I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
1
9
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
20
20
,
pp
.
2
07
~
2
14
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
9
.i
1
.
pp
207
-
214
207
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
S
p
e
a
k
e
r
e
t
h
n
i
c
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
f
o
r
c
o
n
t
i
n
u
o
u
s spe
e
c
h
i
n
M
a
l
a
y
l
a
n
g
u
a
g
e
u
si
n
g
p
i
t
c
h
a
n
d
M
FC
C
R
afi
z
ah
M
o
h
d
H
an
i
fa
1
,
K
h
a
l
i
d
I
s
a
2
,
S
h
am
s
u
l
M
o
h
am
ad
3
1
,
2
,
3
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
un
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
,
M
a
l
a
y
s
i
a
1
C
e
nt
e
r
f
o
r
D
i
pl
o
m
a
S
t
u
di
e
s
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
u
n
H
u
s
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
,
M
a
l
a
y
s
i
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
N
ov
14,
201
9
R
e
v
i
s
e
d
J
a
n
2
3,
202
0
A
c
c
e
pt
e
d
F
e
b
1
,
2020
V
o
i
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
ha
s
e
v
o
l
v
e
d
e
xpo
ne
n
t
i
a
l
l
y
o
v
e
r
t
he
y
e
a
r
s
.
T
h
e
p
ur
po
s
e
o
f
v
o
i
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
o
r
s
o
m
e
t
i
m
e
s
c
a
l
l
e
d
s
p
e
a
k
e
r
i
d
e
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
i
s
t
o
i
de
n
t
i
f
y
t
he
pe
r
s
o
n
w
ho
i
s
s
pe
a
k
i
ng
.
T
hi
s
c
a
n
b
e
do
ne
by
e
xt
r
a
c
t
i
ng
f
e
a
t
u
r
e
s
o
f
s
pe
e
c
h
t
ha
t
di
f
f
e
r
be
t
w
e
e
n
i
nd
i
v
i
du
a
l
s
d
ue
t
o
phy
s
i
o
l
o
gy
(
s
ha
pe
a
nd
s
i
z
e
o
f
t
he
m
o
ut
h
a
nd
t
h
r
o
a
t
)
a
n
d
a
l
s
o
b
e
ha
v
i
o
r
a
l
pa
t
t
e
r
n
s
(
pi
t
c
h,
a
c
c
e
nt
a
nd
s
t
y
l
e
o
f
s
pe
a
ki
ng
)
.
T
hi
s
p
a
pe
r
e
x
pl
a
i
n
s
a
n
a
ppr
o
a
c
h
o
f
v
o
i
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
t
o
i
d
e
nt
i
f
y
t
he
e
t
h
ni
c
i
t
y
o
f
M
a
l
a
y
s
i
a
n
pe
o
pl
e
.
P
i
t
c
h
a
nd
13
M
e
l
-
F
r
e
qu
e
nc
y
C
e
ps
t
r
um
C
o
e
f
f
i
c
i
e
nt
s
(
M
F
C
C
s
)
a
r
e
e
xt
r
a
c
t
e
d
f
r
o
m
52
r
e
c
o
r
de
d
c
o
nt
i
nuo
us
s
p
e
e
c
h
i
n
M
a
l
a
y
f
o
r
us
e
a
s
f
e
a
t
ur
e
s
t
o
t
r
a
i
n
t
he
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
u
s
i
ng
T
r
e
e
,
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
hbo
r
s
a
nd
S
uppo
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
h
i
ne
(
S
V
M
)
a
nd
a
no
t
he
r
10
r
e
c
o
r
de
d
s
pe
e
c
he
s
a
r
e
u
s
e
d
f
o
r
t
e
s
t
i
ng
.
T
he
r
e
s
ul
t
s
r
e
v
e
a
l
t
ha
t
t
he
u
s
e
o
f
a
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
pi
t
c
h
a
nd
13
c
o
e
f
f
i
c
i
e
nt
s
f
o
r
f
e
a
t
u
r
e
s
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
a
nd
t
r
a
i
ni
ng
t
he
da
t
a
u
s
i
ng
S
V
M
pr
o
v
i
de
b
e
t
t
e
r
a
c
c
ur
a
c
y
(
57.
7%
)
t
h
a
n
t
he
us
e
o
f
o
nl
y
13
c
o
e
f
f
i
c
i
e
nt
s
(
5
3.
8%
)
.
Ke
y
w
or
d
s
:
E
t
hni
c
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
F
e
a
t
u
r
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
M
a
l
a
y
l
a
n
g
ua
ge
M
f
c
c
S
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
C
opy
r
i
gh
t
©
20
20
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
R
a
f
i
z
a
h
b
i
n
t
i
M
o
h
d
H
a
n
i
f
a
,
Ce
n
t
e
r
f
o
r
D
i
pl
o
m
a
S
t
udi
e
s
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
u
n
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
,
J
o
h
o
r
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
E
m
a
i
l
:
r
a
f
i
z
a
h@
ut
hm
.
e
du
.
m
y
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
H
um
a
n
s
ha
v
e
d
r
e
a
m
e
d
o
f
c
r
e
a
t
i
ng
r
o
bo
t
s
t
o
i
n
t
e
r
a
c
t
s
o
c
i
a
l
l
y
j
us
t
a
s
hum
a
n
s
i
nt
e
ra
c
t
w
i
t
h
e
a
c
h
o
t
h
e
r.
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
b
a
s
e
d
o
n
s
o
c
i
a
l
r
o
b
o
t
s
,
a
ki
nd
o
f
h
um
a
n
o
i
d
r
o
bot
,
h
a
v
e
e
m
e
r
ge
d
a
s
a
pl
a
t
f
o
r
m
w
i
t
h
huge
po
t
e
n
t
i
a
l
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
h
u
m
a
n
-
r
o
b
o
t
i
nt
e
ra
c
t
i
o
n
(H
R
I).
S
o
ph
i
a
,
J
i
a
J
i
a
,
E
ri
c
a
[1
]
,
N
a
di
n
e
,
P
e
ppe
r
[2]
,
N
i
c
o
[3]
a
n
d
F
r
o
g
[4]
a
r
e
s
o
m
e
e
xa
m
pl
e
s
o
f
r
o
bo
t
s
t
ha
t
ha
d
b
e
e
n
e
nh
a
n
c
e
d
w
i
t
h
h
u
m
a
n
-
l
i
ke
t
ra
i
t
s
t
o
m
a
ke
t
h
e
c
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
b
e
t
w
e
e
n
r
o
bo
t
a
n
d
h
u
m
a
n
b
e
t
t
e
r
a
n
d
e
a
s
i
e
r
[5]
.
U
n
f
o
r
t
u
na
t
e
l
y
,
m
o
s
t
o
f
t
h
e
a
f
o
r
e
m
e
n
t
i
o
n
e
d
s
oc
i
a
l
h
u
m
a
n
o
i
d
r
o
b
o
t
s
a
r
e
b
a
s
e
d
o
n
s
o
m
e
ke
y
l
a
n
gua
ge
s
s
uc
h
a
s
E
n
gl
i
s
h
,
M
a
n
d
a
r
i
n
a
n
d
J
a
p
a
n
e
s
e
.
S
i
n
c
e
e
a
c
h
l
a
n
gu
a
ge
r
e
f
l
e
c
t
s
t
h
e
c
ul
t
u
r
e
o
f
a
p
a
r
t
i
c
ul
a
r
s
o
c
i
a
l
g
r
o
up,
t
h
e
h
u
m
a
n
o
i
d
m
us
t
b
e
s
e
n
s
i
t
i
v
e
t
o
t
h
e
pi
t
c
h
a
n
d
i
n
t
o
n
a
t
i
o
n
o
f
e
a
c
h
l
a
n
g
ua
ge
i
n
o
r
de
r
f
o
r
i
t
t
o
i
nt
e
rp
r
e
t
c
o
rr
e
c
t
l
y
a
s
w
e
l
l
a
s
gi
v
e
a
pp
r
o
p
r
i
a
t
e
r
e
s
po
n
s
e
w
h
e
n
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
n
g
w
i
t
h
us
e
r
s
.
M
a
l
a
y
s
i
a
i
s
a
m
ul
t
i
-
ra
c
i
a
l
c
o
unt
r
y
c
o
n
s
i
s
t
i
n
g
o
f
m
a
n
y
e
t
hni
c
g
r
o
ups
s
uc
h
a
s
t
h
e
M
a
l
a
y
,
C
h
i
n
e
s
e
,
I
n
d
i
a
n
a
n
d
B
um
i
pu
t
e
ra
w
h
i
c
h
c
a
n
b
e
f
urt
h
e
r
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
a
s
Ib
a
n
,
K
a
da
z
a
n,
M
e
l
a
na
u
,
M
u
rut
,
B
i
da
y
uh
a
n
d
B
a
j
a
u
[
6].
M
a
l
a
y
l
a
ngua
ge
i
s
t
h
e
na
t
i
o
n
a
l
l
a
n
g
u
a
ge
a
n
d
i
t
i
s
s
po
ke
n
b
y
t
h
e
v
a
r
i
o
us
e
t
hni
c
g
r
o
ups
b
ut
t
h
e
i
r
p
r
o
n
u
n
c
i
a
t
i
o
n
s
m
a
y
s
l
i
ght
l
y
di
ff
e
r
w
h
e
n
i
t
i
s
n
o
t
t
h
e
i
r
na
t
i
v
e
l
a
n
gu
a
ge
[7]
.
T
h
us
,
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
a
t
t
e
m
pt
s
t
o
i
de
n
t
i
fy
w
h
e
t
h
e
r
t
h
e
e
t
hni
c
i
t
y
of
t
h
e
s
pe
a
ke
r
s
c
a
n
b
e
de
t
e
c
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
e
xt
ra
c
t
e
d
f
r
o
m
t
h
e
r
e
c
o
r
de
d
a
ud
i
o
.
By
kn
o
w
i
n
g
t
h
e
e
t
hn
i
c
i
t
y
of
t
h
e
s
pe
a
ke
r
w
o
ul
d
m
a
ke
i
t
e
a
s
i
e
r
t
o
i
n
t
e
r
p
r
e
t
a
n
d
r
e
s
po
n
d
t
o
t
h
e
di
f
f
e
r
e
n
t
e
t
hni
c
g
r
o
ups
.
T
h
e
t
e
r
m
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
nd
v
o
i
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ha
v
e
of
t
e
n
b
e
e
n
us
e
d
i
n
t
e
r
c
h
a
nge
a
b
l
y
a
l
t
h
o
ug
h
t
h
e
y
a
r
e
a
c
t
ua
l
l
y
di
f
fe
r
e
n
t
.
S
pe
e
c
h
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
i
s
c
o
n
c
e
rn
w
i
t
h
t
h
e
w
o
r
ds
b
e
i
n
g
s
po
ke
n
w
h
e
r
e
a
s
v
o
i
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
i
m
s
t
o
r
e
c
o
gn
i
z
e
t
h
e
s
pe
a
ke
r
r
a
t
h
e
r
t
h
a
n
t
h
e
w
or
ds
[8]
.
V
o
i
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
i
s
a
l
s
o
c
a
l
l
e
d
s
pe
a
ke
r
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
19
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
202
0
:
207
-
21
4
208
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
i
n
c
e
e
a
c
h
i
n
d
i
v
i
dua
l
’s
s
pe
e
c
h
i
s
u
ni
que
b
a
s
e
d
o
n
h
i
s
/
h
e
r
p
h
y
s
i
o
l
o
g
y
a
n
d
b
e
h
a
v
i
o
r
a
l
p
a
t
t
e
rn
s
.
P
i
t
c
h,
s
pe
a
ki
n
g
s
t
y
l
e
a
n
d
a
c
c
e
n
t
a
r
e
s
o
m
e
f
e
a
t
u
r
e
s
t
ha
t
c
o
n
t
ri
b
ut
e
d
t
o
t
h
e
di
f
f
e
r
e
n
c
e
s
[9].
In
v
o
i
c
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n,
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
i
s
o
n
e
o
f
t
h
e
p
r
o
c
e
dure
s
t
h
a
t
n
e
e
d
t
o
b
e
c
o
n
duc
t
e
d
t
o
e
xt
ra
c
t
a
s
m
a
l
l
a
m
o
u
n
t
o
f
da
t
a
f
r
o
m
t
h
e
s
pe
a
ke
r
’s
v
o
i
c
e
s
i
gna
l
a
n
d
t
h
e
s
e
da
t
a
a
r
e
ke
pt
a
s
a
d
a
t
a
b
a
s
e
[10].
F
e
a
t
u
r
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
i
s
i
m
po
rt
a
nt
i
n
t
h
e
d
i
gi
t
a
l
w
a
v
e
fo
r
m
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
v
a
ri
a
b
i
l
i
t
y
i
n
t
h
e
c
o
n
t
i
n
uo
us
s
pe
e
c
h
[1
1].
T
h
e
r
e
a
r
e
m
a
n
y
di
f
fe
r
e
n
t
t
e
c
hn
i
que
s
t
ha
t
c
a
n
b
e
us
e
d
f
o
r
f
e
a
t
u
r
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
s
uc
h
a
s
t
h
e
L
i
n
e
a
r
P
r
e
di
c
t
i
v
e
Co
di
n
g
(L
P
C),
P
e
r
c
e
pt
u
a
l
L
i
n
e
a
r
Co
di
n
g
(P
L
C)
,
M
e
l
-
F
r
e
que
n
c
y
Ce
ps
t
r
um
Co
e
ff
i
c
i
e
n
t
(M
F
CC)
,
e
t
c
[
12]
.
M
F
CC
i
s
m
a
i
n
l
y
de
s
i
gn
e
d
us
i
n
g
t
h
e
k
n
o
w
l
e
dge
of
h
um
a
n
a
udi
t
o
r
y
s
y
s
t
e
m
[13
-
17].
T
hi
s
p
a
pe
r
i
s
o
rga
ni
z
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
.
S
e
c
t
i
o
n
2
e
xpl
a
i
n
s
i
n
de
pt
h
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
a
do
pt
e
d
i
n
c
o
n
duc
t
i
ng
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
n
t
.
S
e
c
t
i
o
n
3
di
s
c
us
s
e
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
a
n
d
f
i
na
l
l
y
,
S
e
c
t
i
o
n
4
d
ra
w
s
t
h
e
c
o
n
c
l
us
i
o
n
a
nd
hi
g
hl
i
g
ht
a
v
e
n
ue
s
f
o
r
f
ut
u
r
e
w
o
r
k.
2.
R
ES
EA
R
C
H
M
ET
H
O
D
T
h
e
b
a
s
i
c
r
e
p
r
e
s
e
nt
a
t
i
o
n
o
f
s
pe
a
ke
r
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
pr
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g,
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n,
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
1
[18]
.
I
nt
e
r
f
e
r
e
n
c
e
due
t
o
n
o
i
s
e
of
t
e
n
o
c
c
ur
s
du
r
i
ng
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
r
di
n
g
c
a
us
i
ng
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
t
o
b
e
de
gra
de
d.
T
hus
,
b
e
fo
r
e
f
e
e
di
n
g
t
h
e
s
pe
e
c
h
s
i
g
n
a
l
t
o
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n
p
ha
s
e
,
t
h
e
n
o
i
s
e
i
n
t
h
e
s
i
g
n
a
l
m
us
t
b
e
r
e
duc
e
d
a
s
i
t
i
s
i
m
po
s
s
i
b
l
e
t
o
c
o
m
pl
e
t
e
l
y
r
e
m
o
v
e
i
t
f
r
o
m
t
h
e
s
i
g
na
l
.
I
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h,
P
R
A
A
T
i
s
e
m
p
l
oy
e
d
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
n
o
i
s
e
f
r
o
m
t
h
e
o
ri
gi
na
l
s
i
g
na
l
s
b
a
s
e
d
o
n
s
pe
c
t
r
a
l
s
ub
t
r
a
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
w
hi
c
h
i
s
o
n
e
o
f
t
h
e
f
i
r
s
t
a
l
go
ri
t
hm
s
us
e
d
f
o
r
t
h
e
e
nha
n
c
e
m
e
nt
o
f
m
o
n
o
c
ha
nn
e
l
s
pe
e
c
h
[19]
.
T
h
e
b
a
s
i
c
c
o
n
c
e
pt
of
s
pe
c
t
r
a
l
s
ub
t
r
a
c
t
i
o
n
i
s
t
o
o
b
t
a
i
n
c
l
e
a
n
s
pe
e
c
h
by
s
ub
t
r
a
c
t
i
ng
t
h
e
n
o
i
s
e
s
pe
c
t
r
u
m
f
r
o
m
t
h
e
n
o
i
s
y
s
pe
e
c
h
s
pe
c
t
r
u
m
[2
0].
F
i
gu
r
e
2
s
h
o
w
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
f
o
r
o
n
e
s
pe
e
c
h
w
hi
c
h
ha
s
u
nde
r
go
n
e
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
.
F
i
gu
r
e
1
.
B
a
s
i
c
d
i
a
g
ra
m
f
o
r
s
pe
a
ke
r
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
(a
)
O
ri
gi
na
l
s
i
g
na
l
(b
)
D
e
n
o
i
s
e
d
s
i
g
n
a
l
F
i
gu
r
e
2
.
B
e
fo
r
e
a
n
d
a
f
t
e
r
n
o
i
s
e
r
e
duc
t
i
o
n
s
i
g
na
l
,
(a
)
O
r
i
gi
na
l
s
i
g
na
l
a
n
d
(b
)
D
e
n
o
i
s
e
d
s
i
g
na
l
O
n
e
o
f
t
h
e
m
o
s
t
i
m
po
rt
a
nt
p
a
r
t
s
o
f
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
ng
i
s
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n
w
h
e
r
e
by
r
a
w
da
t
a
i
s
t
u
rn
e
d
i
n
t
o
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
t
ha
t
i
s
us
e
f
ul
f
o
r
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
by
e
l
i
m
i
na
t
i
n
g
t
h
e
r
e
du
nda
n
c
y
pr
e
s
e
nt
i
n
m
a
n
y
t
y
p
e
s
of
m
e
a
s
u
r
e
d
d
a
t
a
[
21].
B
e
s
i
de
s
,
i
t
i
s
a
l
s
o
i
m
po
r
t
a
n
t
t
o
a
v
o
i
d
ha
v
i
ng
t
o
o
m
a
n
y
f
e
a
t
ur
e
s
a
s
t
h
e
y
r
e
qui
r
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Spe
a
k
e
r
e
t
hni
c
i
de
n
t
i
f
i
c
at
i
on
f
or
c
on
t
i
n
uous
s
p
e
e
c
h
…
(
R
af
i
z
a
h
Moh
d
H
an
i
f
a
)
209
m
o
r
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
r
e
s
o
ur
c
e
s
du
r
i
ng
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
s
t
a
ge
a
nd
m
i
g
ht
c
a
us
e
o
ve
r
f
i
t
t
i
ng.
T
hus
,
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
us
e
s
t
h
e
M
F
CC
t
e
c
hni
que
t
o
c
a
pt
u
r
e
t
h
e
m
a
i
n
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
s
o
f
52
c
o
n
t
i
n
uo
us
s
pe
e
c
h
e
s
du
e
t
o
i
t
s
h
i
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
hi
g
h
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
b
a
s
i
c
c
o
n
c
e
pt
o
f
M
F
CC
t
e
c
hn
i
qu
e
i
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
3
[22]
.
B
a
s
i
c
a
l
l
y
,
s
pe
a
ke
r
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
n
v
o
l
ve
s
t
w
o
ph
a
s
e
s
:
t
ra
i
ni
n
g
p
ha
s
e
a
nd
t
e
s
t
i
ng
p
ha
s
e
[23]
.
F
i
gu
r
e
4
s
h
o
w
s
t
h
e
b
l
o
c
k
di
a
g
ra
m
o
f
t
h
e
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
us
e
d
i
n
t
hi
s
w
o
r
k.
T
h
e
de
n
o
i
s
e
d
s
pe
e
c
h
c
o
r
pus
f
r
o
m
52
r
e
c
o
r
de
d
s
pe
e
c
h
e
s
i
n
M
a
l
a
y
l
a
n
gu
a
ge
a
c
qui
r
e
d
f
r
o
m
l
o
c
a
l
n
e
w
s
w
e
b
s
i
t
e
s
a
r
e
de
v
e
l
o
pe
d
us
i
ng
t
h
e
a
udi
o
s
pe
e
c
h
e
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
by
T
.
P
.
T
a
n
[24]
.
T
a
b
l
e
1
s
h
o
w
s
t
h
e
de
m
o
gra
p
hi
c
p
r
o
f
i
l
e
s
of
t
h
e
r
e
s
po
n
de
nt
s
.
F
i
gu
r
e
3
.
S
t
e
ps
t
o
c
o
m
put
e
M
F
CC
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
o
r
s
F
i
gu
r
e
4
.
B
l
o
c
k
di
a
g
r
a
m
o
f
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
T
a
b
l
e
1
.
D
e
m
o
g
r
a
p
hi
c
o
f
r
e
s
po
n
de
n
t
s
E
t
h
n
i
c
G
e
n
d
e
r
F
re
q
u
e
n
c
y
(N
=
5
2
)
P
e
r
c
e
n
t
a
g
e
(%
)
M
a
l
a
y
F
e
m
a
l
e
8
1
5
.
3
8
M
a
l
e
6
1
1
.
5
3
Ch
i
n
e
s
e
F
e
m
a
l
e
9
1
7
.
3
0
M
a
l
e
6
1
1
.
5
3
In
d
i
a
n
F
e
m
a
l
e
8
1
5
.
3
8
M
a
l
e
6
1
1
.
5
3
Bu
m
i
p
u
t
e
ra
F
e
m
a
l
e
6
1
1
.
5
3
M
a
l
e
3
5
.
7
6
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
19
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
202
0
:
207
-
21
4
210
P
i
t
c
h
a
n
d
13
M
F
C
Cs
a
r
e
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
e
xt
ra
c
t
e
d
f
r
o
m
de
no
i
s
e
d
s
i
gn
a
l
s
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
s
pe
a
ke
r
’s
e
t
hni
c
i
t
y
b
a
s
e
d
o
n
f
o
ur
c
a
t
e
go
ri
e
s
:
M
a
l
a
y
,
C
h
i
n
e
s
e
,
I
n
d
i
a
n
a
n
d
B
um
i
pu
t
e
ra
.
P
i
t
c
h
r
e
f
e
r
s
t
o
t
h
e
f
r
e
que
n
c
y
of
t
h
e
m
e
c
ha
n
i
c
a
l
m
o
v
e
m
e
n
t
i
n
t
h
e
gl
o
t
t
i
s
a
n
d
i
s
v
e
r
y
m
u
c
h
r
e
l
a
t
e
d
t
o
i
t
s
p
h
y
s
i
c
a
l
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
[25]
.
P
i
t
c
h
i
s
c
o
nt
r
o
l
l
e
d
b
y
t
h
e
t
e
n
s
i
o
n
i
n
t
h
e
v
o
c
a
l
m
us
c
l
e
s
.
T
h
e
ra
n
ge
o
f
f
r
e
que
n
c
i
e
s
f
o
r
n
o
rm
a
l
s
pe
a
ki
ng
h
u
m
a
n
vo
i
c
e
i
s
70
-
200
H
z
f
o
r
m
a
l
e
s
a
n
d
140
-
400
H
z
f
o
r
f
e
m
a
l
e
s
[2
6].
P
R
A
A
T
i
s
us
e
d
t
o
ge
t
t
h
e
m
e
a
n
pi
t
c
h
f
o
r
e
a
c
h
s
pe
e
c
h
s
i
g
na
l
.
M
F
CC
i
s
o
n
e
o
f
t
h
e
po
pul
a
r
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
us
e
d
i
n
s
pe
e
c
h
s
i
g
n
a
l
[2
7].
I
n
t
hi
s
w
o
r
k,
mfcc
f
un
c
t
i
o
n
i
n
M
a
t
l
a
b
i
s
us
e
d
t
o
e
xt
ra
c
t
t
h
e
13
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
.
T
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
o
f
t
h
e
s
pe
e
c
h
s
i
g
na
l
a
r
e
i
n
t
h
e
f
o
r
m
o
f
13
x
N
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
f
e
a
t
u
r
e
v
e
c
t
o
r
s
.
N
i
s
di
f
f
e
r
e
n
t
f
o
r
e
a
c
h
s
pe
e
c
h
de
pe
n
d
i
n
g
o
n
t
h
e
d
u
r
a
t
i
o
n
of
t
h
e
s
pe
e
c
h.
T
h
us
,
t
h
e
m
e
a
n
f
o
r
e
a
c
h
c
o
l
um
n
o
f
13
c
o
e
ff
i
c
i
e
n
t
s
a
r
e
de
t
e
rm
i
n
e
d.
T
h
e
s
e
pi
t
c
h
a
nd
1
3
c
oe
ff
i
c
i
e
n
t
s
(c
o
l
um
n
c
0
t
o
c
12)
a
r
e
ke
pt
i
n
a
n
E
xc
e
l
f
i
l
e
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
5
f
o
r
t
ra
i
ni
n
g
pu
rpo
s
e
s
a
n
d
t
h
e
t
r
a
i
n
e
d
m
o
de
l
i
s
t
h
e
n
us
e
d
t
o
t
e
s
t
t
h
e
n
e
w
da
t
a
.
T
h
e
s
a
m
e
m
e
t
h
o
ds
a
r
e
r
e
pe
a
t
e
d
f
o
r
a
n
o
t
h
e
r
10
n
e
w
s
pe
e
c
h
e
s
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
pu
rpo
s
e
s
.
F
i
gu
r
e
5
.
F
e
a
t
u
r
e
s
c
o
m
pi
l
a
t
i
o
n
i
n
E
xc
e
l
f
o
r
t
r
a
i
n
i
ng
3.
R
ES
U
LTS
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
L
e
a
rn
e
r
a
pps
i
s
a
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
p
r
o
v
i
de
d
b
y
M
a
t
l
a
b
t
o
t
ra
i
n
m
o
de
l
s
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
da
t
a
.
T
h
e
a
dv
a
nt
a
ge
s
o
f
t
hi
s
a
pp
i
n
c
l
u
de
a
l
l
o
w
i
n
g
us
e
r
t
o
s
e
l
e
c
t
f
e
a
t
u
r
e
s
,
s
pe
c
i
fy
v
a
l
i
da
t
i
o
n
s
c
h
e
m
e
s
,
t
ra
i
n
m
o
de
l
a
n
d
e
v
e
n
a
s
s
e
s
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
.
A
ut
o
m
a
t
e
d
l
e
a
rni
ng
c
a
n
b
e
do
n
e
t
o
ge
t
t
h
e
b
e
s
t
t
y
pe
of
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
T
o
pe
r
f
o
r
m
t
hi
s
,
a
k
n
o
w
n
s
e
t
o
f
i
n
put
d
a
t
a
(o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
)
a
n
d
kn
o
w
n
r
e
s
po
n
s
e
s
t
o
t
h
e
d
a
t
a
(c
l
a
s
s
e
s
)
a
r
e
n
e
e
de
d.
T
h
e
s
e
da
t
a
a
r
e
us
e
d
t
o
t
ra
i
n
a
m
o
de
l
t
ha
t
ge
n
e
r
a
t
e
s
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
f
o
r
t
h
e
r
e
s
po
n
s
e
t
o
n
e
w
da
t
a
.
T
hi
s
c
a
n
b
e
do
n
e
by
e
xpo
r
t
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
t
o
t
h
e
w
o
r
ks
pa
c
e
t
o
c
r
e
a
t
e
t
h
e
t
ra
i
n
e
d
m
o
de
l
.
I
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
w
e
pe
r
f
o
r
m
e
d
t
w
o
m
o
de
l
s
b
e
fo
r
e
de
c
i
di
n
g
o
n
t
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
t
o
b
e
us
e
d.
3.
1
.
M
o
d
e
l
1
-
13
c
o
e
ff
i
c
i
e
n
ts
In
M
o
de
l
1
,
t
h
e
i
nput
da
t
a
us
e
s
o
n
l
y
13
c
oe
ff
i
c
i
e
n
t
s
e
xt
ra
c
t
e
d
w
i
t
h
t
h
e
e
xc
l
us
i
o
n
o
f
pi
t
c
h
d
u
r
i
n
g
t
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
p
ha
s
e
.
T
h
e
T
r
e
e
,
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
h
b
o
r
s
a
n
d
S
V
M
a
r
e
us
e
d
a
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
t
o
de
t
e
r
m
i
n
e
w
h
i
c
h
o
n
e
gi
v
e
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
a
b
l
e
2
s
h
o
w
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
o
n
a
c
c
ura
c
y
fo
r
e
a
c
h
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
a
n
d
i
t
c
a
n
b
e
s
e
e
n
t
ha
t
t
h
e
L
i
n
e
a
r
S
V
M
p
r
o
v
i
de
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ura
c
y
a
t
5
3.
8%
.
F
i
gu
r
e
6
s
h
o
w
s
t
h
e
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
t
ri
x
f
o
r
M
o
de
l
1
i
ndi
c
a
t
i
n
g
a
r
e
a
s
w
h
e
r
e
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
h
a
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
po
o
r
l
y
.
T
h
e
r
o
w
s
h
ow
s
t
h
e
t
r
ue
c
l
a
s
s
a
n
d
t
h
e
c
o
l
um
n
s
s
h
o
w
t
h
e
p
r
e
d
i
c
t
e
d
c
l
a
s
s
.
S
i
n
c
e
t
h
i
s
w
o
r
k
us
e
s
c
r
o
s
s
-
v
a
l
i
da
t
i
o
n
,
t
h
e
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
i
s
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
s
o
n
t
h
e
h
e
l
d
-
o
ut
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
.
T
h
e
di
a
go
na
l
c
e
l
l
s
s
h
o
w
w
h
e
r
e
t
h
e
t
rue
c
l
a
s
s
a
nd
p
r
e
di
c
t
e
d
c
l
a
s
s
m
a
t
c
h.
A
s
c
a
n
b
e
s
e
e
n
,
t
h
e
I
ndi
a
n
e
t
hni
c
g
r
o
up
ha
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
num
b
e
r
o
f
m
a
t
c
hi
n
g
f
o
l
l
ow
e
d
by
t
h
e
M
a
l
a
y
,
Ch
i
n
e
s
e
a
nd
l
a
s
t
l
y
,
t
h
e
B
um
i
put
e
ra
g
r
o
up.
Cl
a
s
s
L
a
b
e
l
/
Re
s
p
o
n
s
e
F
e
a
t
u
r
e
V
e
c
t
o
r
s
/
P
re
d
i
c
t
o
r
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Spe
a
k
e
r
e
t
hni
c
i
de
n
t
i
f
i
c
at
i
on
f
or
c
on
t
i
n
uous
s
p
e
e
c
h
…
(
R
af
i
z
a
h
Moh
d
H
an
i
f
a
)
211
T
h
e
l
o
w
e
s
t
n
um
b
e
r
f
o
r
t
h
e
B
um
i
put
e
r
a
g
r
o
up
m
a
y
b
e
a
t
t
r
i
b
ut
e
d
t
o
t
h
e
s
m
a
l
l
s
a
m
p
l
e
o
f
s
uc
h
s
pe
a
ke
r
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
fo
r
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
T
h
e
t
ra
i
n
e
d
m
o
de
l
i
s
t
h
e
n
e
xpo
rt
e
d
t
o
t
h
e
w
o
r
ks
pa
c
e
i
n
M
a
t
l
a
b
t
o
b
e
t
e
s
t
e
d
w
i
t
h
10
n
e
w
da
t
a
s
pe
e
c
h
e
s
t
o
de
t
e
rm
i
n
e
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
c
o
r
r
e
c
t
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
T
a
b
l
e
3
s
h
o
w
s
t
h
e
p
r
e
di
c
t
e
d
r
e
s
ul
t
s
us
i
ng
L
i
n
e
a
r
S
V
M
fo
r
M
o
de
l
1
w
h
e
r
e
10
s
pe
e
c
h
e
s
a
r
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
c
l
a
s
s
l
a
b
e
l
of
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
.
O
nl
y
e
t
hn
i
c
i
t
y
of
s
i
x
s
pe
e
c
h
e
s
(60%)
w
e
r
e
p
r
e
d
i
c
t
e
d
c
o
rr
e
c
t
l
y
.
T
a
b
l
e
2
.
R
e
s
ul
t
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
w
i
t
h
13
f
e
a
t
u
r
e
s
T
y
p
e
o
f
Cl
a
s
s
i
fi
e
r
A
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
T
re
e
F
i
n
e
T
re
e
3
0
.
8
M
e
d
i
u
m
T
r
e
e
3
0
.
8
Co
a
r
s
e
T
re
e
3
6
.
5
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
h
b
o
r
s
F
i
n
e
K
N
N
4
0
.
4
M
e
d
i
u
m
K
N
N
4
0
.
4
Co
a
r
s
e
K
N
N
2
5
.
0
Co
s
i
n
e
K
N
N
4
2
.
3
Cu
b
i
c
K
N
N
4
0
.
4
W
e
i
g
h
t
e
d
K
N
N
4
2
.
3
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
G
a
u
s
s
i
a
n
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
5
1
.
9
K
e
r
n
e
l
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
4
8
.
1
S
u
p
p
o
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
h
i
n
e
L
i
n
e
a
r
S
V
M
5
3
.
8
Q
u
a
d
ra
t
i
c
S
V
M
4
6
.
2
Cu
b
i
c
S
V
M
5
0
.
0
F
i
n
e
G
a
u
s
s
i
a
n
S
V
M
3
2
.
7
M
e
d
i
u
m
G
a
u
s
s
i
a
n
S
V
M
4
6
.
2
Co
a
r
s
e
G
a
u
s
s
i
a
n
S
V
M
2
8
.
8
F
i
gu
r
e
6
.
Co
n
f
us
i
o
n
M
a
t
ri
x
f
o
r
M
o
de
l
1
T
a
b
l
e
3
.
P
r
e
di
c
t
e
d
r
e
s
ul
t
us
i
n
g
L
i
n
e
a
r
S
V
M
f
o
r
M
o
de
l
1
Cl
a
s
s
L
a
b
e
l
o
f
T
e
s
t
i
n
g
D
a
t
a
P
re
d
i
c
t
e
d
R
e
s
u
l
t
u
s
i
n
g
L
i
n
e
a
r
S
V
M
Ch
i
n
e
s
e
In
d
i
a
n
Ch
i
n
e
s
e
M
a
l
a
y
Bu
m
i
p
u
t
e
ra
In
d
i
a
n
In
d
i
a
n
In
d
i
a
n
In
d
i
a
n
In
d
i
a
n
M
a
l
a
y
M
a
l
a
y
Ch
i
n
e
s
e
Ch
i
n
e
s
e
In
d
i
a
n
In
d
i
a
n
M
a
l
a
y
M
a
l
a
y
Bu
m
i
p
u
t
e
ra
In
d
i
a
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
19
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
202
0
:
207
-
21
4
212
3.
2
.
M
o
d
e
l
2
-
P
i
tc
h
+
13
C
o
e
ffi
c
i
e
n
ts
In
M
o
de
l
2,
t
h
e
i
nput
d
a
t
a
us
e
s
pi
t
c
h
a
n
d
13
c
o
e
ff
i
c
i
e
n
t
s
.
T
h
e
T
r
e
e
,
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
h
b
o
r
s
a
n
d
S
V
M
a
r
e
us
e
d
a
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
t
o
s
e
e
w
h
i
c
h
g
i
v
e
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
u
r
a
c
y
.
T
a
b
l
e
4
s
h
o
w
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
fo
r
e
a
c
h
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r.
A
g
a
i
n,
L
i
n
e
a
r
S
V
M
gi
v
e
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ura
c
y
a
t
57
.
7%
.
F
i
gu
r
e
7
s
h
o
w
s
t
h
e
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
t
ri
x
f
o
r
M
o
de
l
2
.
T
h
e
I
n
d
i
a
n
e
t
hn
i
c
g
r
o
up
s
t
i
l
l
m
a
i
nt
a
i
n
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
n
u
m
b
e
r
o
f
m
a
t
c
h
i
n
g
f
o
l
l
ow
e
d
by
t
h
e
M
a
l
a
y
a
n
d
C
hi
n
e
s
e
gro
ups
w
h
i
c
h
s
h
a
r
e
t
h
e
s
a
m
e
n
u
m
b
e
r
o
f
m
a
t
c
h
i
n
g
.
Int
e
r
e
s
t
i
n
gl
y
,
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
m
a
t
c
h
i
ng
f
o
r
t
h
e
B
um
i
pu
t
e
ra
g
r
o
up
h
a
s
n
o
w
i
n
c
r
e
a
s
e
d
b
y
1
us
i
n
g
M
o
de
l
2
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
M
o
de
l
1.
T
h
e
i
n
c
r
e
m
e
n
t
m
i
g
ht
b
e
due
t
o
t
h
e
a
ddi
t
i
o
n
a
l
f
e
a
t
u
r
e
s
i
n
c
l
ude
d
i
n
M
o
de
l
2
.
T
a
b
l
e
5
c
o
m
pa
r
e
s
t
h
e
c
l
a
s
s
l
a
b
e
l
of
t
e
s
t
i
ng
da
t
a
w
i
t
h
t
h
e
p
r
e
di
c
t
e
d
r
e
s
ul
t
f
o
r
M
o
de
l
2.
S
e
v
e
n
s
pe
e
c
h
e
s
(70%)
w
e
r
e
p
r
e
di
c
t
e
d
c
o
rr
e
c
t
l
y
i
n
M
o
de
l
2
.
T
a
b
l
e
4
.
R
e
s
ul
t
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
w
i
t
h
14
f
e
a
t
u
r
e
s
T
y
p
e
o
f
Cl
a
s
s
i
fi
e
r
A
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
T
re
e
F
i
n
e
T
re
e
3
0
.
8
M
e
d
i
u
m
T
r
e
e
3
0
.
8
Co
a
r
s
e
T
re
e
3
2
.
7
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
h
b
o
r
s
F
i
n
e
K
N
N
4
4
.
2
M
e
d
i
u
m
K
N
N
3
8
.
5
Co
a
r
s
e
K
N
N
2
5
.
0
Co
s
i
n
e
K
N
N
3
4
.
6
Cu
b
i
c
K
N
N
4
8
.
1
W
e
i
g
h
t
e
d
K
N
N
4
0
.
4
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
G
a
u
s
s
i
a
n
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
4
0
.
4
K
e
r
n
e
l
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
4
2
.
3
S
u
p
p
o
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
h
i
n
e
L
i
n
e
a
r
S
V
M
5
7
.
7
Q
u
a
d
ra
t
i
c
S
V
M
4
8
.
1
Cu
b
i
c
S
V
M
4
8
.
1
F
i
n
e
G
a
u
s
s
i
a
n
S
V
M
2
8
.
8
M
e
d
i
u
m
G
a
u
s
s
i
a
n
S
V
M
5
0
.
0
Co
a
r
s
e
G
a
u
s
s
i
a
n
S
V
M
2
8
.
8
F
i
gu
r
e
7
.
Co
n
f
us
i
o
n
M
a
t
ri
x
f
o
r
M
o
de
l
2
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Spe
a
k
e
r
e
t
hni
c
i
de
n
t
i
f
i
c
at
i
on
f
or
c
on
t
i
n
uous
s
p
e
e
c
h
…
(
R
af
i
z
a
h
Moh
d
H
an
i
f
a
)
213
T
a
b
l
e
5
.
P
r
e
di
c
t
e
d
r
e
s
ul
t
us
i
n
g
L
i
n
e
a
r
S
V
M
f
o
r
M
o
de
l
2
Cl
a
s
s
L
a
b
e
l
o
f
T
e
s
t
i
n
g
D
a
t
a
P
re
d
i
c
t
e
d
R
e
s
u
l
t
u
s
i
n
g
L
i
n
e
a
r
S
V
M
Ch
i
n
e
s
e
In
d
i
a
n
Ch
i
n
e
s
e
M
a
l
a
y
Bu
m
i
p
u
t
e
ra
Bu
m
i
p
u
t
e
ra
In
d
i
a
n
In
d
i
a
n
In
d
i
a
n
In
d
i
a
n
M
a
l
a
y
M
a
l
a
y
Ch
i
n
e
s
e
Ch
i
n
e
s
e
In
d
i
a
n
In
d
i
a
n
M
a
l
a
y
M
a
l
a
y
Bu
m
i
p
u
t
e
ra
In
d
i
a
n
4.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
duc
t
e
d
ha
s
s
h
o
w
n
t
ha
t
t
h
e
c
o
m
b
i
na
t
i
o
n
o
f
pi
t
c
h
a
n
d
M
F
F
Cs
a
s
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
s
pe
e
c
h
pr
o
v
i
de
b
e
t
t
e
r
a
c
c
ura
c
y
i
n
p
r
e
di
c
t
i
n
g
t
h
e
s
pe
a
ke
r
’s
e
t
hni
c
i
t
y
.
A
m
o
n
g
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
us
e
d
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
L
i
n
e
a
r
S
V
M
p
r
o
v
i
de
s
t
h
e
m
o
s
t
a
c
c
ura
t
e
t
ra
i
n
e
d
m
o
de
l
.
F
ut
u
r
e
w
or
k
m
a
y
c
o
n
s
i
de
r
o
t
h
e
r
f
e
a
t
u
r
e
s
uc
h
a
s
f
o
r
m
a
nt
s
a
n
d
i
n
t
e
n
s
i
t
y
t
o
ge
t
a
b
e
t
t
e
r
t
r
a
i
n
e
d
m
o
de
l
i
n
p
r
e
di
c
t
i
n
g
s
pe
a
k
e
r
’s
e
t
hni
c
i
t
y
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
T
h
e
a
u
t
h
o
r
s
w
o
ul
d
l
i
ke
t
o
t
ha
n
k
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
u
n
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
(U
T
H
M
)
fo
r
f
u
n
di
n
g
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
u
n
de
r
t
h
e
T
i
e
r
-
1
R
e
s
e
a
r
c
h
G
r
a
nt
(U
926).
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
D.
F
.
G
l
a
s
,
e
t
a
l
.
,
“
E
R
I
C
A
:
T
he
E
R
A
T
O
i
nt
e
l
l
i
g
e
n
t
c
o
nv
e
r
s
a
t
i
o
na
l
a
nd
r
o
i
d
,
”
I
E
E
E
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
S
y
m
pos
i
um
R
obo
t
and
H
um
an
I
n
t
e
r
ac
t
i
v
e
C
om
m
un
i
c
at
i
on
,
pp
.
22
-
29
,
2
016
.
[
2]
F
.
T
a
na
ka
,
e
t
a
l
.
,
"
P
e
ppe
r
l
e
a
r
ns
t
o
g
e
t
he
r
w
i
t
h
c
hi
l
d
r
e
n:
de
v
e
l
o
pm
e
nt
o
f
a
n
e
duc
a
t
i
o
na
l
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
n
,"
2
015
I
E
E
E
-
R
A
S
15t
h
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
H
um
an
oi
d
R
o
bot
s
(
H
um
a
noi
ds
)
,
pp.
27
0
-
275
,
2
015
.
[
3]
P.
A.
J
.
V
e
n,
“
I
m
pl
e
m
e
n
t
i
ng
E
y
e
P
i
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
o
n
R
3D
3
,
”
B
ac
he
l
o
r
'
s
t
he
s
i
s
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
o
f
T
w
e
nt
e
,
2
017
.
[
4]
J
.
D
i
p
r
o
s
e
,
e
t
a
l
.
,
“
D
e
s
i
g
ni
ng
a
n
A
P
I
a
t
a
n
a
pp
r
o
pr
i
a
t
e
a
bs
t
r
a
c
t
i
o
n
l
e
v
e
l
f
o
r
pr
o
g
r
a
m
m
i
ng
s
o
c
i
a
l
r
o
bo
t
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
”
,
J
our
nal
o
f
V
i
s
ua
l
L
angu
age
s
&
C
om
pu
t
i
ng
,
v
o
l
.
39
,
pp
.
22
-
40
,
2017
.
[
5]
K
.
K
a
n
t
ha
r
a
k
,
e
t
a
l
.
,
“
D
e
s
i
g
n
a
nd
d
e
v
e
l
o
pm
e
nt
o
f
s
e
r
v
i
c
e
r
o
bo
t
ba
s
e
d
h
um
a
n
-
r
o
bo
t
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
n
(
H
R
I
)
,
”
I
E
E
E
2
017
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
Sy
s
t
e
m
S
c
i
e
nc
e
and
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
pp
.
2
93
-
296.
[
6]
S
.
N
a
g
a
r
a
j
,
e
t
a
l
.
,
“
C
o
un
t
i
ng
e
t
h
ni
c
i
t
y
i
n
m
a
l
a
y
s
i
a
:
t
he
c
o
m
pl
e
x
i
t
y
o
f
m
e
a
s
u
r
i
ng
di
v
e
r
s
i
t
y
,
”
Soc
i
a
l
St
at
i
s
t
i
c
s
and
E
t
hn
i
c
D
i
v
e
r
s
i
t
y
.
I
M
I
SC
O
E
R
e
s
e
ar
c
h
Se
r
i
e
s
,
Spr
i
nge
r
,
C
ham
,
20
15
.
[
7]
R.
M
.
H
a
ni
f
a
,
K
.
I
s
a
,
a
nd
S
.
M
o
ha
m
a
d,
“
V
o
i
c
e
d
a
n
d
U
nv
o
i
c
e
d
s
e
p
a
r
a
t
i
o
n
i
n
m
a
l
a
y
s
pe
e
c
h
u
s
i
ng
z
e
r
o
c
r
o
s
s
i
ng
r
a
t
e
a
nd
e
ne
r
g
y
,
”
I
ndo
ne
s
i
an
J
our
nal
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
C
o
m
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
16
,
no
.
2
,
pp
.
775
-
78
0
,
20
19
.
[
8]
C
.
K
i
ke
l
,
“
D
i
f
f
e
r
e
nc
e
b
e
t
w
e
e
n
v
o
i
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
a
nd
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
,
”
[
B
l
o
g
]
T
o
t
a
l
V
o
i
c
e
T
e
c
hno
l
o
g
i
e
s
,
2
019
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
a
t
ht
t
p:
/
/
w
w
w
.
t
o
t
a
l
v
o
i
c
e
t
e
c
h.
c
o
m
[
A
c
c
e
s
s
e
d
17
O
c
t
o
be
r
2019]
.
[
9]
R
.
M
.
H
a
n
i
f
a
,
K
.
I
s
a
a
nd
S
.
M
o
ha
m
a
d,
"
M
a
l
a
y
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
f
or
di
f
f
e
r
e
nt
e
t
h
ni
c
s
pe
a
ke
r
s
:
a
n
e
xpl
o
r
a
t
o
r
y
s
t
ud
y
,
"
I
E
E
E
Sy
m
po
s
i
um
on
C
om
pu
t
e
r
A
p
pl
i
c
a
t
i
on
s
&
I
n
dus
t
r
i
a
l
E
l
e
c
t
r
on
i
c
s
,
p
p.
91
-
96
,
201
7
.
[
10]
A
.
J
a
i
n
a
nd
O
.
P
.
S
h
a
r
m
a
,
“
A
V
e
c
t
o
r
qu
a
n
t
i
z
a
t
i
o
n
a
pp
r
o
a
c
h
f
o
r
v
o
i
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
m
e
l
f
r
e
que
nc
y
c
e
ps
t
r
a
l
c
o
e
f
f
i
c
i
e
nt
(
M
F
C
C
)
:
A
R
e
v
i
e
w
,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
J
our
nal
o
f
E
l
e
c
t
r
on
i
c
s
and
C
om
m
un
i
c
a
t
i
on
T
e
c
hno
l
og
y
,
v
o
l
.
4
,
no
.
4
,
pp.
27
-
29
,
2
013
.
[
11]
C
.
V
i
m
a
l
a
a
n
d
V
.
R
a
dha
,
“
S
ui
t
a
bl
e
f
e
a
t
ur
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
a
nd
s
p
e
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
f
o
r
i
s
o
l
a
t
e
d
t
a
m
i
l
s
po
ke
n
w
o
r
ds
,
”
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
o
ur
na
l
o
f
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
an
d
I
n
f
or
m
at
i
o
n
T
e
c
hn
ol
o
gi
e
s
,
v
o
l
.
5
,
no
.
1
,
pp.
3
78
-
383
,
2014
.
[
12]
A
.
V
e
r
m
a
a
n
d
I
.
K
a
u
r
,
“
A
ut
o
m
a
t
i
c
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
m
e
l
-
f
r
e
que
nc
y
c
e
ps
t
r
um
c
o
e
f
f
i
c
i
e
nt
(
M
F
C
C
a
nd
V
e
c
t
o
r
Q
ua
nt
i
z
a
t
i
o
n
(
V
Q
)
t
e
c
hni
que
s
f
o
r
c
o
nt
i
no
us
s
p
e
e
c
h
,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
J
o
ur
n
al
o
f
A
dv
anc
e
d
an
d
A
pp
l
i
e
d
Sc
i
e
nc
e
s
,
v
o
l
.
5
,
no
.
4,
pp
.
73
-
78
,
201
5.
[
13]
P
.
P
a
l
S
i
ng
h,
a
n
d
P
.
R
a
n
i
,
“
A
n
a
pp
r
o
a
c
h
t
o
e
xt
r
a
c
t
f
e
a
t
ur
e
us
i
ng
M
F
C
C
,
”
I
O
SR
J
our
nal
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
4
,
no
.
8
,
pp.
2
1
-
25
,
20
14
.
[
14]
Z
.
W
a
nl
i
,
a
nd
L
.
G
uo
xi
n,
“
T
he
r
e
s
e
a
r
c
h
o
f
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
ba
s
e
d
o
n
M
F
C
C
f
o
r
s
p
e
a
k
e
r
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
s
a
nd
N
e
t
w
or
k
T
e
c
hn
ol
ogy
,
pp
.
10
74
-
1077
.
[
15]
G
.
B
.
J
a
nv
a
l
e
,
B
.
A
.
M
a
r
a
t
hw
a
d
a
,
a
nd
S
.
G
a
m
b
hi
r
e
,
“
S
pe
e
c
h
f
e
a
t
u
r
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
us
i
ng
m
e
l
-
f
r
e
que
nc
y
c
e
ps
t
r
a
l
c
o
e
f
f
i
c
i
e
nt
(
M
F
C
C
)
,
”
E
m
e
r
g
i
ng
T
r
e
nd
s
i
n
C
om
pu
t
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
C
om
m
un
i
c
a
t
i
on
and
I
n
f
or
m
at
i
on
T
e
c
hno
l
og
y
,
pp.
50
3
-
506
,
2
010
.
[
16]
M
.
C
ut
a
j
a
r
,
e
t
al
.
,
“
C
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
s
t
udy
o
f
a
ut
o
m
a
t
i
c
s
p
e
e
c
h
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
t
e
c
hni
qu
e
s
,
”
I
E
T
S
i
gna
l
P
r
oc
e
s
s
i
n
g,
v
o
l
.
7
,
no
.
1
,
pp.
25
-
46
,
20
13.
[
17]
A
.
H
a
s
s
a
n
M
a
ns
o
ur
,
G
.
A
l
a
bd
e
e
n
S
a
l
h
,
a
nd
H
.
Z
e
e
n
A
l
a
b
de
e
n
,
“
V
o
i
c
e
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
u
s
i
ng
ba
c
k
pr
o
pa
g
a
t
i
o
n
a
l
g
o
r
i
t
hm
i
n
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
ks
,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
J
ou
r
na
l
of
C
om
pu
t
e
r
T
r
e
nds
an
d
T
e
c
hno
l
og
y
,
v
o
l
.
23
,
no
.
3
,
pp.
1
32
-
139
,
2015
.
[
18]
R
M
.
G
a
m
i
t
,
K
.
D
ha
m
e
l
i
y
a
,
a
nd
S
.
N
.
B
ha
t
t
,
“
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
f
o
r
s
p
e
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n:
a
r
e
v
i
ew
,
”
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
o
ur
n
al
o
f
E
m
e
r
g
i
ng
T
e
c
hn
ol
o
gy
and
A
d
v
an
c
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng,
v
o
l
.
5
,
no
.
2,
pp
.
58
-
63
,
20
15.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
19
,
N
o
.
1
,
J
ul
y
202
0
:
207
-
21
4
214
[
19]
N
.
U
p
a
dhy
a
y
a
,
a
n
d
A
.
K
a
r
m
a
ka
r
,
“
S
pe
e
c
h
e
nh
a
nc
e
m
e
n
t
us
i
ng
s
pe
c
t
r
a
l
s
ub
t
r
a
c
t
i
o
n
-
t
y
pe
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
:
a
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
a
n
d
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n
s
t
udy
,
”
E
l
e
v
e
nt
h
I
n
t
e
r
nat
i
on
al
M
u
l
t
i
-
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
I
nf
o
r
m
at
i
on
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
pp
.
574
-
584
,
201
5.
[
20]
V
.
E
k
a
t
e
r
i
na
a
nd
S
.
B
o
r
i
s
“
E
nh
a
nc
e
d
s
pe
c
t
r
a
l
s
ub
t
r
a
c
t
i
o
n
m
e
t
ho
d
f
o
r
no
i
s
e
r
e
duc
t
i
o
n
w
i
t
h
m
i
n
i
m
a
l
s
pe
e
c
h
di
s
t
o
r
t
i
o
n”
,
17t
h
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
Sy
s
t
e
m
s
,
S
i
g
nal
s
and
I
m
a
ge
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
201
0.
[
21]
“
M
a
s
t
e
r
i
ng
M
a
c
h
i
ne
L
e
a
r
ni
ng
:
A
S
t
e
p
-
by
-
S
t
e
p
G
u
i
de
w
i
t
h
M
A
T
L
A
B
”
,
[
e
-
bo
o
k
]
ht
t
ps
:
/
/
w
w
w
.
m
a
t
hw
o
r
k
s
.
c
o
m
/
c
a
m
pa
i
g
ns
/
o
f
f
e
r
s
/
m
a
s
t
e
r
i
ng
-
m
a
c
hi
ne
-
l
e
a
r
n
i
ng
-
w
i
t
h
-
m
a
t
l
a
b
.
h
t
m
l
[
22]
S
.
B
.
M
a
g
r
e
,
P
.
V
.
J
a
ns
e
a
nd
R
.
R
.
D
e
s
hm
ukh
,
“
A
r
e
v
i
e
w
o
n
f
e
a
t
u
r
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
a
nd
no
i
s
e
r
e
duc
t
i
o
n
t
e
c
hni
q
ue
”
,
I
nt
.
J
.
o
f
A
dv
anc
e
d
R
e
s
e
ar
c
h
i
n
C
om
p
ut
e
r
Sc
i
e
nc
e
an
d
Sof
t
w
ar
e
E
n
gi
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
4
,
no
.
2
,
pp
.
352
-
356
,
201
4.
[
23]
T.
R
.
S
uc
hi
t
ha
,
a
nd
A
.
T
.
B
i
nd
u,
“
F
e
a
t
u
r
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
us
i
ng
M
F
C
C
a
nd
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
u
s
i
ng
G
M
M
,
”
I
n
t
e
r
na
t
i
o
nal
J
our
nal
f
or
Sc
i
e
nt
i
f
i
c
R
e
s
e
ar
c
h
a
nd
D
e
v
e
l
o
pm
e
nt
,
v
o
l
.
3
,
no
.
5,
p
p.
1
278
-
12
83
,
2
015
.
[
24]
T
.
P
.
T
a
n,
a
nd
B
.
R
a
n
a
i
v
o
-
M
a
l
a
nç
o
n,
“
M
a
l
a
y
g
r
a
phe
m
e
t
o
ph
o
ne
m
e
t
o
o
l
f
o
r
a
ut
o
m
a
t
i
c
s
p
e
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
,
”
T
hi
r
d
I
n
t
e
r
nat
i
o
nal
W
or
k
s
h
op
on
M
al
ay
and
I
ndone
s
i
an
L
a
ngua
ge
E
ngi
ne
e
r
i
n
g,
20
09
.
[
25]
M
.
J
i
m
é
ne
z
H
e
r
n
á
nde
z
,
“
A
t
u
t
o
r
i
a
l
t
o
e
x
t
r
a
c
t
t
he
p
i
t
c
h
i
n
s
p
e
e
c
h
s
i
g
na
l
s
u
s
i
ng
a
u
t
o
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
,
”
O
pe
n
J
our
nal
o
f
T
e
c
hnol
o
gy
&
E
ngi
ne
e
r
i
ng
D
i
s
c
i
pl
i
ne
s
,
v
o
l
.
2
,
no
.
1,
p
p.
1
-
11
,
20
16.
[
26]
T
he
H
um
a
n
V
o
i
c
e
.
R
e
t
r
i
e
v
e
d
f
r
o
m
h
t
t
ps
:
/
/
w
w
w
.
c
o
l
o
r
a
do
.
e
du
/
p
hy
s
i
c
s
/
phy
s
1240/
p
hy
s
1240_s
m
09
/
i
nde
x_f
i
l
e
s
/
L
17
[
27]
B.
J
.
R
a
m
g
i
r
e
,
a
n
d
S
.
M
.
J
a
g
da
l
e
,
“
A
s
u
r
v
e
y
o
n
s
pe
a
k
e
r
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
w
i
t
h
v
a
r
i
o
us
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
qu
e
s
”
,
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
R
e
s
e
ar
c
h
J
o
ur
n
al
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
T
e
c
hn
ol
o
gy
,
v
o
l
.
3
,
no
.
4,
p
p.
7
09
-
712
,
2016
.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
R
a
f
i
z
a
h
M
o
hd
H
a
n
i
f
a
o
bt
a
i
ne
d
h
e
r
b
a
c
he
l
o
r
de
g
r
e
e
i
n
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
f
r
o
m
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
n
s
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
S
M
)
i
n
1999
,
f
o
l
l
o
w
e
d
by
m
a
s
t
e
r
d
e
g
r
e
e
i
n
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
a
t
t
h
e
F
a
c
ul
t
y
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
U
t
a
r
a
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
U
M
)
i
n
2001
.
S
he
i
s
c
u
r
r
e
nt
l
y
a
P
h
.
D
c
a
ndi
da
t
e
a
t
t
he
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
un
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
H
M
)
.
H
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
u
de
s
pe
e
c
h
t
e
c
h
no
l
o
gy
,
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nt
,
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
a
nd
a
ug
m
e
nt
e
d
r
e
a
l
i
t
y
.
K
ha
l
i
d
I
s
a
g
r
a
dua
t
e
d
f
r
o
m
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
a
l
a
y
s
i
a
,
i
n
20
01
w
i
t
h
a
B
S
c
i
n
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
.
H
e
t
he
n
pu
r
s
ue
d
h
i
s
M
S
c
.
i
n
C
o
m
put
e
r
S
y
s
t
e
m
E
ng
i
ne
e
r
i
n
g
a
t
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
P
ut
r
a
M
a
l
a
y
s
i
a
,
g
r
a
dua
t
i
ng
i
n
200
5.
I
n
2014
,
h
e
c
o
m
pl
e
t
e
d
h
i
s
P
hD
de
g
r
e
e
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
t
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
ns
M
a
l
a
y
s
i
a
,
w
i
t
h
s
pe
c
i
a
l
i
z
a
t
i
o
n
i
n
C
o
m
pu
t
a
t
i
o
na
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
a
nd
U
n
de
r
w
a
t
e
r
R
o
bo
t
i
c
s
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
nt
l
y
a
S
e
ni
o
r
L
e
c
t
ur
e
r
i
n
t
h
e
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
D
e
p
a
r
t
m
e
n
t
,
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
n
d
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
un
H
us
s
e
i
n
O
n
n
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
H
M
)
.
He
i
s
t
h
e
C
ha
i
r
m
a
n
o
f
I
E
E
E
O
c
e
a
n
i
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
S
o
c
i
e
t
y
(
O
E
S
)
M
a
l
a
y
s
i
a
C
h
a
pt
e
r
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
a
r
e
un
de
r
w
a
t
e
r
r
o
bo
t
i
c
s
,
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nc
e
,
bi
o
-
i
n
s
pi
r
e
d
e
ng
i
n
e
e
r
i
ng
,
i
n
t
e
r
ne
t
o
f
t
hi
ng
s
,
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
,
c
o
nt
r
o
l
,
a
nd
a
ut
o
no
m
o
us
s
y
s
t
e
m
.
S
ha
m
s
u
l
M
o
ha
m
a
d
o
b
t
a
i
ne
d
hi
s
B
S
c
i
n
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
no
l
o
g
i
M
a
l
a
y
s
i
a
i
n
1999
a
nd
M
S
c
i
n
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
f
r
o
m
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
S
a
i
n
s
M
a
l
a
y
s
i
a
i
n
20
04
.
C
ur
r
e
n
t
l
y
,
he
i
s
a
S
e
ni
o
r
L
e
c
t
ur
e
r
a
t
t
he
C
o
m
put
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
D
e
p
a
r
t
m
e
n
t
,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
un
H
u
s
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
H
M
)
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ud
e
c
r
o
w
d
s
i
m
u
l
a
t
i
o
n,
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nc
e
a
nd
I
nt
e
r
n
e
t
o
f
T
hi
ng
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.