Penerapan Convolutional Neural Network untuk Mendeteksi Keakuratan Pengucapan Bahasa Inggris

Abstract

20175520022 - Sebagai makhluk sosial bahasa memiliki peran yang sangat penting, tanpa adanya bahasa manusia tidak dapat berkomunikasi satu sama lain. Ada begitu banyak bahasa di dunia ini tercatat terdapat 6.500 bahasa diseluruh dunia. Dan sebagai manusia lahir dengan suku, budaya dan negara yang berbeda tentu memiliki bahasa yang berbeda-beda. Untuk dapat berkomunikasi satu sama lain manusia perlu mempelajari bahasa, terutama bahasa inggris, Ada beberapa aplikasi yang digunakan manusia untuk mempelajari bahasa inggris. Tapi didalam aplikasi tersebut belum terdapat fitur yang membantu manusia untuk membedakan apakah kata yang diucapkan sudah benar atau belum. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka di rancanglah aplikasi belajar bahasa inggris dengan penerapan convolutional neural networks untuk mempermudah manusia membedakan pengucapan kata yang benar dan salah. Aplikasi ini akan memberikan kata kepada manusia untuk diucapkan lalu dibandingkan dengan pengucapan kata yang benar jika kata yang diucapkan salah maka Aplikasi ini akan memberitahu bahwa kata yang diucapkan belum benar. Aplikasi ini juga dilengkapi dengan fitur untuk mendegarkan pengucapan bahasa yang benar. Aplikasi belajar bahasa inggris ini dibuat dengan deep learning dan menggunakan algoritma CNN dengan tingkat akurasi model 98% dan dilengkapi dengan 5 kata suara rekaman sendiri dan 4 kata dari Kaggle, dalam pengujianya yaitu bird, neglect, snore, slip, tolerate, sting, follow, four, dan forward, Pemilihan menggunakan CNN karna data yang diolah berformat audio wav yang dikonversikan kedalam spectrogram agar dapat diolah kedalam CNN.