Optimalisasi Pengendalian Smart Home Melalui Teknologi Prototipe Hand Tracking dan Speech Recognition
DOI:
https://doi.org/10.62951/repeater.v3i1.366Keywords:
Hand Tracking, Speech Recognition, Smart Home, IoT, Raspberry PiAbstract
This study aims to develop an intuitive and efficient smart home control system by utilizing hand tracking and speech recognition technologies. These technologies employ the OpenCV, Mediapipe, PyAudio, and Speech Recognition libraries to recognize hand gestures and voice commands in real-time. The system is developed using a Raspberry Pi connected to a webcam and microphone as input devices, and a relay to control electronic appliances. The results show a high accuracy rate at optimal light intensity for hand tracking and a specific distance for speech recognition. This system is implemented in an IoT environment to control devices such as lights and door locks. The research is expected to contribute to the development of smarter and more user-friendly smart homes.
Downloads
References
Adnan, F., & Amelia, I. (2022). Implementasi voice recognition berbasis machine learning. Jurnal, 11, XX–XX. (Tambahkan informasi halaman jika tersedia)
Ahwani, D. K., Budiman, S. N., & Rahmat, M. F. (n.d.). Penerapan Mediapipe dalam pengenalan Bisindo berbasis deep learning dan computer vision (Studi kasus: SLB-C B Yayasan Pendidikan Luar Biasa (YPLB) Blitar). Jurnal, X(X), XX–XX. (Tambahkan informasi volume dan halaman jika tersedia)
Alfianti, D. (2022). Prototype smart home system menggunakan voice control pada perangkat IoT. Just IT: Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, X(X), XX–XX. (Tambahkan informasi volume dan halaman jika tersedia)
Anon. (2015). Temukan kecepatan bingkai (frame per detik-fps) di OpenCV (Python/C++). Retrieved December 21, 2023, from https://learnopencv.com/how-to-find-frame-rate-or-frames-per-second-fps-in-opencv-python-cpp/
Budiman, S. N., Lestanti, S., & ... (2022). Pengenalan gestur gerakan jari untuk mengontrol volume di komputer menggunakan library OpenCV dan Mediapipe. Jurnal Ilmiah Teknik, X(X), XX–XX. (Tambahkan informasi lengkap jika tersedia)
Chandhan, T. H., Kumar, K. R., Raj, N., Kishore Reddy, N. N., & Zabeeulla, M. A. N. (2023). Air canvas: Hand tracking using OpenCV and MediaPipe. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4527784
Donggala Putra Thalib, M. J., Musa, P., & Thalib, F. (2024). Robot asisten pintar dengan perintah suara berbahasa Indonesia. Action Research Literate, 8(2). https://doi.org/10.46799/arl.v8i2.258
Indriawan, M. H., Shabrina, F., & Mardhiyya, A. (2022). Sistem keamanan pintu rumah berbasis face recognition. Jurnal, 8(2), XX–XX. (Tambahkan informasi halaman jika tersedia)
Kocakulak, M., & Acir, N. (2022). A contactless palmprint imaging system design using Mediapipe hands. Journal of Innovative Science and Engineering (JISE). https://doi.org/10.38088/jise.1142634
Lase, N. J. O., Perdana, R. S., & Syauqy, D. (n.d.). Implementasi chatbot Frequently Asked Question (FAQ) Universitas Brawijaya berbasis voice command pada Raspberry Pi 4 dengan metode Naïve Bayes. Jurnal, X(X), XX–XX. (Tambahkan informasi lengkap jika tersedia)
Muzakir, U., Baharuddin, B., & ... (2023). Penerapan kecerdasan buatan dalam sistem informasi: Tinjauan literatur tentang aplikasi, etika, dan dampak sosial. Jurnal Review, X(X), XX–XX. (Tambahkan informasi lengkap jika tersedia)
Oktaviyanti, D., Nugroho, A., & Suni, A. F. (2022). Pemanfaatan hand tracking untuk membuat program virtual painter sebagai alternatif menggambar digital. Jurnal, X(X), XX–XX. (Tambahkan informasi lengkap jika tersedia)
Rizky, R. F., Zy, A. T., & Sunge, A. S. (2023). Sistem smart door lock menggunakan voice recognition berbasis Arduino. Bulletin of Information Technology (BIT), X(X), XX–XX. (Tambahkan informasi volume dan halaman jika tersedia)
Rozaqi, A. J., Sunyoto, A., & ... (2021). Deteksi penyakit pada daun kentang menggunakan pengolahan citra dengan metode convolutional neural network. Creative Information, X(X), XX–XX. (Tambahkan informasi lengkap jika tersedia)
Saputra, D. I. S., & Setyawan, I. (2021). Virtual YouTuber (VTuber) sebagai konten media pembelajaran online. Prosiding Sisfotek, X(X), XX–XX. (Tambahkan informasi lengkap jika tersedia)
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Repeater : Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
