Identifikasi Emosi Dari Sinyal Suara Secara Real Time Menggunakan Linear Predictive Coding dan Backpropagation

Abstract

Kepuasan pelanggan adalah salah satu faktor penting
suatu perusahaan yang menghasilkan produk dan jasa. Banyak
perusahaan saling bersaing untuk meningkatkan kualitas
pelayanan salah satunya dengan melakukan evaluasi terhadap
customer service dalam melayani konsumen. Penelitian ini telah
membuat sistem identifikasi emosi dari sinyal sinyal suara. Kalimat
yang digunakan berasal dari rekaman percakapan antara customer
service dengan pelanggan. Sistem identifikasi ini dibangun dari
pelatihan suara terhadap 10 naracoba dengan lima kali perulangan
pada setiap kata kunci yang diucapkan, sehingga digunakan 150 set
data latih. Sinyal suara setiap enam detik dilewatkan praproses
untuk mengurangi noise dan dilakukan frame blocking dan
windowing yang kemudian diekstraksi menggunakan Linear
Predictive Coding (LPC) dengan nilai poles 8. Koefisien yang
dihasilkan LPC kemudian digunakan sebagai fitur dalam Jaringan
Syaraf Tiruan menggunakan algoritma pembelajaran
Backpropagation. Hasil dari penelitian menunjukkan sistem
identifikasi emosi menghasilkan akurasi sebesar 91% untuk data
latih dan 76% untuk data baru.