OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 1, N O . 2, PP .026-034, M AY 2019
ISSN : 2622-8106 DOI: 10.20895/ INISTA . V 1 I 2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications

## Aplikasi Identifikasi Suara Hewan Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)
Ezhar Mega Risondang *1 , Welly Andrean #2 , Febri Puji Arieska #3 , Dwi Astuti #4 , Apri Junaidi #5

## # Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Jl. D.I. Panjaitan 128, Purwokerto, Indonesia
1 15102016@st3telkom.ac.id
2 15102038@st3telkom.ac.id
3 15102057@ st3telkom.ac.id 4 15102094@ittelkom-pwt.ac.id
5 aprijunaidi@ittelkom-pwt.ac.id
Accepted on April 11, 2019

## Abstract
Pengenalan suara berada di bawah bidang komputasi linguistik. Hal ini mencakup identifikasi, pengakuan, dan terjemahan ucapan yang terdeteksi ke dalam teks oleh komputer. Penelitian ini menggunakan handphone dan sistem yang dirancang menggunakan  suara.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  menggunakan  teknik  pengenalan  suara  untuk  mendeteksi, mengidentifikasi  dan  menerjemahkan  suara  binatang. Sistem  ini  terdiri  dari  dua tahap  yaitu  pelatihan  dan  pengujian. Pelatihan melibatkan pengajaran sistem dengan membangun kamus, model akustik untuk setiap kata yang perlu dikenali oleh  sistem  (analisis offline). Tahap  pengujian  menggunakan  model  akustik  untuk  mengenali  kata-kata  terisolasi menggunakan  algoritma  klasifikasi. Aplikasi penyimpanan  audio untuk mengidentifikasi berbagai  suara  binatang  dapat dilakukan dengan lebih akurat di masa depan.
Keywords: Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Pengenalan Suara, Kuantisasi Vektor

## I. I NTRODUCTION
K onsep dasar  pengenalan  suara  mengacu  pada  indentifikasi  pembicara,  bukan apa  yang  mereka katakan.  Mengenali  suara  dapat  mengurangi    tugas  menerjemahkan  suara  dalam  sistem  yang  telah  dilatih pada suara orang tertentu untuk melakukan validasi identitas pembicara sebagai bagian dari proses keamanan. Ada daftar sistem pengenalan suara yang tersedia di pasaran. Sistem terbaik dapat dengan mudah mengenali minimal  ribuan  kata.  Namun,  sistem  ini  membutuhkan  sesi  pelatihan tambahan  dimana  sistem  menjadi disesuaikan  dengan  vocal  dan  aksen  tertentu.  Program  ini  digunakan  oleh  banyak  orang yang  mengalami gangguan fisik. Jadi saat menggunakan komputer mereka dapat bekerja dengan lebih efektif dan efisien. Jenis sistem  ini  disebut  sistem discrete  speech. Sisem  ini  membutuhkan  pengetahuan  tentang  pemrosesan  sinyal dan pemodelan statik. Ada dua jenis pemodelan akuistik dan pemodelan bahasa. Keduanya merupakan bagian penting dari metode pengenalan suara berbasis statistik saat ini. Model Markov tersembunyi sebagian besar digunakan  di  banyak  daerah.  Pemodelan  bahasa  digunakan  secara  luas  dalam  aplikasi  pemrosesan  bahasa
E ZHAR M EGA R ISONDANG E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 26-34 Aplikasi Identifikasi Suara Hewan Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)
27
alami seperti klasifikasi dokumen atau terjemahan mesin statistik.
Tujuan  utama  yang  diikuti  untuk  pekerjaan  ini  adalah  menggunakan  teknik  pengenalan  ucapan  untuk mendeteksi,  menerjemahkan  dan  mengidentifikasi  suara  binatang  dan  mengembangkan  algoritma  untuk pengenalan angka terisolasi seperti yang digambarkan oleh penulis sebelumnya [14]. Kelemahan yang ada di sini  adalah  bahwa  perbandingan  akan  menjadi  tugas  yang  rumit  untuk  diikuti.  Dalam  pengenalan  wicara sistem  terdiri  dari  dua  tahap  pelatihan  dan  pengujian.  Pelatihan  melibatkan  pengajaran  sistem  dengan membangun kamus, model akustik untuk setiap kata yang perlu dikenali oleh sistem (Analisis offline). Tahap pengujian  melibatkan  penggunaan  model  akustik  untuk  mengenali  kata-kata  terisolasi  menggunakan algoritma  klasifikasi  (analisis  online).  Dengan  demikian  ada  sistem  yang  diusulkan  dalam  [12]  Dapat mendeteksi  setiap  suara  menggunakan  cetak  suara  uniknya  secara  akurat,  proses  ini  merekam  sinyal  suara diproses untuk mendapatkan estimasi spektrum daya. Vektor fitur berasal dari spektrum daya dan plot  yang berdekatan serta matriks Töeplitz. Vektor ini telah terbukti menghasilkan cetakan unik  yang tidak berulang. tetapi kelemahan yang diangkat di sini adalah Tidak dapat membedakan antara suara pria dan wanita.
Alur  kerja  pengembangan  mengikuti  tiga  metode  yaitu  akuisisi  suara,  analisis  bicara  dan pengembangan pengguna (UID). Di mana proses akuisisi ucapan dilakukan selama pengembangan kata-kata yang diucapkan oleh seseorang. Di mana pembelajaran tata bahasa dan sintaksis ditunjukkan sebagai bagian dari  penguasaan  bahasa,  penguasaan  ucapan  terutama  berfokus  pada  pengembangan  produksi  wicara  dan pendekatan  wicara  pada  tahap  awal.  Proses  selanjutnya  dalam  alur  kerja  adalah  Analitik  Bicara  yang  dapat digunakan untuk memantau dan mengajar agen serta membantu dalam mengelola database yang merupakan perangkat lunak pengenalan suara khusus untuk mengetahui informasi melalui data lisan yang direkam. Tipe ini memiliki perangkat lunak yang mengetahui kata-kata dan menguji ornamen audio untuk mendeteksi stres pada  suara  pembicara.  Menggunakan  pendekatan  ART  [8]  penulis  mengidentifikasi  metode  untuk menemukan  lagu-lagu  burung  yang  diperkenalkan  untuk  menemukan  keberadaan  tunggal  saja  tetapi  hanya dapat menemukan  lagu-lagu  burung.  Metode  ini  direncanakan  menggunakan  metode  Angular  Radial Transform  (ART)  untuk  mengetahui  variasi  tingkat  abu-abu  dalam  batas  gambar  di  kedua  arah  sudut  dan radial  yang  selanjutnya  terus  membentuk  metode  untuk  membentuk  gambar spektrogram  sehingga  untuk mengatasi  kekurangan  dalam  [7]  mengembangkan  teknik  pemrosesan  sinyal  untuk  pengenalan  otomatis rempah-rempah  burung  proses  ini  sangat  membantu  karena  dengan  menggunakan  sistem  ini  kita  dapat mendeteksi  spesies  menggunakan  lebih dari  satu  metode,  tetapi  hanya  lebih  dari  persentase  tertentu  yang dapat ditemukan dan untuk variasi lain dari nyanyian burung kebanyakan spesies memerlukan analisis lebih lanjut .
Transformasi radial sudut MPEG-7 yang digunakan dalam [12] disebutkan dalam [4] sebagai alat yang digunakan  untuk  pengenalan  suara,  ini  digunakan  untuk  menyediakan  header  untuk  konten  audio  atau pengindeksan  audio  yang  selanjutnya  diklasifikasikan  ke  dalam  dua  jenis  signifikan  berdasarkan  teks deskripsi  oleh  label  kategori  dan  deskriptor  kuantitatif  menggunakan  model  probabilistik.  Proses  ini menyediakan  kerangka  kerja  yang  konsisten  untuk  suara  indikasi  dan  permintaan.  Mematuhi  berbagai aplikasi yang memiliki komponen audio. Maka hiruk-pikuk adalah salah satu masalah, di mana kualitas suara tidak  dapat  dicapai  sehingga  dalam  [5]  mengekstraksi  suara  dari  hiruk-pikuk  yang  terletak  pada  basis spektrum  audio  (ASB)  dan  proyeksi  spektrum  audio  (ASP)  dari  deskriptor  audio  MPEG-7  adalah  metode yang  diikuti.  Pada  mengikuti  metode  ini  ada model  positif  yang  mencapai  tingkat  akurasi  96%  [4],[5]. Ekstraksi fitur, Pengindeksan dan pengambilan dalam database suara binatang ditemukan dalam sistem yang diusulkan di [2] di mana dengan menggunakan metode untuk mengekstraksi algoritma yang mengidentifikasi suara binatang dengan menganalisis kurva seperti lintasan frekuensi waktu dalam sinyal mereka. Metode ini sangat  berguna  untuk  mencari suara  binatang  untuk  berbagai  keperluan tetapi  kekurangannya  di sini  adalah kurang  bermanfaat  atau  membantu  dalam mencari  suara  seperti  suara  binatang  dan  juga  kecepatan pemrosesan permintaan lambat.
Metode  pengambilan  digunakan  dalam  audio  yang  merupakan  metode  yang  diikuti  dalam  [1],[2]  di mana  menerapkan  analisis  audio,  pencarian,  mesin  klasifikasi  yang  mengklasifikasikan  suara  berdasarkan kenyaringan,  nada,  kecerahan  dan  bandwidth  yang  meningkatkan  proses  tetapi  kelemahan  utama  dalam  [1] adalah  jika  dua  file  audio  memiliki  fitur  akustik  yang  serupa,  mereka  sulit  untuk  dipahami.  masalah  ini
E ZHAR M EGA R ISONDANG E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 26-34 Aplikasi Identifikasi Suara Hewan Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)
28
diselesaikan  di  [2]  di mana  sinyal  suara  dapat  direkonstruksi  bahkan  pada  tingkat  kesalahan  yang  rendah sehingga  pengambilan  audio  lebih  efektif  dan  efisien  daripada  [1]  dan  metode  yang  lebih  sederhana  dapat diharapkan di masa depan [1,2,3]. Pemrosesan audio dan ekstraksi fitur secara rutin merupakan masalah yang berada  pada  jangkauan  luas  dan  berbagai jenis  sinyal  audio  yang  ada.  Dalam [10]  ekstraksi  fitur  audio  dan skema  klasifikasi  multi-grup  digunakan  untuk  mengidentifikasi  subruang  frekuensi  waktu  yang  bias menggunakan teknik local diskriminant base (LDB).
Fitur  yang  diekstraksi  diklasifikasikan  sebagai  suara  buatan  dan  alami  yang  diklasifikasikan  sebagai suara manusia, instrumental, binatang. Proses ini memiliki tingkat akurasi klasifikasi yang tinggi dan dengan akurasi ini kita harus mendeteksi beberapa suara binatang yang diusulkan dalam [11] untuk mengidentifikasi dan  mendeteksi  hewan  dari  vokalisasi  mereka  yang  telah  dikembangkan  menggunakan  ZCR  untuk mendeteksi suara dari kebisingan. MFCC digunakan karena kemampuannya untuk mewakili spektrum bicara dalam  bentuk  yang  ringkas.  DWT  digunakan  untuk  klasifikasi  pola  suara  [10],[11].  Sistem  pengenalan speaker  waktu  nyata  diusulkan  yang  dapat  mendeteksi  satu  orang  dengan  akurasi  sangat  tinggi  [13]  ini dilakukan dengan mengubah sinyal audio akustik menjadi bentuk yang dapat dibaca komputer menggunakan ekstraksi fitur dan pencocokan fitur.
Pendekatan  yang dilakukan di sini adalah mengenali suara  yang dibuat oleh hewan  yang berbeda dan mencari tahu menggunakan algoritma yang menyaring suara dan menemukan suara binatang yang terisolasi dan menampilkan nama hewan tersebut. Model akustik juga digunakan yang berisi representasi statistik dari setiap kata yang disebut fonem Sistem kami dapat digunakan dalam proses survei hewan, aplikasi buku audio penyimpanan  suara  untuk  mengidentifikasi  suara-suara  binatang  yang  berbeda  di  masa  depan  dengan  lebih akurat.

## II. L ITERATURE R EVIEW
Dalam  [1]  penulis  menjelaskan,  Kecepatan  dan  pertumbuhan  kapasitas  di  komputer  dan  jaringan memungkinkan  dimasukkannya  audio  sebagai  tipe  data  dalam  aplikasi  komputer  saat  ini.  Klasifikasi  dan pencarian  audio  berdasarkan fitur  perseptualnya,  bukannya  koleksi  byte  yang  buram  seperti  bidang  primitif yaitu  nama,  ukuran,  format  file.  Pendekatan  utama  akan  menerapkan  analisis  Audio,  pencarian,  mesin klasifikasi yang mengklasifikasikan suara berdasarkan kenyaringan, nada, kecerahan, dan bandwidth. Dengan melakukan  ini,  audio  tertentu  dapat  dengan  mudah  diidentifikasi  dan  diambil.  Tetapi  jika  dua  file  audio memiliki fitur akustik  yang serupa, mereka sulit untuk dibedakan. Di sini ia mengakses file audio yang ada yang  hanya  ada  di  database  dan  bukan  yang  diwakili  dalam  database.  Setiap  suara  memiliki  suara  latar belakang  yang  harus  dipisahkan  dari  suara  utama,  untuk  psikologi  Gestalt  ini  atau  pemrosesan  sinyal  non- persepsi  digunakan.  Karenanya  ini  meningkatkan  proses  klasifikasi,  pencarian  dan  pengambilan  audio daripada metode yang digunakan sebelumnya.
Dalam  [2]  Rolf  Bardeli  mengusulkan  sistem  untuk  pencarian  kesamaan  dalam  database  suara binatang  dengan  menggunakan  algoritma  yang  ada.  Dengan  menggunakan  algoritma  ekstraksi  fitur  yang mengidentifikasi  suara  binatang  dengan  menganalisis  lintasan  frekuensi  waktu  seperti  kurva  dalam  sinyal mereka. Dengan mengikuti ini, suara basis data hewan akan sangat membantu untuk menemukannya. Tetapi kurang  membantu  dalam  mencari  suara  binatang  seperti  suara,  kecepatan  pemrosesan  permintaan  lambat. Dalam sistem  yang lebih lama, Hidden Markov Model (HMM) digunakan untuk pengakuan. Dalam hal ini, penulis  menggunakan  algoritma  ekstraksi  fitur  atau  mendapatkan jari  yang  ringkas  seperti resep suara  yang akan dicari atau diidentifikasi. Sinyal audio yang dihasilkan oleh hewan menciptakan kurva seperti spektrum yang  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  hewan  tertentu  dengan  menggunakan  teknik  pemrosesan gambar. Tujuan utamanya adalah untuk secara unik mengenali dan menemukan suara yang serupa di dalam basis data.
Untuk menerapkan metode ini, pengindeksan harus dilakukan yang merupakan proses yang memakan waktu  sehingga  pemrosesan  pada  basis  data  besar  membutuhkan  waktu.  Jadi  ekstraksi  fitur,  pengindeksan dan pengambilan dalam database suara binatang dapat dilakukan dengan menggunakan metode ini. Guodong Guo  dan  Stan  Z.  Li  pada  awalnya  menceritakan  tentang  klasifikasi  yang  efektif  dan  pengambilan  audio. Pendekatan  utama  di  sini  adalah  Fitur  perseptual,  fitur  Mel-cepstral  dan  kombinasinya.  Koefisien  cepstral menangkap bentuk spektrum frekuensi audio. Penulis menggunakan mesin dukungan vektor (SVM) dengan pengenalan  pohon  biner  yang  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  klasifikasi  audio  yang  merupakan
E ZHAR M EGA R ISONDANG E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 26-34 Aplikasi Identifikasi Suara Hewan Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)
29
algoritma  yang  baru  diusulkan  untuk  pengenalan  pola.  Permintaan  data  audio  yang  meningkat  pesat  untuk metode  modern  yang  memungkinkan  klasifikasi  berbasis konten  yang  efisien  dan  terkomputerisasi  serta pemulihan  audio  dari  basis  data.  SVM  biasanya  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  audio  yang  menjadi milik satu kelas, Tapi di sini fungsi dari SVM diperluas untuk memecahkan masalah klasifikasi multi-kelas yang selama tinjauan eksperimental memiliki tingkat kesalahan sangat kurang dibandingkan dengan metode tradisional  Suatu  karya  terbaru  yang  menakjubkan  dilakukan  oleh  Wold  et  al.  yang  disebut  sebagai  Muscle Fish digunakan yang membedakannya dari pekerjaan pengambilan audio sebelumnya dalam kemampuannya.
Dalam  sistem  Muscle  Fish,  berbagai  fitur,  seperti  kenyaringan,  kecerahan,  nada,  timbre  digunakan untuk mewakili suara. Euclidean yang dinormalisasi juga dikenal sebagai Mahalanobis yang merupakan jarak dan aturan tetangga terdekatnya (NN) yang digunakan untuk mengklasifikasikan suara kueri ke dalam kelas suara  dari  database-nya.  Dalam  [4]  Michael  Casey  meneliti  bahwa  pengindeksan  efisien  file  audio  dalam basis  data  Penggunaan  kerangka  kerja  yang  kuat  yang  diterima  secara  universal.  Pendekatan  utama  dalam makalah  ini  adalah  Alat  pengenalan  suara  MPEG-7  menyediakan  header  untuk  pengindeksan  audio. Deskripsi  dibagi  menjadi  dua  jenis:  deskripsi  berbasis  teks  oleh  label  kategori  dan  deskripsi  kuantitatif menggunakan model  probabilistik.  Alat  pengenalan  suara  MPEG-7  menyediakan  antarmuka  terpadu  untuk pengindeksan otomatis audio menggunakan kelas suara terampil dalam kerangka kerja pengenalan prototipe. Dengan  melakukan ini, ia  menyediakan  kerangka  kerja  yang  konsisten untuk  pengindeksan  dan permintaan suara  yang  dapat  disesuaikan  untuk  berbagai  aplikasi  yang  memiliki  komponen  audio.  Dengan  demikian Sound Recognition Classifier berfungsi sebagai header yang menyediakan deskripsi tentang audio. Ini dapat digunakan untuk menemukan audio.
Agar  metodologi  ini  berfungsi,  kita  harus  menyimpan  fungsi  dasar  dan  parameter  HMM,  model referensi dalam database. Menggunakan fitur-fitur ini header dibuat untuk pelabelan dan ekstraksi audio yang efisien menggunakan MPEG-7. Dalam metode [5] Hyoung-Gook Kim, Nicolas Moreau, dan Thomas Sikora memperkenalkan teknik untuk mengevaluasi efisiensi sistem pengindeksan dan pengambilan audio. Ekstraksi suara dari kebisingan. Teknik ini menggunakan skema deskripsi level rendah dan level tinggi. Untuk sinyal audio  spektrum  tingkat  rendah  dihasilkan  dan  digunakan.  Untuk  pemodelan  fitur  dimensi  rendah  tingkat tinggi  digunakan.  Pendekatan  utama  adalah  memperkirakan  efektivitas  metode  pengindeksan  dan pengambilan  audio  berdasarkan  basis  spektrum  audio  (ASB)  dan  proyeksi  spektrum  audio  (ASP)  dari deskriptor  audio  MPEG-7.  Kelebihan  utama  adalah  suara  Audio  yang  mengklasifikasikan  ke  dalam  kelas suara yang dipilih secara real time dengan akurasi 96%. Namun Akurasi berkurang dengan kesamaan suara. Dalam  naskah  ini,  mereka  menerapkan  deskriptor  audio  ASB  dan  ASP  MPEG-7  untuk  dua  metode pengenalan, pengenal speaker dan kategorisasi suara dan sistem pengambilan. Pengenal speaker, diuji dengan speaker wanita dan pria, menghasilkan tingkat identifikasi yang tinggi. Untuk evaluasi, MFCC biasa dengan fitur delta dan delta ganda diekstraksi.
Hasil uji coba menunjukkan  bahwa tingkat pengenalan menggunakan fitur ASP dimensi lebih kecil dari  vektor  karakteristik  MFCC  dimensi.  tipe  ASP  menggunakan  fungsi  berbasis  ICA  memverifikasi pembicara dan tindakan pengenalan gender yang lebih baik daripada fitur NASE dan jenis proyeksi berbasis PCA. Dengan demikian kita dapat mengidentifikasi ekstraksi suara di bawah berbagai lingkungan dan cukup umum  untuk  menggambarkan  berbagai  kelas  suara.  Michael  Clausen  dan  Frank  Kurth  mengusulkan  suatu sistem  dalam  [6]  pada  penerapan  pendekatan  untuk  pengenalan  musik  berbasis  indeks  cepat  yang  banyak digunakan dalam pengambilan informasi musik (MIR). Gagasan utama di balik ini adalah untuk mencari dan mengidentifikasi  file  musik  dalam database  dengan  akurasi  tinggi. Pendekatan  yang  dicoba  oleh  penulis ini adalah data skor polifonik dan identifikasi bahan audio modulasi kode pulsa dari bentuk gelombang akustik yang  diberikan.  Kelebihan  utama  di  sini  adalah  Ukuran  indeks  pencarian  kami  sangat  kecil.  Sama, pengindeksan dan kinerja pengambilan sangat tinggi. Tetapi ini kompleks. Penulis menggunakan fitur notify dan audentify untuk tujuan ini. Oleh karena itu Pencarian dan pengambilan didasarkan pada musik berbasis skor dan identifikasi audio PCM dilakukan di sini.
Dalam  [7]  Panu  Somervuo  et  al.  mengembangkan  Pengembangan  teknik  pemrosesan  sinyal  untuk pengenalan  otomatis  spesies  burung.  Pendekatan  utama  yang  dilakukan  oleh  penulis  adalah  pemodelan sinusoidal  untuk  burung-burung  dengan  nada  tinggi.  Parameter  Mel-cepstrum  mengenali  spesies  burung langsung dari suku kata (elemen) yang merupakan blok bangunan dari nyanyian burung. Di mana Lebih dari satu metode hadir untuk mendeteksi nyanyian burung dari spesies yang berbeda tetapi persentase pengakuan yang benar lebih dari 70%, tetapi rata-rata hanya sekitar 50% tergantung pada metode yang diikuti. Dengan
E ZHAR M EGA R ISONDANG E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 26-34 Aplikasi Identifikasi Suara Hewan Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)
30
demikian penulis menyimpulkan bahwa spesies burung tertentu dapat diprediksi menggunakan metode yang tersedia saat ini, sedangkan variasi lagu burung dari sebagian besar spesies memerlukan analisis lebih lanjut.
Deepika M, Nagalinga Rajan menemukan cara [8] untuk menciptakan sistem untuk mengidentifikasi lagu-lagu  burung.  Pendekatan  utama  oleh  penulis  adalah  deskriptor  MPEG-7  Angular  Radial  Transform (ART)  yang  digunakan  untuk  gambar  digunakan  untuk  menjelaskan  variasi  tingkat  abu-abu  dalam  wilayah gambar  dalam  urutan  angular  dan  radial,  untuk  mengekstraksi  fitur  bentuk  dari  gambar  spektrogram. Kelebihannya  di  sini  adalah  Dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  spesies  burung  yang  berbeda  tetapi kelemahan  utamanya  adalah  hanya  lagu-lagu  burung  yang  diidentifikasi.  Penulis  akhirnya  menyimpulkan bahwa deskriptor baru diusulkan untuk mengidentifikasi spesies burung dalam burung yang direkam.
Yoshio  Ikeda,  Yohei  Ishii  pada  tahun  2008  mengusulkan  model  [9]  untuk  menemukan  perubahan suara sapi di bawah dua kondisi 1. Saat lapar 2. Saat dipisahkan dari betis. Dimana pendekatan utama adalah untuk menemukan varians dihitung dan bagian varians tertinggi secara spektral ditemukan oleh model linear predictive coding (LPC). Kelebihan yang ditemukan dalam makalah ini adalah informasi mengenai frekuensi resonansi  berbeda  yang  ada  dalam  suara  ditemukan  tetapi  ini  tidak  akurat  yang  terletak  sebagai  kelemahan utama dalam makalah ini. Akhirnya penulis menyimpulkan bahwa Ditemukan bahwa kerusuhan psikosomatis dari  sapi  di  bawah  divisi  dari  betisnya  menghasilkan  suara  dengan  frekuensi  resonansi  yang  lebih  rendah daripada  suara-suara  dalam  kondisi  kelaparan.  Karthikeyan  Umapathy  et  al  menemukan  [10]  solusi  untuk pemrosesan Audio dan ekstraksi fitur pada rentang yang lebih luas dan kategori sinyal audio.
Cara  penulis  mendekati  masalah ini  adalah  dengan  mengekstraksi  fitur  audio  dan skema  klasifikasi multi-grup  digunakan  untuk  mengidentifikasi  subruang  frekuensi-waktu  diskriminatif  menggunakan  teknik local diskriminant base  (LDB).  Fitur  yang  diekstraksi  diklasifikasikan sebagai  suara buatan  dan  alami  yang diklasifikasikan  sebagai  suara  hewan,  instrumental  manusia.  Kelebihan  dalam  makalah  ini  adalah  Tingkat akurasi  klasifikasi  yang  tinggi  ditemukan.  Penulis  akhirnya  menyimpulkan  bahwa  skema  klasifikasi  audio berbasis  LDB  yang  mencakup  berbagai  sinyal  audio  disajikan.  Akurasi  klasifikasi  tinggi  dicapai  dengan menggunakan metodologi yang diusulkan.
Dalam  [11]  penulis  menjelaskan  bagaimana  mereka  mengidentifikasi  suara  yang  berbeda  dari berbagai  frekuensi  vokalisasi.  Di  mana  ZCR  digunakan  untuk  mendeteksi  suara  dari  kebisingan.  MFCC digunakan  karena  kemampuannya  untuk  mewakili  spektrum  bicara  dalam  bentuk  yang  ringkas.  DWT digunakan untuk klasifikasi pola suara. Kelebihan yang ditemukan di sini adalah dapat mendeteksi beberapa suara  binatang  dan  kelemahan  terbesar  di  sini  adalah  kualitas  sinyal  minimal  dan  Memerlukan  sinyal berkualitas  tinggi  untuk  pengakuan  dan  akhirnya  penulis  menyimpulkan  bahwa  Identifikasi  dan  Deteksi hewan dari vokalisasi mereka dapat ditemukan melalui metode ini . Masalah yang dibahas dalam [12] adalah untuk  mengidentifikasi  setiap  suara  yang  unik  dengan  cetak  suara  yang  unik.  Dan  pendekatan  yang  diikuti oleh penulis adalah merekam sinyal suara yang diproses untuk mendapatkan estimasi spektrum daya. Vektor karakteristik  adalah  tiruan  dari  spektrum  daya  dan  plot  di  dekatnya  dan  matriks  Töeplitz.  Vektor  ini  telah terbukti menghasilkan cetakan unik yang tidak berulang. Kelebihannya di sini adalah dapat mendeteksi setiap suara menggunakan cetak suara uniknya secara akurat tetapi tidak dapat membedakan antara suara pria dan wanita  dan  dapat  dengan  mudah  dilewati.  Tinjauan  singkat  yang  diberikan  dalam  makalah  ini memanifestasikan pendekatan baru untuk voiceprint sebagai sarana untuk deskripsi data yang sederhana.
Roma  Bharti  mengusulkan  sistem  [13]  yang  merupakan  pembicara  waktu  nyata  bahwa  sistem pengenalan  yang  telah  dilatih  untuk  pembicara  tertentu  dan  memverifikasi  pembicara.  Pendekatan  yang diikuti  di  sini  adalah  dengan  mengubah  sinyal  audio  akustik  menjadi  bentuk  yang  dapat  dibaca  komputer. Menggunakan  ekstraksi  fitur  dan pencocokan  fitur.  Kelebihan  yang  ditemukan  dalam  makalah  ini  adalah dapat  dengan  mudah  mendeteksi  satu  orang  dengan  akurasi  yang  sangat  tinggi  dan  kekurangannya  di  sini adalah  membutuhkan  sinyal  suara  yang  baik.  Dapat  mendeteksi  hanya  satu  orang  suara  pada  suatu  waktu. Penulis  akhirnya  menyimpulkan  bahwa  sistem ini  mengenali  speaker  waktu  nyata  dengan  bantuan  database yang tersimpan dan dapat diperluas dengan jumlah pengguna yang lebih banyak.
Pada  [14]  Yu-Hsiang  Bosco  Chiu  dkk  meneliti  dan  mengangkat  masalah  yang  lebih  baik  dalam akurasi  pengenalan  di  Kehadiran  kebisingan  latar  belakang  daripada  ekstraksi  fitur  MFCC  yang  diakui  dan pendekatan  yang  diikuti  di  sini  adalah  kriteria  MMI  (Mutual  Information  Information)  maksimum  yang digunakan  untuk  menentukan sinyal  dari  kebisingan.  Kelebihan  yang  ditemukan  dalam  makalah  ini  adalah dapat  mengenali  suara  bahkan  selama  adanya  kebisingan  dan  kelemahan  yang  ditemukan  adalah
E ZHAR M EGA R ISONDANG E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 26-34 Aplikasi Identifikasi Suara Hewan Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)
Menggunakan database yang kompleks untuk perbandingan dan akhirnya Memiliki akurasi yang lebih tinggi daripada metode pengenalan suara tradisional.

## III. R ESEARCH M ETHOD
Tahapan  penelitian  berguna  untuk  mendapatkan  informasi  yang  dapat  menjawab  pertanyaan penelitian. Adapun tahapan penelitian seperti berikut.
Gambar 3.1 Tahapan Penelitian
Tahapan – tahapan pada Gambar 3.1 akan dijelaskan secara rinci pada penulisan dibawah ini: a. Pengadaan sinyal suara
Sinyal  diperoleh  dengan  menggunakan  mikrofon  bebas  distorsi,  kemudian  dari  sinyal  yang dihasilkan  informasi  yang  tidak  diinginkan  dihapus  untuk  menjaga  sifat  suara  unik  dari  suara  hewani  yang harus diidentifikasi selama pemrosesan sinyal.
b. Pemrosesan sinyal
Pengadaan sinyal suara Ekstraksi fitur metode MFCC Dekoder HMM Pemprosesan sinyal Detektor kesamaan Klasifikasi Analisis perbandingan Mulai Selesai
E ZHAR M EGA R ISONDANG E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 26-34 Aplikasi Identifikasi Suara Hewan Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)
32
Pada  tahapan  ini  sinyal  suara  yang  sudah  diambil  kemudian  diproses  dan  direkan  pada  frekuensi 44100Hz dan disimpan dalam format 8 bit dan dinormalisasi sehingga amplitude sinyal berada dalam kisaran -1 hingga 1.
Penggunaan filter noise, kisi-kisi noise spektral, dan analisis sinyal digunakan untuk hapus noise selama pemrosesan sinyal dan dapatkan parameter anti noise untuk mendapatkan kualitas sinyal yang baik dari latar belakang bising yang ada di sinyal audio yang direkam.
1. Spektrum atau Kontinum daya
Daya  Kontinum  atau  spektrum  daya  dari  suatu  rangkaian  waktu  menggambarkan  alokasi komponen  frekuensi  yang  membentuk  sinyal  itu.  Menurut  analisis  Fourier,  setiap  sinyal  penting  dapat didekomposisi menjadi sejumlah Frekuensi atau variasi frekuensi pada rentang yang terus menerus. Rata-rata aritmatika  dari  sinyal  tertentu  termasuk  kebisingan  yang  dianalisis  dalam  ketentuan  konten  frekuensinya disebut  spektrumnya.  Ketika  energi  sinyal  diintensifkan  di  sekitar  interval  waktu  yang  terbatas,  khususnya jika energi totalnya terbatas, kita dapat menghitung kerapatan spektral energi. Sinyal yang direkam diproses untuk mendapatkan spektrum.

## 2. Spektogram
Spektogram  adalah  ilustrasi  dari  rangkaian  frekuensi  dalam  suatu  bunyi  karena  mereka  berbeda dengan  instance  atau  variabel  lainnya. Spectrograms kadang-kadang  disebut voiceprints  spektral. Centroid spektral sinyal  adalah  rata-rata  fungsi  kerapatan spektralnya,  yaitu  kejadian  yang  membagi  alokasi  menjadi dua bagian yang sama. Frekuensi batas spektral sinyal adalah tambahan dari konsep sebelumnya untuk setiap kuantitas di tempat dua bagian  yang sama. Kepadatan spektral adalah fungsi frekuensi, bukan peran waktu. Namun,  kepadatan  spektral  dari  jendela  berukuran  kecil  dari  sinyal  yang  lebih  panjang  dapat  dihitung,  dan diplot  terhadap  waktu  yang  dikaitkan  dengan  jendela.  Grafik  semacam  itu  disebut spektrogram.  Ini  adalah sumber  dari  sejumlah  teknik  studi  spektral  seperti  transformasi  Fourier  waktu-pendek  dan  wavelet. Spektrogram  dapat  digunakan  untuk  memeriksa  hasil  melewati  sinyal  analisis  melalui  pemeriksa  sinyal seperti filter untuk memastikan kinerjanya. Spektogram biasanya dibentuk dalam dua cara yang diperkirakan sebagai bank saringan yang menghasilkan urutan band pass atau direncanakan sebelumnya dari sinyal instan menggunakan FFT.
c. Ekstraksi Fitur metode MFCC
paling  umum digunakan dalam  sistem  pengenalan  suara  otomatis  untuk  mengekstraksi fitur  adalah koefisien  cepstral Mel-Frequency yang  digunakan  untuk  mendeteksi  komponen  sinyal  audio  yang  berguna untuk  secara  akurat  mendeteksi  konten  linguistik  dan  menghilangkan  lingkungan  suara,  distorsi,  dll.  Suara yang dihasilkan oleh manusia, hewan dan spesies lain disaring oleh saluran vokal  yang  memberikan bentuk tertentu  pada  suara.  Bentuk  ini  menentukan  mana  yang  diproduksi.  Jika  kita  dapat  menentukan  bentuk  ini dengan tepat, kita bisa mendapatkan gambar yang tepat dari fonem yang sedang dibuat. Bentuk saluran vokal itu sendiri membentuk paket dari spektrum daya waktu singkat, dan tujuan MFCC adalah untuk secara tepat mencirikan  paket  ini.  Sinyal  audio  terus  berubah,  sehingga  untuk  memudahkan  kita  anggap  bahwa  pada interval  waktu  kecil  sinyal  audio  tidak  banyak  berubah.  Ini  kita  membagi  sinyal  menjadi  frame  (30-50  ms frame per sinyal). Jika frame jauh lebih kecil maka kami tidak dapat memperoleh sampel yang cukup untuk mendapatkan  estimasi  spektral  yang  konsisten,  jika  tidak,  sinyal akan  berubah  terlalu  banyak  dalam  frame. Langkah selanjutnya adalah memperkirakan spektrum daya setiap frame. Untuk ini kami menggunakan bank Mel filter. Filter pertama sangat tipis dan memberikan petunjuk tentang bagaimana sebagian besar energi ada mendekati nol Hertz. Ketika frekuensi semakin tinggi, filter semakin tebal seiring bertambahnya variasi kita. Kami  hanya  memperhatikan  sekitar  berapa  banyak  energi  yang  terjadi  di  setiap  tempat.  Level  Mel memberitahu  kita  secara  tepat  bagaimana  menempatkan  bank filter  dan  seberapa  lebar  menempatkannya. Langkah terakhir adalah menghitung DCT dari energi bank filter log. Ada dua alasan mengapa ini dilakukan. Pertama, bank filter semuanya saling tumpang tindih; energi bank filter sangat saling terkait satu sama lain. DCT  de  mengaitkan  energi-energi  ini  yang  matriks  kovarians  diagonalnya  dapat  digunakan  untuk merepresentasikan  fitur-fitur  dalam  missal  .  Klasifikasi  HMM.  Koefisien  DCT  yang  tinggi  melambangkan perubahan cepat dalam energi bank filter dan ternyata perubahan ini menurunkan kinerja ASR.
d. Dekoder
HMM  HMM  (Hidden  Markov  Model)  diimplementasikan  dalam  pengenalan  ucapan  karena  sinyal ucapan  dapat  direpresentasikan  sebagai  sinyal  diam  secara  bertahap.  Sebuah  pidato  contoh  singkat  dapat dilihat  sebagai  proses  stasioner.  Komunikasi  verbal  dapat  dipertimbangkan  sebagai  model  Markov  untuk banyak tujuan stokastik. Dasar lain mengapa HMM disukai adalah karena dapat dilatih secara otomatis, tidak
E ZHAR M EGA R ISONDANG E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 26-34 Aplikasi Identifikasi Suara Hewan Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)
rumit  dan  realistis  secara  komputasi  untuk  digunakan.  Dalam  pengenalan  ucapan,  model  Markov  yang tersembunyi  akan  menghasilkan  serangkaian  vektor  bernilai  nyata  n-dimensional.  Vektor  berisi  koefisien cepstral,  yang  diperoleh  dengan  mengambil  transformasi  Fourier  dari  jendela  waktu  kecil  dan  de menghubungkan  spektrum  menggunakan  transformasi  kosinus,  kemudian  mempertimbangkan  koefisien pertama.  Model  Markov  tersembunyi  akan  cenderung  memiliki  di  setiap  negara  bagian  distribusi  statistik yang  merupakan  kombinasi  dari  kovarian Gaussians  diagonal,  yang  akan  memberikan  kemungkinan  untuk setiap vektor eksperimental. Setiap ujaran, atau fonem, akan memiliki alokasi keluaran yang berbeda. Model Markov  tersembunyi  untuk  serangkaian  ujaran  atau  fonem  disusun  dengan  menggabungkan  model  Markov tersembunyi yang diajarkan secara individual untuk ujaran dan fonem yang terpisah.
e. Klasifikasi
Here  classifier  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  suara  binatang  yang  berbeda  berdasarkan karakteristik akustik dan nilai cepstral mereka. Di sini kuantisasi vektor digunakan untuk memplot nilai dan mengklasifikasikan nilai berdasarkan posisi vektor pada grafik. Pada penelitian ini menggunakan  kuantisasi dalam pemrosesan sinyal.
Kuantisasi vektor adalah metode kuantisasi tradisional dalam pemrosesan sinyal  yang digunakan untuk pemodelan fungsi kerapatan peluang dengan alokasi vektor mode. Kemampuan pencocokan kepadatan vektor  kuantisasi  sangat  bagus,  terutama  untuk  mengidentifikasi  kepadatan  informasi  besar  dan  dimensi tinggi.  Karena  titik-titik  informasi  diwakili  oleh  indeks  centroid  terdekat  mereka,  informasi  yang  sering muncul  memiliki  kesalahan  yang  rendah  dan  juga  data  yang  tidak  akurat  yang  langka.  Di  sini  untuk mengenali  suatu  pola,  sebuah  codebook  dibuat  untuk  masing-masing  menggunakan  vektor  akustik  dari pengguna.
f. Analisis
Semua metode yang disebutkan di atas digunakan dalam penelitian ini seperti MFCC, DTW, Power spectrum, HMM, Vector kuantization digunakan untuk membandingkan dan mengidentifikasi suara binatang secara  real  time.  Sistem  yang  disebutkan  di  atas  adalah  kombinasi  dari  beberapa  metodologi untuk mendapatkan akurasi yang lebih tinggi dalam mengenali suara dalam situasi kehidupan

## IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION
Semua  metode  yang  disebutkan seperti  MFCC,  DTW,  Power  spectrum,  HMM,  Vector  kuantization digunakan  untuk  membandingkan  dan  mengidentifikasi  suara  binatang  secara  real  time.  Sistem  yang disebutkan di atas adalah kombinasi dari beberapa metodologi untuk mendapatkan akurasi yang lebih tinggi dalam mengenali suara dalam situasi kehidupan nyata

## V. Conclusion
Isolated  Word  Recognition  System  for Animal  voice  recognition  identification  System  diajukan  dalam penelitian ini, dengan tujuan untuk dapat mengenali suara binatang di lingkungan sekitar. Dengan sistem yang diusulkan ini, kita dapat mengidentifikasi hewan dengan suaranya dengan membandingkannya dengan sampel yang sudah ada dalam database. Sistem ini dapat digunakan untuk survei hewan, ilmu kedokteran hewan, dan penelitian  zoologi.  Di  masa  depan,  kami  bermaksud  menggunakan  dasar  dari  sistem  ini  untuk  mendeteksi perubahan suara hewan dalam kondisi psikologis mereka yang berbeda untuk memahami keadaan psikologis hewan dan untuk digunakan dalam pelatihan pengklasifikasi, dan karenanya kami mengantisipasi untuk dapat mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi dalam mengenali suara berbagai hewan yang ada di dunia.

## A CKNOWLEDGMENT
Terimakasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat (LPPM) Institut Teknologi Telkom Purwokerto. Terimakasih kepada Bapak Apri Junaidi selaku dosen pengenalan suara yang telah memotivasi.
E ZHAR M EGA R ISONDANG E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 26-34 Aplikasi Identifikasi Suara Hewan Menggunakan Metode Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)
34

## R EFERENCES
[1] Erling Wold,Thom Blum, and Douglas Keislar, and James Wheaton, “Content -Based Classification, Search and Retrieval of Audio” IEEE Multimedia, vol. 3, no. 3, pp.27 – 36, 1996.
[2] Rolf Bardeli, “Similarity Search in Animal Sound Databases”, IEEE Multimedia, vol. 11, no.1, pp. 68-76, Jan 2009.
[3] Guodong  Guo  and  Stan  Z.  Li,  “Content -Based  Audio  Classification  and  Retrieval  by  Support  Vector Machines”, IEEE Neural Networks, vol. 14, no. 1, Jan 2003.
[4] Michael Casey, “MPEG -7 Sound- Recognition Tools”, IEEE Tr ans. Circuits and systems for video technology, vol.11, no.6, June 2001.
[5]  Hyoung- Gook  Kim,  Nicolas  Moreau,  and  Thomas  Sikora,  “Audio  Classification  Based  on  MPEG -7  Spectral Basis Representations”, IEEE Tans. Circuits and systems for video technology, vo l. 14, no. 5, May 2004.
[6]  Michael  Clausen  and  Frank  Kurth,  “A  Unified  Approach  to  Content -Based  and  Fault-Tolerant  Music Recognition”, IEEE Trans. Multimedia, vol. 6, no. 5, Oct 2004.
[7] Panu Somervuo, Aki Härmä, and Seppo Fagerlund, “Parametric Represe ntations of Bird Sound for Automatic Species Recognition”, IEEE Trans. Audio, Speech and Language processing, vol. 14, no. 6, Nov 2006.
[8] Deepika M and Nagalinga Rajan, “Automatic Identification of Bird Species from the Recorded Bird Song Using ART Appro ach”, Int. Conf. on innovations in engg., vol. 3, no. 3, Mar 2014.
[9]  Yoshio  Ikeda  and  Yohei  Ishii,  “Recognition  of  two  psychological  conditions  of  a  single  cow  by  her  voice”,
Journal in Computers and Electronics in Agriculture , vol. 62. no. 1, pp. 67-72 • June 2008 [10]  Karthikeyan  Umapathy,  Sridhar  Krishnan  and  Raveendra  K.  Rao,  “Audio  Signal  Feature  Extraction  and Classification Using Local Discriminant Bases”, IEEE Trans. Audio, Speech and Language processing, vol. 15, no. 4, May 2007.
[11]  A.  D.  Mane ,  Rashmi  R.  A,  and  S.  L.  Tade,  “Identification  &  Detection  System  for  Animals  from  their Vocalization”, Int. Jour. Advanced computer research, vol. 3, no. 3, Sept 2013.
[12]  Khalid  Saeed,  “Sound  and  Voice  Verification  and  Identification  A  Brief  Review  of  Töeplitz  Approach”,7th Conference Znalosti, pp. 22-27, 2008.
[13]  Roma  Bharti  and  Priyanka  Bansal,  “Real  Time  Speaker  Recognition  System  using  MFCC  and  Vector Quantization Technqiue”, Int. Jour. Computer Applications, vol. 117, no. 1, May 2015.
[14] Yu-Hsia ng  Bosco  Chiu,  Bhiksha  Raj  and  Richard  M.  Stern,  “Learning -Based  Auditory  Encoding  for  Robust Speech Recognition”, IEEE Trans. Audio, Speech and Language processing, vol. 0, no. 0, 2011.