Sistem Pengenalan Intensitas Emosi Marah melalui Ucapan menggunakan Ekstraksi Wavelet-Based Frequency Cepstral Coefficients dan Algoritma K-Nearest Neighbor berbasis Raspberry Pi 4

Abstrak

Emosi merupakan perasaan intens yang ditujukan kepada seseorang ataupun sesuatu. Salah satu cara yang dapat dilakukan oleh manusia dalam mengekspresikan emosi marah yang dapat dikenali adalah melalui ucapan. Speech emotion recognition merupakan suatu teknologi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi emosi dari suara orang yang sedang berbicara. Pada penelitian ini, dilakukan proses speech emotion recognition menggunakan metode ekstraksi WFCC (Wavelet-based Frequency Cepstral Coefficients), dimana metode ini menggunakan transformasi wavelet dalam ekstraksinya sehingga memiliki kemampuan untuk memisahkan berbagai macam variasi frekuensi pada waktu yang beragam. Selain itu, penelitian ini juga menguji kemampuan algoritma K-Nearest Neighbor dalam mengklasifikasikan intensitas emosi marah dari sinyal suara. Penelitian ini dilakukan menggunakan perangkat keras Raspberry Pi 4. Penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa metode ekstraksi WFCC cukup efektif dalam mendeteksi intensitas emosi marah rage atau tinggi (HIGH) dengan akurasi sebesar 66,67%.