">id</languageTerm>
<languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
</language>
<physicalDescription>
<form authority="gmd">Text</form>
<extent>The number of pages of the book is 9 pages</extent>
</physicalDescription>
<note>&#34;Sistem Speaker Recognition (Pengenal pengucap) adalah suatu proses pengenalan menggunakan MatLab yang dapat mengidentifikasi seseorang dengan mengolah suaranya. Tujuan dasar dari penelitian adalah untuk mengenali dan mengklasifikasikan ucapan-ucapan dari orang yang berbeda.
 Identifikasi untuk mengetahui siapa yang mengucapkan ucapan tersebut yaitu dengan cara mencocokkan karakteristik ucapan yang ada di dalam basisdata dengan ucapan masukan. Karakteristik ucapan dapat dibedakan melalui ekstraksi dengan suatu teknik pengkodean, berupa frekuensi dasar (pitch), formant dan energy. Teknik pengkodean yang umum digunakan oleh National Institute of Standar Technology (NIST) dalam peng-ekstraksian sinyal ucapan adalah Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Identitas unik dari setiap orang dapat dikenali menggunakan model statistik Hidden Markov Model (HMM).&#34;</note>
<subject authority=""><topic>Speaker Recognition</topic></subject>
<classification>600</classification><identifier type="isbn"></identifier><location>
<physicalLocation>Repository Fakultas Teknik Sistem Repository Elektronik Skripsi dan Penelitian Dosen Fakultas Teknik</physicalLocation>
<shelfLocator></shelfLocator>
</location>
<slims:digitals>
<slims:digital_item id="5058" url="repository/INDEPT3-1-02-2013.pdf" path="/INDEPT3-1-02-2013.pdf" mimetype="application/pdf">Sistem Speaker Recognition (Pengenal Pengucap) Untuk Mencari Karakteristik Ucapan Seseorang Dengan Metode Mel Frequency Ceptrum Coeffisient (Mfcc) Menggunakan Software Matlab</slims:digital_item>
</slims:digitals><recordInfo>
<recordIdentifier>914</recordIdentifier>
<recordCreationDate encoding="w3cdtf">2023-01-10 17:39:10</recordCreationDate>
<recordChangeDate encoding="w3cdtf">2023-01-10 17:39:10</recordChangeDate>
<recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo></mods></modsCollection>