Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKHingga saat ini riset untuk meneliti sumbcr energi baru masih terus dilakukan. Sebagaimana diketahui bahwa sumber energi yang sudah umuxn digunakan seperti bahan bakar mjnyak dan gas suam saat akan habis, padahal kebutuhan akan energi semakin lama semakin meningkat. Hal ini menyebabkan sangat perlunya mencari sumber energi baru.Methanol adalah energi yang salah satu proses pengolahannya mengambil biomassa bahan bakunya. Hal ini membuat Methanol menjadi sangat menarik untuk diteliti untuk dimanfaatkan sebagai bahan bakar altematiil karena selain bahan bakunya mudah cliperoleh di Indonesia, juga methanol tergolong bahan bakar dengan emisi gas buang yang rclatif kecil. Hal ini merupakan suatu usaha yang menuju ke arah diversivikasi bahan bakar, selain bahan bakar utama, yaitu gas alam dan minyak bumi, dan perwujudan lingkungan yang rendah tingkat polusinya.Penggunaan methanol pada industri maupun kendaraan bermotor memerlukan pengkajian yang dalam, yaim dalam menentukan komposisi pemakaian bahan bakar jenis baru ini untuk memperoleh kinexja yang paling optimum.Dalam penelitian ini, diuji karaktexistik pembakaran Methanol dan LPG pada AFR berbeda-beda dengan laju bahan bakar dan air scbagai parameter tetap.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa Methanol memperlihatkan ki!1CIj3 yang paling optimum pada AFR stokiomeni dan eflisiensi pembakarannya lebih besar dari pada LPG."

"Stuttered speech is a dysfluency rich speech, more prevalent in males than females. It has been associated with insufficient air pressure or poor articulation, even though the root causes are more complex. The primary features include prolonged speech and repetitive speech, while some of its secondary features include, anxiety, fear, and shame. This study used LPC analysis and synthesis algorithms to reconstruct the stuttered speech. The results were evaluated using cepstral distance, Itakura-Saito distance, mean square error, and likelihood ratio. These measures implied perfect speech reconstruction quality. ASR was used for further testing, and the results showed that all the reconstru-cted speech samples were perfectly recognized while only three samples of the original speech were perfectly recognized.Shuttered speech adalah speech yang kaya dysfluency, lebih banyak terjadi pada laki-laki daripada perempuan. Ini terkait dengan tekanan udara yang tidak cukup atau artikulasi yang buruk, meskipun akar penyebabnya lebih kompleks. Fitur utama termasuk speech yang berkepanjangan dan berulang-ulang, sementara beberapa fitur sekunder meliputi, kecemasan, ketakutan, dan rasa malu. Penelitian ini menggunakan LPC analysis dan synthesis algoritma untuk merekonstruksi stuttered speech. Hasil dievaluasi menggunakan jarak cepstral, jarak Itakura-Saito, mean square error, dan rasio likelihood. Langkah-langkah ini terkandung kualitas speech reconstruction yang sempurna. ASR digunakan untuk pengujian lebih lanjut, dan hasilnya menunjukkan bahwa semua sampel speech yang terekonstruksi dikenali dengan sempurna sementara hanya tiga sampel dari speech asli dikenali dengan sempurna."

"Kompresi suara atau yang biasa disebut dengan pengkodean suara (speech coding) merupakan metode untuk mengurangi jumlah informasi yang dibutuhkan untuk mewakilkan sinyal suara. Teknologi speech coding untuk kompresi sinyal speech dilakukan untuk memperbaiki (menghemat) kinerja bandwidth yang terbatas dan untuk mendukung privasi komunikasi (enkripsi data/pesan). Code Excited Linear Prediction (CELP) yang merupakan pengembangan dari Linear Predictive Coding (LPC) menggunakan metode linear prediction dalam pengkompresan sinyal speech.Linear prediction adalah suatu metode yang memprediksi sampel ke-n dari suatu sinyal, s(n), dengan membentuk kombinasi linear dari p sampel s(n) sebelumnya. Kombinasi linier umumnya dioptimalkan dengan meminimalkan kuadrat dari prediction error (Mean Square Error, MSE). Suatu encoder CELP (Code Excited Linear Prediction) mempunyai model vocal tract yang sama dengan encoder LPC. Sebagai tambahannya, pada CELP menghitung error yang terjadi antara input data speech dengan model yang dibangkitkan dan mentransmisikan parameter-parameter dari model tersebut dan representasi error-nya.Dari hasil simulasi yang dilakukan diperoleh bahwa model yang memiliki nilai MSE terkecil terhadap sinyal asli adalah yang memiliki jumlah koefisien linear prediction sebanyak 15 buah. Dengan demikian, model yang akan dikirimkan adalah yang memiliki koefisien linear prdiction sebanyak 15 buah."

"Teknologi speech coding untuk kompresi sinyal speech dilakukan untuk menghemat konsumsi bandwidth. Salah satu metode analisis speech coding adalah Linier Predictive Coding (LPC). LPC adalah suatu metode yang memprediksi sampel ke-n dari suatu sinyal, s(n), dengan membentuk kombinasi linier dari p sampel sebelumnya. Algoritma Mixed Excited Linier Prediction (MELP) merupakan algoritma kompresi suara yang dikembangkan berdasarkan algoritma LPC. Pada coder MELP dilakukan pencampuran sinyal eksitasi pulsa dan noise untuk menghilangkan dengung yang dihasilkan LPC biasa. Pemilihan nilai koefisien linear prediction (LP) yang memiliki nilai Mean Square Error (MSE) terkecil terhadap sinyal asli dilakukan. Koefisien LP yang memiliki nilai MSE terkecil inilah yang akan dikirimkan sebagai model untuk membangkitkan sinyal suara kembali pada penerima. Dari hasil simulasi diperoleh bahwa model yang memiliki nilai MSE terkecil terhadap sinyal asli adalah yang memiliki jumlah koefisien LP sebanyak 10,15 dan 17 buah bergantung darijenis input suara."