Pengenalan sinyal wicara merupakan satu ranah penelitian yang menarik. Banyak sekali metoda yang bisa digunakan dalam pengolahan sinyal untuk mendapatkan pengenalan sinyal wicara. Salah satu metoda yang bisa digunakan adalah analisis ceptral, untuk mendapatkan ceptral koefisien. Setiap koefisien yang dihasilkan oleh sinyal wicara memiliki pola suara yang bisa dikenali. Dalam analisis ini terdapat sederetan pemrosesan yang melibatkan hitungan rumit. Ceptral merupakan bentuk invers dari Fast Forier Transform (FFT).Selanjutnya diolah dengan metoda Linear Predictive Coding. Kemudian dilakukan autokorelasi ke dalam bentuk koefisien cepstral. Setelah itu koefisien tersebut akan disesuaikan ke dalam bentuk yang bisa dikenali oleh jaringan syaraf tiruan dengan metoda back propogation. Dari hasil serangkaian proses tersebut dihasilkan 297 koefisien cepstral untuk satu pola yang akan dikenali. Hasil pengujian dengan pola 297x25x1, learning rate 0.25, momentum 0,6 menghasilkan pola yang dikenali dengan error 4% dan keberhasilan sebanyak 96%.