Bibliographic record
Abstract
Teknologi suara adalah salah satu aplikasi teknologi yang sangat berguna dalam kehidupan sehari-hari. Contohnya, dalam menyalakan sebuah lampu orang hanya menepuk tangannya, dan lampu pun akan menyala, dan masih banyak lagi dari teknologi suara yang dapat digunakan untuk mengontrol sesuatu. Pada Tugas Akhir ini, dirancang sebuah alat yang dapat mengenali ucapan dengan menggunakan metode FFT (Fast Fourier Transform). Dengan metode ini akan didapatkan sinyal dalam domain frekuensi, hal ini bertujuan agar pola karakteristik ucapan kata yang satu dengan yang lainnya dapat dibedakan. Sinyal suara masuk yang merupakan sinyal analog dikonversikan menjadi sinyal digital dengan ADC pada mikrokontroler ATMega32, selanjutnya akan ditransformasikan menggunakan transformasi fourier diskrit (FFT). Langkah berikutnya, informasi yang didapat dibandingkan dengan database nilai FFT beberapa ucapan yang telah disimpan sebelumnya dalam memori EEPROM mikrokontroler, dan dicari error terkecil dengan metode RMSE (Root Mean Squared Error). Kata-kata yang dikenali adalah kanan, kiri, maju, mundur, dan stop. Berdasarkan percobaan yang dilakukan dalam Tugas Akhir ini, sistem pengenalan ucapan yang dibuat berhasil direalisasikan dengan persentase keberhasilan yang paling tinggi adalah kata maju (91.33%) dan persentase keberhasilan yang paling kecil adalah kata mundur (66.67%).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.062 | 0.011 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".