使用神经宣传网络的语音识别方法

Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Pub Date : 2019-08-31 DOI:10.30872/JSAKTI.V1I2.2601

Ni’mah Moham, Felix Andika Dwiyanto, Herman Santoso Pakpahan, Islamiyah Islamiyah, H. Setyadi

{"title":"使用神经宣传网络的语音识别方法","authors":"Ni’mah Moham, Felix Andika Dwiyanto, Herman Santoso Pakpahan, Islamiyah Islamiyah, H. Setyadi","doi":"10.30872/JSAKTI.V1I2.2601","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan langkah-langkah kerja metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam mengenali pola Aksara Lontara Bugis Makassar dan menjelaskan seberapa akurat dalam mengenali pola aksara Lontara Bugis Makassar. Dari hasil pengujian, diperoleh tingkat akurasi sebesar 76.08%, dengan parameter learning rate sebesar 0,02, epoch maksimum sebesar 50 epoch dan hidden layer sebanyak 90 neuron berdasarkan ciri 8. Adapun, performa mean square error (MSE) sebesar 0.00424 telah diperoleh. Namun demikian, waktu yang dibutuhkan saat proses pembelajaran terbilang cukup lama yaitu 16 menit 56 detik. Berdasarkan hasil pengujian metode BPNN dapat direkomendasikan untuk mengenali pola aksara Lontara Bugis Makassar dalam rangka menunjang pembelajaran kepada masyarakat.","PeriodicalId":315894,"journal":{"name":"Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi","volume":"19 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":"{\"title\":\"Pengenalan Karakter Tulisan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network\",\"authors\":\"Ni’mah Moham, Felix Andika Dwiyanto, Herman Santoso Pakpahan, Islamiyah Islamiyah, H. Setyadi\",\"doi\":\"10.30872/JSAKTI.V1I2.2601\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan langkah-langkah kerja metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam mengenali pola Aksara Lontara Bugis Makassar dan menjelaskan seberapa akurat dalam mengenali pola aksara Lontara Bugis Makassar. Dari hasil pengujian, diperoleh tingkat akurasi sebesar 76.08%, dengan parameter learning rate sebesar 0,02, epoch maksimum sebesar 50 epoch dan hidden layer sebanyak 90 neuron berdasarkan ciri 8. Adapun, performa mean square error (MSE) sebesar 0.00424 telah diperoleh. Namun demikian, waktu yang dibutuhkan saat proses pembelajaran terbilang cukup lama yaitu 16 menit 56 detik. Berdasarkan hasil pengujian metode BPNN dapat direkomendasikan untuk mengenali pola aksara Lontara Bugis Makassar dalam rangka menunjang pembelajaran kepada masyarakat.\",\"PeriodicalId\":315894,\"journal\":{\"name\":\"Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi\",\"volume\":\"19 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-08-31\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"3\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.30872/JSAKTI.V1I2.2601\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30872/JSAKTI.V1I2.2601","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 3

摘要

本文旨在解释分析lonara Bugis Makassar眼窝模式的反向传播网络(BPNN)的工作方法，并解释识别Makassar眼窝模式的准确性。从测试结果中，准确率为76.08%，学习参数为0.02，最大为50 epoch，隐藏层为90个神经元，基于特性8。至于，0.00424的均值值误差(MSE)已经取得。然而，长时间的学习需要16分56秒。根据BPNN方法测试的结果，可以建议确定Makassar的长期天坑模式，以帮助社区学习。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

查看原文本刊更多论文

Pengenalan Karakter Tulisan Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network

Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan langkah-langkah kerja metode Backpropagation Neural Network (BPNN) dalam mengenali pola Aksara Lontara Bugis Makassar dan menjelaskan seberapa akurat dalam mengenali pola aksara Lontara Bugis Makassar. Dari hasil pengujian, diperoleh tingkat akurasi sebesar 76.08%, dengan parameter learning rate sebesar 0,02, epoch maksimum sebesar 50 epoch dan hidden layer sebanyak 90 neuron berdasarkan ciri 8. Adapun, performa mean square error (MSE) sebesar 0.00424 telah diperoleh. Namun demikian, waktu yang dibutuhkan saat proses pembelajaran terbilang cukup lama yaitu 16 menit 56 detik. Berdasarkan hasil pengujian metode BPNN dapat direkomendasikan untuk mengenali pola aksara Lontara Bugis Makassar dalam rangka menunjang pembelajaran kepada masyarakat.

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

Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi

自引率

0.00%

发文量