Medellin, Megan (2025) Speech recognition sebagai media pembelajaran pronunciation bahasa Inggris menggunakan algoritma transformer Wav2Vec 2.0. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (50kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (28kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (SK BEBAS PLAGIARISM)
3_skbebasplagiarism.pdf Restricted to Registered users only Download (657kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
4_daftarisi.pdf Download (85kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
5_bab1.pdf Download (98kB) | Preview |
|
|
Text (BAB II)
6_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (570kB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB III)
7_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB IV)
8_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB V)
9_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (40kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
10_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (180kB) | Request a copy |
|
|
Text (LAMPIRAN)
11_lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (348kB) | Request a copy |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pembelajaran pelafalan Bahasa Inggris yang efektif menggunakan teknologi Speech Recognition berbasis model Transformer Wav2Vec 2.0. Masalah utama yang diangkat adalah rendahnya kemampuan pelafalan di Indonesia, yang terbukti dari data EF EPI 2024. Kami menggunakan metodologi CRISP-DM untuk memastikan proses penelitian berjalan sistematis. Model Wav2Vec 2.0 yang sudah dilatih sebelumnya (pre-trained) di fine-tuning menggunakan dataset LibriSpeech. Hasil evaluasi menunjukkan model kami memiliki kinerja unggul dengan nilai Word Error Rate (WER) sebesar 0.042778. Angka ini jauh lebih baik dibandingkan Base Model ASR yang hanya mencapai WER 0.070083. Model ini diimplementasikan dalam aplikasi web "Wav2Speech" yang memungkinkan pengguna mendapatkan umpan balik langsung untuk meningkatkan keterampilan pelafalan mereka secara mandiri.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Pengenalan Ucapan; Wav2Vec 2.0; Fine-tuning; Pembelajaran Pelafalan Bahasa Inggris |
| Subjects: | Data Processing, Computer Science Education Applied Linguistics English Speech |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Megan Medellin |
| Date Deposited: | 12 Sep 2025 07:05 |
| Last Modified: | 12 Sep 2025 07:05 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/118940 |
Actions (login required)
 |
View Item |
