Whatsapp

Ada yang ditanyakan?
Klik untuk chat dengan customer support kami

Heni
● online
Heni
● online
Halo, perkenalkan saya Heni
baru saja
Ada yang bisa saya bantu?
baru saja
Kontak Kami
Member Area
Rp
Keranjang Belanja

Oops, keranjang belanja Anda kosong!

Buka jam 08.00 s/d jam 21.00 , Sabtu, Minggu & Hari Besar Tutup
Beranda » Uncategorized » CLUSTERING UNTUK DATA SUARA Studi Kasus Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan Long Short Term Memory (LSTM) dengan Internet of Tings (IoT) untuk Klasifikasi Suara
click image to preview activate zoom
Diskon
2%

CLUSTERING UNTUK DATA SUARA Studi Kasus Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan Long Short Term Memory (LSTM) dengan Internet of Tings (IoT) untuk Klasifikasi Suara

Rp 123.000 Rp 126.000
Hemat Rp 3.000
KodeCSL-57
Stok Tersedia
Kategori Uncategorized
Tentukan pilihan yang tersedia!
Bagikan ke

CLUSTERING UNTUK DATA SUARA Studi Kasus Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan Long Short Term Memory (LSTM) dengan Internet of Tings (IoT) untuk Klasifikasi Suara

Buku ini disusun untuk memberikan pemahaman mendalam tentang pengolahan
dan clustering data suara, sebuah bidang yang semakin penting seiring dengan
perkembangan teknologi pengenalan suara dan analisis data audio. Dalam
beberapa dekade terakhir, teknologi suara telah mengalami perkembangan pesat,
dengan aplikasi yang luas mulai dari pengenalan ucapan hingga analisis emosi dan
identifikasi instrumen musik. Oleh karena itu, memahami dasar-dasar pengolahan
suara serta metode dan teknik clustering yang digunakan untuk menganalisis data
suara menjadi sangat penting bagi para peneliti, praktisi, dan mahasiswa yang
tertarik dalam bidang ini.
Bab 1, memulai perjalanan kita dengan pengantar mengenai prinsip dasar
pengolahan suara, termasuk representasi suara dalam domain waktu dan frekuensi,
proses sampling dan quantization, serta langkah-langkah preprocessing yang
diperlukan sebelum analisis lebih lanjut dapat dilakukan.
Bab 2, memberikan pengertian dasar tentang clustering, sebuah teknik yang
digunakan untuk mengelompokkan data suara berdasarkan kesamaan fitur
tertentu. Bab ini menjelaskan konsep-konsep dasar yang menjadi fondasi dari teknik
clustering yang lebih kompleks.
Bab 3, membahas berbagai metode clustering yang umum digunakan dalam analisis
data suara, seperti K-means Clustering, Agglomerative Clustering, DBSCAN,
Gaussian Mixture Models, dan Hierarchical Clustering. Setiap metode dijelaskan
secara rinci, mencakup teori dasar, algoritma, serta kelebihan dan kelemahannya
masing-masing.
Bab 4, berfokus pada aplikasi praktis dari metode clustering dalam berbagai
konteks. Di antaranya, clustering fonem dalam bahasa tertentu, clustering emosi
dalam suara manusia, dan clustering instrumen dalam musik. Bab ini dilengkapi
dengan contoh kasus dan panduan implementasi yang dapat membantu pembaca
memahami penerapan teknik-teknik tersebut dalam situasi nyata.
Bab 5, Tantangan dan Masa Depan Clustering Data Suara mengulas tantangan yang
dihadapi dalam pengolahan dan clustering data suara saat ini, serta prospek dan
arah masa depan yang menjanjikan untuk bidang ini. Pembahasan mencakup aspek
teknis dan non-teknis, memberikan wawasan tentang bagaimana teknologi ini akan
berkembang dan apa saja peluang yang dapat dimanfaatkan.

CLUSTERING UNTUK DATA SUARA Studi Kasus Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan Long Short Term Memory (LSTM) dengan Internet of Tings (IoT) untuk Klasifikasi Suara

Berat 300 gram
Kondisi Baru
Dilihat 36 kali
Diskusi Belum ada komentar

Belum ada komentar, buka diskusi dengan komentar Anda.

Silahkan tulis komentar Anda

Alamat email Anda tidak akan kami publikasikan. Kolom bertanda bintang (*) wajib diisi.

*

*

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

Produk Terkait

Produk yang sangat tepat, pilihan bagus..!

Berhasil ditambahkan ke keranjang belanja
Lanjut Belanja
Checkout