Alifia Putri Anantha, Bambang Hidayat, Nur Andini
{"title":"STEGANALISIS SINYAL WICARA BERFORMAT .WAV MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT (MFCC) DAN LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS (LDA)","authors":"Alifia Putri Anantha, Bambang Hidayat, Nur Andini","doi":"10.25124/tektrika.v3i1.2205","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Dalam penelitian ini, telah dirancang sebuah sistem yang dapat melakukan steganalisis suatu berkas sinyal wicara berformat .wav, dengan menganalisis karakteristik ciri suatu file speech. Metode yang digunakan untuk mengekstraksi ciri sinyal wicara adalah Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), sedangkan untuk menyeleksi ciri digunakan metode Linear Discriminant Analysis (LDA) metode yang digunakan untuk menyeleksi ciri adalah Linear Discriminant Analysis (LDA). Hasil keluaran dari sistem ini berupa kondisi yang menyatakan berkas sinyal wicara merupakan berkas sinyal wicara asli, tersisip pesan tersembunyi, atau tersisip noise. Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk pengklasifikasian dan performansi sistem terbaik yang didapatkan adalah 82,86%. Kondisi tersebut diraih oleh penggunaan hamming window, overlapping, panjang frame 30 ms, dan mel-filter bank yang dibangun berjumlah 20 mel-filter bank.","PeriodicalId":167949,"journal":{"name":"TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika","volume":"35 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-08-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.25124/tektrika.v3i1.2205","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

在这项研究中,设计了一种系统,它可以对格式为wav的语言信号文件进行steganalysis,分析speech文件的特征。提取语言信号信号信号的方法是摄取神经递质cofcc,而选择特征是线性分析分析方法(LDA)。该系统的输出是一种声明讲话信号文件的原始声音文件,隐藏的消息中断,或泄露的声音中断。支撑向量机(SVM)用于经典和性能最佳系统,最佳成绩为82,86%。这种情况是通过使用hamming window、overpping、框架长度30 ms和银行过滤器实现的。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
STEGANALISIS SINYAL WICARA BERFORMAT .WAV MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT (MFCC) DAN LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS (LDA)
Dalam penelitian ini, telah dirancang sebuah sistem yang dapat melakukan steganalisis suatu berkas sinyal wicara berformat .wav, dengan menganalisis karakteristik ciri suatu file speech. Metode yang digunakan untuk mengekstraksi ciri sinyal wicara adalah Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), sedangkan untuk menyeleksi ciri digunakan metode Linear Discriminant Analysis (LDA) metode yang digunakan untuk menyeleksi ciri adalah Linear Discriminant Analysis (LDA). Hasil keluaran dari sistem ini berupa kondisi yang menyatakan berkas sinyal wicara merupakan berkas sinyal wicara asli, tersisip pesan tersembunyi, atau tersisip noise. Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk pengklasifikasian dan performansi sistem terbaik yang didapatkan adalah 82,86%. Kondisi tersebut diraih oleh penggunaan hamming window, overlapping, panjang frame 30 ms, dan mel-filter bank yang dibangun berjumlah 20 mel-filter bank.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信