## SIMULASI TEKNIK PENGKODEAN SUARA CELP (CODEBOOK
EXCITED LINEAR PREDICTION) PADA SUARA LUMBA - LUMBA
Samuel Pesta Panangian, Herlinawati, Umi Murdika Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik

## Universitas Lampung
Jl. Prof. Soemantri Brojonegoro No.1 Bandar Lampung 35145 sagara8790@gmail.com

## Abstrak
Gelombang  ultrasonik  merupakan  gelombang  suara  dengan  frekuensi  diatas  20  KHz  gelombang  suara (sonik).Dewasa ini banyak peneliti menggunakan suara lumba-lumba sebagai alat bantu untuk terapi bagi anak-anak autisme.Sonar lumba-lumba pada frekuensi ultrasonik mampu melokalisasi gema yang menghasilkan cavitation dan menyebabkan sonophoresis (merangsang  hormon endorkrins pada  tubuh  manusia),  serta  suara  lumba-lumba  dapat merangsang sistem pusat saraf (spinal dan cerebral).
Penelitian ini mensimulasikan suara lumba-lumba yang telah mengalami pemrosesan sebanyak 2 kali, suara lumba- lumba  mengalami  proses  pereduksian noise terlebih  dahulu.  Setelah  melalui  pereduksian noise selanjutnya  suara lumba-lumba  diproses  menggunakan  metode CELP  (Codebook  Excited  Linear  Prediction).  Pada  sintak  CELP, suara lumba-lumba di proses lagi kedalam 2 bitrate yaitu bitrate 9.6 kbps dan bitrate 16 kbps untuk melihat hasil pemrosesan yang lebih baik. Kemudian membandingkan antara suara terapi yang beredar dipasaran dengan suara hasil penelitian dan didapat bahwa untuk suara terapi didapat range frekuensi nya dari 0-300 Hz sedangkan untuk suara hasil penelitian didapat bahwa range frekuensi nya sekitar 0-1000 Hz.

## Kata kunci : CELP, cavitation, sonophoresis, bitrate, FFT

## Abstract
Ultrasonic  waves  are  sound  waves  with  frequencies  above  20  KHz  sound  waves  (Sonic).  Currently,  many researchers use the voice of the dolphins as a tool for the therapy of children’s autism. Sonar dolphins on ultrasonic frequencies  are  able  to  localize  echoes  that  produces  cavitation  and  cause  sonophoresis  (stimulate  hormone endokrins in human body), and dolphin sound can stimulate system nerve center (spinal and cerebral).
This  research  simulates  the  sound  of  a  dolphin  which  has  processed  2  times,  the  sound of  dolphins  experiencing noise reduction process before. After going through the noise reduction then the dolphins sound are processed using the  method of CELP (Codebook Excited Linear Prediction). In CELP syntax, the sound of dolphins are processed again into  2  bitrate,  9.6  kbps  bitrate  and  bitrate  of  16  kbps  to  see  the  better  processing  results.  Then  compare between sound therapy with a sound research results and obtained that for sound therapy, gained his frequency range from 0-300 Hz as for sound research results obtained that his frequency range around 0-1000 Hz.

## Keyword : CELP, cavitation, sonophoresis, bitrate, FFT

## 1. PENDAHULUAN
Lumba-lumba  mengandalkan  sistem  sonar yang  disebut echolocation sebagai  sensor  utama mereka,  karena  akustik  merupakan  sarana  yang paling  efektif  dan  efisien  untuk  berkomunikasi pada lingkungan perairan. Lumba-lumba mentransmisikan  sinyal  akustik  dari nasal  cavity pada  bagian  kepala  dan  menerima  pantulannya dari rahang bawah. Pantulan tersebut memungkinkan  lumba-lumba  untuk  mengetahui bentuk,  ukuran,  tekstur  dan  jarak  dari  objek.  Hal ini  sangat  berguna  sebagai  alat  navigasi,  untuk mencari  mangsa  dan  menghindar  dari  predator.
Suara dengan durasi, panjang gelombang, amplitudo, frekuensi, interval dan pola suara yang berbeda ditransmisikan untuk tujuan yang berbeda pula.
Dewasa  ini  banyak  peneliti  menggunakan suara lumba-lumba sebagai alat bantu untuk terapi bagi anak-anak autisme. Sonar lumba-lumba pada frekuensi  ultrasonik  mampu  melokalisasi  gema yang  menghasilkan cavitation dan  menyebabkan sonophoresis (merangsang  hormon endorkrins pada  tubuh  manusia).  Serta  suara  lumba-lumba dapat  merangsang  sistem  pusat  saraf  (spinal dan cerebral).
Berdasarkan  alasan  diatas,  perlu  dilakukan penelitian  Tugas  Akhir  yang  berjudul  “Simulasi Teknik  Pengkodean  Suara  CELP  (Codebook Excited  Linear  Prediction)  Pada  Suara  Lumba- lumba”  untuk  mengetahui  frekuensi  suara  lumba - lumba  yang  nantinya  akan  dijadikan  sebagai  alat bantu terapi bagi anak-anak autis.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Gelombang Ultrasonik
Sebagai  gelombang  bunyi  yang  memiliki frekuensi  diatas  batas  pendengaran  manusia,  atau lebih  dari  20.000  Hz.  Spektrum  akustik  dibagi dalam  tiga  daerah  frekuensi  ditunjukan  pada Gambar 2.1.

## Gambar 2.1 Daerah Spektrum Frekuensi

## 2.2. Sensor Ultrasonik
Sensor  ultrasonik  terdiri  dari  dua  buah transduser.  Alat  ini  memiliki  permukaan  yang bergetar  searah  dengan  arah  rambat  gelombang yang  dipancarkan.  Transduser  bertindak  sebagai sumber getaran yang akan diradiasikan ke medium sekelilingnya.  Gambar  2.2  berikut  menunjukkan penampang samping transduser ultrasonik.
Gambar 2.2 Penampang samping transduser ultrasonik.
Adapun  bagian-bagian  dari  transduser  ini dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Terminal dan kabel
Fungsi dari terminal dan kabel yaitu mengalirkan arus AC pada elemen piezoelektrik.
2. Elemen piezoelektrik Elemen ini yang merubah energi listrik menjadi energi  mekanik  sehingga  bahan  piezoelektrik bergetar dan sebaliknya.
3. Metal diafragma
Fungsi  dari  diafragma  ini  adalah  sebagai pembentuk  frekuensi  natural  dari  gabungan elemen  dan  logam  sehingga  dapat  beresonansi pada frekuensi yang sesuai. Jika tegangan dikenai pada logam ini maka akan menghasilkan tegangan lengkung  membentuk  getaran  melengkung seperti pada Gambar 2.3.

## Gambar 2.3 Prinsip kerja sensor ultrasonik
Jika  frekuensi  listrik  yang  dikenakan  beresonansi dengan  vibrator  (elemen  piezoelektrik  dan  metal diafragma)  ini  maka  akan  menghasilkan  getaran bunyi  dengan  frekuensi  yang  sesuai.  Sifat  ini digunakan  untuk transmitter.  Jika  getaran  bunyi yang  diterima  beresonansi  dengan  vibrator  ini maka  akan  menghasilkan  tegangan  listrik  yang sesuai. Sifat ini digunakan untuk receiver.
Pola radiasi gelombang ultrasonik merupakan gabungan antara gelombang bidang datar (bergerak  hanya  ke  satu  arah)  dan  gelombang radial (bergerak ke segala arah) seperti ditunjukkan gambar 2.4.

## Gambar 2.4 Pola radiasi gelombang ultrasonik
Panjang  daerah  gelombang  bidang  datar mengikuti persamaan 2.2 berikut.
= (1)
Dimana : N = Panjang daerah gelombang bidang datar D = Diameter kristal piezoelektrik λ = Panjang gelombang ultrasonik
2.3. Codebook Excited Linear Prediction (CELP)

## 2.3.1 Pengertian CELP
Codebook  Excited  Linear  Prediction (CELP) adalah  algoritma speech  coding yang  ditemukan oleh  M.R.  Schroeder  dan  B.S.  Atal  pada  tahun 1985 [1].  Pada  saat  itu,  CELP  kualitas  nya  jauh lebih baik dibandingkan dengan algoritma low bit- rate yang  telah  lebih  dahulu  ada  seperti, residual excited  linear  prediction dan linear  predictive coding  vocoders (LPC Vocoder). LPC Vocoder juga  memiliki  beberapa  jenis  seperti algebraic CELP,  relaxed CELP,  low-delay CELP, dan Vector sum excited linear prediction. [2]
Ide algoritma CELP terbagi menjadi beberapa bagian utama [3] :
1. Menggunakan source-filter  model  of  speech production pada Linear production (LP).
2. Menggunakan adaptive dan fixed  codebook sebagai input pada model LP.
3. Mengaplikasikan vector quantization (VQ).
Gambar 2.5 Skema dasar CELP, meminimalkan error dengan pemilihan entry codebook terbaik.
Untuk  menentukan rate pada  CELP coder ditentukan oleh 2 faktor [4]:
1. Rate dari VQ = =
2. Bits  yang  berlebih  perlu  untuk  diteruskan  ke quantized  Value  of  gain untuk  setiap subframe  dan  koefisien  LPC  untuk  setiap frame.
Untuk menentukan rate dari coder dalam bits per second ditentukan sebagai berikut :
R =( + # overhead bits/sample)*8000           (2)

## 2.3.2 Design dan performa Analisis dari CELP Coder
Untuk  membuat  dasar  dari  CELP  coder  ada beberapa parameter yang harus diikuti [5]:
1. Ukuran Frame N=80 2. L = 10 ( 10 order model AR) 3. Fidelity criterion – MSE 4. Dimensi k = 10 atau 5

## 2.3.3 Frame dan sub – frame
Sebuah  model  CELP  memecah  masukan menjadi  240  sampel frame,  sama  seperti  standar LPC.  Selanjutnya  memproses  240  sampel frame menjadi 60 sub-frames, yang berarti setiap 1 frame memiliki  4 sub-frame.  Jumlah  tiap  sampel  per frame dan sub-frame bergantung  pada versi  dari CELP.

## Gambar 2.6 Struktur Frame dan sub-frame

## 2.3.4 Codebook
Pengembangan  selanjutnya  dari  teknik coding  ini  adalah  penggunaan codebook pada sinyal  eksitasi  yang  berbeda,  bergantung  pada encoder dan decoder. Encoder akan mencari sinyal yang  paling  pas,  kemudian  mengirimkan  ke decoder,  dimana  didalam  decoder  ini  sinyal  akan diproses. Ada 2 jenis codebook, yaitu [6] :
1. Fixed codebook 2. Adaptive codebook

## 2.3.5 CELP Decoder
CELP decoder dapat dilihat pada Gambar 2.5.

## Gambar 2.5 CELP Decoder
Dari  Gambar  diatas  terlihat  bahwa excitation dihasilkan  dari  penambahan adaptive  codebook dan stochastic (fixed) codebook.
ℯ[ ] = ℯ [ ] + [ ] (3)
Dimana ℯ [ ] adalah hasil adaptive codebook dan [ ] adalah hasil stochastic codebook [7].

## 2.3.6 Linear Prediction (LPC)
Linear  Prediction adalah  dasar  dari  banyak teknik speech  coding termasuk  CELP.  Prinsip dasar  nya  adalah  menentukan  sinyal  x[n] menggunakan  kombinasi  linear  dari sample sebelumnya [8] :
[ ] = [ − ] (4)
Dimana  y[n]  adalah  prediksi  linear  dari  x[n]. Rumus untuk menentukan prediksi eror nya adalah sebagai berikut:
ℯ [ ] = [ ] − [ ] = [ ] − [ − ] (5)
Tujuan  dari  analisis  LPC  adalah  untuk menentukan  hasil  terbaik  dari  koefisien agar dapat  meminimalisasikan  fungsi quadratic yang eror.
(6)
Untuk  filter  orde N, koefisien  filter dapat ditemukan  dengan  menyelesaikan  persamaan N x N sistem linear Ra = r , dimana
(8)
Dimana R(m), adalah auto korelasi  dari sinyal x[n], yang dirumuskan dalam :
(9) Karena R adalah toeplitz  hermitian, algoritma Levinson-Durbin dapat  digunakan, untuk  menemukan  solusi  pada  permasalahan O ( ).  Selain  itu,  algoritma  tersebut  juga  dapat menentukan  akar  dari  A(z),  dimana ( ) selalu stabil [9].
2.4. Karakteristik Cetacea yang  digunakan
untuk terapi
2.4.1 Tursiops truncatus (Bottlenose dolphin) Lumba-lumba hidung botol (Tursiops truncatus) adalah  jenis  ordo  cetacean  kecil  yang paling  dikenal  karena  menghuni  perairan  pantai dan  dipergunakan  dalam  pentas  satwa.  Memiliki ciri-ciri  relative  tegap,  moncongnya  pendek  atau cukup  panjang  dengan  ukuran  yang  besar  dan dengan  jelas  terpisah  dari  suatu  lapisan.  Sirip punggung  (dorsal  fin) tinggi  dan  berujung  agak bengkok seperti sabit serta muncul dari pertengahan punggung.

## Gambar 2.7 Tursiops truncatus

## 2.5. Penggunaan suara oleh lumba-lumba

## 2.5.1. Echolocation
Echolocation adalah kemampuan binatang dalam memproduksi  frekuensi  yang sedang atau

## Gambar 2.5 CELP Decoder
Dari  Gambar  diatas  terlihat  bahwa excitation dihasilkan  dari  penambahan adaptive  codebook dan stochastic (fixed) codebook.
ℯ [ ] = ℯ [ ] + [ ]
(3)
Dimana ℯ [ ] adalah hasil adaptive codebook dan [ ] adalah hasil stochastic codebook [7].

## 2.3.6 Linear Prediction (LPC)
Linear  Prediction adalah  dasar  dari  banyak teknik speech  coding termasuk  CELP.  Prinsip dasar  nya  adalah  menentukan  sinyal  x[n] menggunakan  kombinasi  linear  dari sample sebelumnya [8] :
[ ] = [ − ] (4)
Dimana  y[n]  adalah  prediksi  linear  dari  x[n]. Rumus untuk menentukan prediksi eror nya adalah sebagai berikut:
ℯ [ ] = [ ] − [ ] = [ ] − [ − ] (5)
Tujuan  dari  analisis  LPC  adalah  untuk menentukan  hasil  terbaik  dari  koefisien agar dapat  meminimalisasikan  fungsi quadratic yang eror.
(6)
Untuk  filter  orde N, koefisien  filter dapat ditemukan  dengan  menyelesaikan  persamaan N x N sistem linear Ra = r , dimana
(8)
Dimana R(m), adalah auto korelasi  dari sinyal x[n], yang dirumuskan dalam :
(9) Karena R adalah toeplitz  hermitian, algoritma Levinson-Durbin dapat  digunakan, untuk  menemukan  solusi  pada  permasalahan O ( ).  Selain  itu,  algoritma  tersebut  juga  dapat menentukan  akar  dari  A(z),  dimana ( ) selalu stabil [9].
2.4. Karakteristik Cetacea yang  digunakan
untuk terapi
2.4.1 Tursiops truncatus (Bottlenose dolphin) Lumba-lumba hidung botol (Tursiops truncatus) adalah  jenis  ordo  cetacean  kecil  yang paling  dikenal  karena  menghuni  perairan  pantai dan  dipergunakan  dalam  pentas  satwa.  Memiliki ciri-ciri  relative  tegap,  moncongnya  pendek  atau cukup  panjang  dengan  ukuran  yang  besar  dan dengan  jelas  terpisah  dari  suatu  lapisan.  Sirip punggung  (dorsal  fin) tinggi  dan  berujung  agak bengkok seperti sabit serta muncul dari pertengahan punggung.

## Gambar 2.7 Tursiops truncatus

## 2.5. Penggunaan suara oleh lumba-lumba

## 2.5.1. Echolocation
Echolocation adalah kemampuan binatang dalam memproduksi  frekuensi  yang sedang atau

## Gambar 2.5 CELP Decoder
Dari  Gambar  diatas  terlihat  bahwa excitation dihasilkan  dari  penambahan adaptive  codebook dan stochastic (fixed) codebook.
ℯ [ ] = ℯ [ ] + [ ]
(3)
Dimana ℯ [ ] adalah hasil adaptive codebook dan [ ] adalah hasil stochastic codebook [7].

## 2.3.6 Linear Prediction (LPC)
Linear  Prediction adalah  dasar  dari  banyak teknik speech  coding termasuk  CELP.  Prinsip dasar  nya  adalah  menentukan  sinyal  x[n] menggunakan  kombinasi  linear  dari sample sebelumnya [8] :
[ ] = [ − ] (4)
Dimana  y[n]  adalah  prediksi  linear  dari  x[n]. Rumus untuk menentukan prediksi eror nya adalah sebagai berikut:
ℯ [ ] = [ ] − [ ] = [ ] − [ − ] (5)
Tujuan  dari  analisis  LPC  adalah  untuk menentukan  hasil  terbaik  dari  koefisien agar dapat  meminimalisasikan  fungsi quadratic yang eror.
(6)
Untuk  filter  orde N, koefisien  filter dapat ditemukan  dengan  menyelesaikan  persamaan N x N sistem linear Ra = r , dimana
(8)
Dimana R(m), adalah auto korelasi  dari sinyal x[n], yang dirumuskan dalam :
(9) Karena R adalah toeplitz  hermitian, algoritma Levinson-Durbin dapat  digunakan, untuk  menemukan  solusi  pada  permasalahan O ( ).  Selain  itu,  algoritma  tersebut  juga  dapat menentukan  akar  dari  A(z),  dimana ( ) selalu stabil [9].
2.4. Karakteristik Cetacea yang  digunakan
untuk terapi
2.4.1 Tursiops truncatus (Bottlenose dolphin) Lumba-lumba hidung botol (Tursiops truncatus) adalah  jenis  ordo  cetacean  kecil  yang paling  dikenal  karena  menghuni  perairan  pantai dan  dipergunakan  dalam  pentas  satwa.  Memiliki ciri-ciri  relative  tegap,  moncongnya  pendek  atau cukup  panjang  dengan  ukuran  yang  besar  dan dengan  jelas  terpisah  dari  suatu  lapisan.  Sirip punggung  (dorsal  fin) tinggi  dan  berujung  agak bengkok seperti sabit serta muncul dari pertengahan punggung.

## Gambar 2.7 Tursiops truncatus

## 2.5. Penggunaan suara oleh lumba-lumba

## 2.5.1. Echolocation
Echolocation adalah kemampuan binatang dalam memproduksi  frekuensi  yang sedang atau
tinggi serta mendeteksi echos dari suara tersebut untuk  menentukan  jarak dari suatu obyek dan untuk mengenali keberadaan  fisik di  sekitarnya. Proses  pemancaran dan penerimaan gelombang dapat dilihat pada Gambar 2.8.
Gambar 2.8 Mekanisme produksi dan penerimaan suara pada lumba-lumba.

## III. METODE PENELITIAN
Secara  garis  besar  langkah-langkah  yang dilakukan  dalam  perancangan  simulasi  teknik pengkodean  suara codebook  excited  linear prediction (CELP)  pada suara lumba-lumba  dapat dilihat pada Gambar 3.1
Mulai Studi Literatur Pembuatan Simulasi CELP Pengujian Contoh suara dengan software Cool Edit Pro 2.0 Pengujian pengkodean dan pemrosesan sinyal pada simulasi CELP Data Hasil Pengujian Data Ok Tidak Ya Analisis Simulasi teknik pengkodean suara CELP Selesai

## Gambar 3.1 Bagan Alir Penelitian
Pada  simulasi  ini,  dilakukan  penelitian mengenai proses pengkodean suara yang dihasilkan dengan pengkodean CELP. Parameter dari kinerja yang dibandingkan yaitu :
1. Perbandingan suara asli dengan suara pada pengkodean CELP
2. Keefektifitasan  teknik  pengkodean CELP untuk mengkodekan sinyal suara pada laju bit rendah.
Parameter-parameter diatas dihasilkan dengan suara  keluaran  yang  digambarkan  dengan  suatu grafik  yang  dihasilkan  dari  program  yang merupakan  hasil  simulasi  dari  kinerja  teknik pengkodean sinyal suara CELP tersebut.

## 3.1. Prosedur Penelitian

## Gambar 3.2 Blok Diagram Prosedur Penelitian
Dari  gambar  3.2  dapat  dilihat  langkah- langkah yang harus dilakukan dalam penelitian ini adalah :
1. Mengambil 2 sample suara  lumba-lumba dan  mengubah  ekstensi  kedua  suara lumba-lumba menjadi ekstensi .wav
2. Mereduksi  noise dengan  range  25dB, 50dB, 75dB, dan 100dB.
3. Menentukan range frekuensi suara lumba- lumba  dengan  menggunakan  metode CELP
3.1.1 Menentukan  Pengurangan Noise (noise reduction)
- Tipe Suara 1
Gambar 3.3 Tipe Suara 1 sebelum noise dihilangkan.
Suara lumba-lumba yang digunakan berdurasi sekitar  4  menit. Untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih  akurat  maka  pereduksian noise diambil dengan range 25 Hz, 50 Hz, 75 Hz, dan 100 Hz.
tinggi serta mendeteksi echos dari suara tersebut untuk  menentukan  jarak dari suatu obyek dan untuk mengenali keberadaan  fisik di  sekitarnya. Proses  pemancaran dan penerimaan gelombang dapat dilihat pada Gambar 2.8.
Gambar 2.8 Mekanisme produksi dan penerimaan suara pada lumba-lumba.

## III. METODE PENELITIAN
Secara  garis  besar  langkah-langkah  yang dilakukan  dalam  perancangan  simulasi  teknik pengkodean  suara codebook  excited  linear prediction (CELP)  pada suara lumba-lumba  dapat dilihat pada Gambar 3.1
Mulai Studi Literatur Pembuatan Simulasi CELP Pengujian Contoh suara dengan software Cool Edit Pro 2.0 Pengujian pengkodean dan pemrosesan sinyal pada simulasi CELP Data Hasil Pengujian Data Ok Tidak Ya Analisis Simulasi teknik pengkodean suara CELP Selesai

## Gambar 3.1 Bagan Alir Penelitian
Pada  simulasi  ini,  dilakukan  penelitian mengenai proses pengkodean suara yang dihasilkan dengan pengkodean CELP. Parameter dari kinerja yang dibandingkan yaitu :
1. Perbandingan suara asli dengan suara pada pengkodean CELP
2. Keefektifitasan  teknik  pengkodean CELP untuk mengkodekan sinyal suara pada laju bit rendah.
Parameter-parameter diatas dihasilkan dengan suara  keluaran  yang  digambarkan  dengan  suatu grafik  yang  dihasilkan  dari  program  yang merupakan  hasil  simulasi  dari  kinerja  teknik pengkodean sinyal suara CELP tersebut.

## 3.1. Prosedur Penelitian

## Gambar 3.2 Blok Diagram Prosedur Penelitian
Dari  gambar  3.2  dapat  dilihat  langkah- langkah yang harus dilakukan dalam penelitian ini adalah :
1. Mengambil 2 sample suara  lumba-lumba dan  mengubah  ekstensi  kedua  suara lumba-lumba menjadi ekstensi .wav
2. Mereduksi  noise dengan  range  25dB, 50dB, 75dB, dan 100dB.
3. Menentukan range frekuensi suara lumba- lumba  dengan  menggunakan  metode CELP
3.1.1 Menentukan  Pengurangan Noise (noise reduction)
- Tipe Suara 1
Gambar 3.3 Tipe Suara 1 sebelum noise dihilangkan.
Suara lumba-lumba yang digunakan berdurasi sekitar  4  menit. Untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih  akurat  maka  pereduksian noise diambil dengan range 25 Hz, 50 Hz, 75 Hz, dan 100 Hz.
Suara Lumba- lumba dalam ekstensi .wav Pereduksian noise
menggunaka n software
Cool Edit Pro 2.0 Mencari
Variabel- variabel dengan menggunaka n software Matlab
Memasukkan suara lumba- lumba yang telah diproses ke dalam sintak CELP dalam software Matlab
tinggi serta mendeteksi echos dari suara tersebut untuk  menentukan  jarak dari suatu obyek dan untuk mengenali keberadaan  fisik di  sekitarnya. Proses  pemancaran dan penerimaan gelombang dapat dilihat pada Gambar 2.8.
Gambar 2.8 Mekanisme produksi dan penerimaan suara pada lumba-lumba.

## III. METODE PENELITIAN
Secara  garis  besar  langkah-langkah  yang dilakukan  dalam  perancangan  simulasi  teknik pengkodean  suara codebook  excited  linear prediction (CELP)  pada suara lumba-lumba  dapat dilihat pada Gambar 3.1
Mulai Studi Literatur Pembuatan Simulasi CELP Pengujian Contoh suara dengan software Cool Edit Pro 2.0 Pengujian pengkodean dan pemrosesan sinyal pada simulasi CELP Data Hasil Pengujian Data Ok Tidak Ya Analisis Simulasi teknik pengkodean suara CELP Selesai

## Gambar 3.1 Bagan Alir Penelitian
Pada  simulasi  ini,  dilakukan  penelitian mengenai proses pengkodean suara yang dihasilkan dengan pengkodean CELP. Parameter dari kinerja yang dibandingkan yaitu :
1. Perbandingan suara asli dengan suara pada pengkodean CELP
2. Keefektifitasan  teknik  pengkodean CELP untuk mengkodekan sinyal suara pada laju bit rendah.
Parameter-parameter diatas dihasilkan dengan suara  keluaran  yang  digambarkan  dengan  suatu grafik  yang  dihasilkan  dari  program  yang merupakan  hasil  simulasi  dari  kinerja  teknik pengkodean sinyal suara CELP tersebut.

## 3.1. Prosedur Penelitian

## Gambar 3.2 Blok Diagram Prosedur Penelitian
Dari  gambar  3.2  dapat  dilihat  langkah- langkah yang harus dilakukan dalam penelitian ini adalah :
1. Mengambil 2 sample suara  lumba-lumba dan  mengubah  ekstensi  kedua  suara lumba-lumba menjadi ekstensi .wav
2. Mereduksi  noise dengan  range  25dB, 50dB, 75dB, dan 100dB.
3. Menentukan range frekuensi suara lumba- lumba  dengan  menggunakan  metode CELP
3.1.1 Menentukan  Pengurangan Noise (noise reduction)
- Tipe Suara 1
Gambar 3.3 Tipe Suara 1 sebelum noise dihilangkan.
Suara lumba-lumba yang digunakan berdurasi sekitar  4  menit. Untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih  akurat  maka  pereduksian noise diambil dengan range 25 Hz, 50 Hz, 75 Hz, dan 100 Hz.
Memasukkan suara lumba- lumba yang telah diproses ke dalam sintak CELP dalam software Matlab Memasukkan suara lumba- lumba ke dalam sintak FFT ( Fast Fourier Transform) untuk mengetahui frekuensi nya.
Gambar 3.4 (a) Tipe Suara 1 dengan noise reduction 25dB (b) Tipe suara 1 dengan noise reduction 50dB (c) Tipe suara 1 dengan noise reduction 75dB (d) Tipe suara 1 dengan noise reduction 100dB
Dari  gambar  3.4. (a) terlihat range noise reduction sebesar  25dB. Dari  gambar 3.4 (a) belum  tampak  jelas  pengelompokan  suara.  Pada gambar  3.4  (b) mulai  terlihat  pengelompokan suara  menjadi  3  bagian. Dari  gambar  3.4  (b) terlihat noise yang mulai menghilang. Sinyal suara asli  mulai  terlihat. Dari  gambar  3.4  (c) noise makin  ditekan.  Pengelompokan  gelombang  makin terlihat  jelas  menjadi  3  bagian. Dari  gambar  3.4 (d) terlihat bahwa  noise  semakin  ditekan  /  di- press. Penelitian  ini dibatasi  reduksi noise nya hanya mencapai angka 100dB.
- Tipe Suara 2

## Gambar 3.5 Tipe Suara 2 sebelum noise dihilangkan
Pada  tipe  suara  2  yang  digunakan  berdurasi sekitar  8  menit.  Pada  gambar 3.5 diatas  dapat terlihat  sinyal  suara  asli  yang  belum  mengalami proses noise reduction.
Gambar 3.6 (a) Tipe Suara 2 dengan noise reduction 25dB (b) Tipe Suara 2 dengan noise reduction 50dB (c) Tipe Suara 2 dengan noise reduction 75dB (d)
Tipe Suara 2 dengan noise reduction 100dB
Pada  gambar 3.6  (a) diatas  terlihat  sinyal suara  asli  yang  mengalami  pemrosesan noise reduction sebesar  25dB. Pada  gambar  3.6  (b) diatas  terlihat  interval  gelombang  yang  makin mengecil. Sinyal  suara  yang  diinginkan  semakin terlihat. Pada  gambar  3.6  (c) diatas yang  terlihat hanya  pada  perubahan  amplitudo  serta  perubahan bentuk  gelombang. Pada  gambar  3.6  (d) diatas terlihat  bahwa  bentuk  gelombang  yang  makin rapat  dan  amplitudo  gelombangnya  mengecil  dan semakin mendekati nol.

## 3.1.2 Proses Pengkodean CELP
Setelah  melalui  proses  pereduksian noise selanjutnya  melakukan  proses  tahap  ke  2  pada Matlab.  Pada  pemrosesan  CELP  suara  lumba- lumba tersebut  mengalami  perubahan  bitrate.  Hal ini  dikarenakan  untuk  membuktikan  bahwa  suara dalam  bitrate  yang  rendah  dapat  berjalan  dengan baik  menggunakan  proses  CELP,  sehingga terdapat  2  bitrate  yang  digunakan  yaitu  9.6  kbps dengan  16  kbps.  Dari  kedua  bitrate  tersebut  nanti nya  akan  terlihat  bahwa noise akan  semakin ditekan sekecil mungkin.

## 3.1.3 Menentukan  Range  Frekuensi  Lumba- lumba
Dari  hasil  keluaran  CELP  tersebut  ,  hasil suaranya  masih  dalam  domain  waktu  (time domain), untuk  mengetahui  frekuensi  dari hasil pengolahan  suara  lumba-lumba  tersebut  maka terlebih  dahulu  mengubah  domain  waktu  menjadi domain  frekuensi  menggunakan  fungsi  FFT  (Fast Fourier Transform). Jika sudah diubah maka akan terlihat  besarnya  frekuensi  suara  lumba-lumba
hasil pengolahan CELP. Selanjutnya membandingkan  antara  suara  lumba-lumba  hasil pemrosesan  dengan  suara  lumba-lumba  terapi yang  beredar  dipasaran,  apakah  mendekati  atau justru jauh berbeda.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Tipe Suara 1
Gambar 4.2 (a) CELP untuk 25dB tipe suara 1 (b) Proses CELP dengan bitrate 9.6 kbps untuk 25dB tipe suara 1 (c) Proses CELP dengan bitrate 16 kbps untuk 25dB tipe suara 1.
Pada  gambar  4.2 (a) dapat  terlihat  3  bentuk gelombang  suara  menurut  amplitudo  dan  waktu, gelombang  suara  asli  / original speech  samples, gelombang  suara  yang  telah  mengalami  proses CELP  dengan  bitrate  16  kbps,  dan  yang  terakhir gelombang  suara  yang  mengalami  proses  CELP dengan  bitrate  9.6  kbps. Pada  gambar  4.2  (b) dengan pemrosesan CELP dengan bitrate 9.6 kbps terlihat  adanya  penekanan  / pression pada amplitudo gelombang. Pada gambar 4.2 (c) dengan pemrosesan CELP pada bitrate 16 kbps amplitudo gelombang  semakin  ditekan  jika dibandingkan dengan suara asli.
Gambar 4.3 (a) CELP untuk 50dB tipe suara 1 (b) Proses CELP dengan bitrate 9.6 kbps untuk 50dB tipe suara 1 (c) Proses CELP dengan bitrate 16 kbps untuk 50dB tipe suara 1.
Pada  gambar  4.3  (a) dapat  terlihat  3  bentuk gelombang  suara  menurut  amplitudo  dan  waktu, gelombang  suara  asli  / original  speech  samples, gelombang  suara  yang  telah  mengalami  proses CELP  dengan  bitrate  16  kbps,  dan  yang  terakhir gelombang  suara  yang  mengalami  proses  CELP dengan  bitrate  9.6  kbps. Pada  gambar  4.3  (b) amplitudo  pada  proses  CELP  dengan  bitrate  9.6 kbps  lebih  kecil  jika  dibandingkan  dengan  suara asli. Pada  gambar  4.3  (c) amplitudo  gelombang semakin  ditekan  jika  dibandingkan  dengan  suara asli.
Gambar  4.4 (a) CELP  untuk 75dB  tipe  suara  1 (b) Proses  CELP dengan  bitrate  9.6  kbps  untuk 75dB tipe  suara  1 (c) Proses CELP dengan  bitrate  16  kbps untuk 75B tipe suara 1.
Pada  gambar  4.4  (a) dapat  terlihat  3  bentuk gelombang  suara  menurut  amplitudo  dan  waktu, gelombang  suara  asli  / original  speech  samples, gelombang  suara  yang  telah  mengalami  proses CELP  dengan  bitrate  16  kbps,  dan  yang  terakhir gelombang  suara  yang  mengalami  proses  CELP dengan  bitrate  9.6  kbps. Pada  gambar  4.4  (b) dengan pemrosesan CELP dengan bitrate 9.6 kbps terlihat  adanya  penekanan  pada  amplitudo gelombang. Amplitudo pada proses CELP dengan bitrate  9.6  kbps  lebih  kecil  jika  dibandingkan dengan  suara  asli. Pada  gambar  4.4  (c) dengan pemrosesan CELP pada bitrate 16 kbps amplitudo gelombang  semakin  ditekan  jika  dibandingkan dengan suara asli.
. Gambar 4.5 (a) CELP untuk 100dB tipe suara 1
(b) Proses CELP dengan bitrate 9.6 kbps untuk 100dB tipe suara 1 (c) Proses CELP dengan bitrate 16 kbps untuk 100dB tipe suara 1.
Pada  gambar  4.5  (a) dapat  terlihat  3  bentuk gelombang  suara  menurut  amplitudo  dan  waktu, gelombang  suara  asli  / original  speech  samples, gelombang  suara  yang  telah  mengalami  proses CELP  dengan  bitrate  16  kbps,  dan  yang  terakhir gelombang  suara  yang  mengalami  proses  CELP dengan  bitrate  9.6  kbps. Pada  gambar  4.5  (b) dengan pemrosesan CELP dengan bitrate 9.6 kbps terlihat  adanya  penekanan  pada  amplitudo gelombang. Amplitudo pada proses CELP dengan bitrate  9.6  kbps  lebih  kecil  jika  dibandingkan dengan  suara  asli. Pada  gambar  4.5 (c) dengan pemrosesan CELP pada bitrate 16 kbps amplitudo gelombang  semakin  ditekan  jika  dibandingkan dengan suara asli.

## 4.2 Tipe Suara 2
Gambar 4.6 (a) CELP untuk 25dB tipe suara 2 (b) Proses CELP dengan bitrate 9.6 kbps untuk 25dB tipe suara 2 (c) Proses CELP dengan bitrate 16 kbps untuk 25dB tipe suara 2.
Pada  gambar  4.6  (a) dapat  terlihat  3  bentuk gelombang  suara  menurut  amplitudo  dan  waktu, gelombang  suara  asli  / original  speech  samples, gelombang  suara  yang  telah  mengalami  proses CELP  dengan  bitrate  16  kbps,  dan  yang  terakhir gelombang  suara  yang  mengalami  proses  CELP dengan  bitrate  9.6  kbps. Pada  gambar  4.6  (b) dengan pemrosesan CELP dengan bitrate 9.6 kbps
terlihat  adanya  penekanan  pada  amplitudo gelombang. Amplitudo pada proses CELP dengan bitrate  9.6  kbps  lebih  kecil  jika  dibandingkan dengan  suara  asli. Pada  gambar  4.6  (c) dengan pemrosesan CELP pada bitrate 16 kbps amplitudo gelombang  semakin  ditekan  jika  dibandingkan dengan suara asli.
Gambar  4.7 (a) CELP  untuk 50dB  tipe  suara 2 (b) Proses  CELP dengan  bitrate  9.6  kbps  untuk 50dB tipe  suara 2 (c) Proses  CELP dengan  bitrate  16  kbps untuk 50dB tipe suara 2.
Pada  gambar  4.7  (a) dapat  terlihat  3  bentuk gelombang  suara  menurut  amplitudo  dan  waktu, gelombang  suara  asli  / original  speech  samples, gelombang  suara  yang  telah  mengalami  proses CELP  dengan  bitrate  16  kbps,  dan  yang  terakhir gelombang  suara  yang  mengalami  proses  CELP dengan  bitrate  9.6  kbps. Pada  gambar  4.7  (b) dengan pemrosesan CELP dengan bitrate 9.6 kbps terlihat  adanya  penekanan  pada  amplitudo gelombang. Amplitudo pada proses CELP dengan bitrate  9.6  kbps  lebih  kecil  jika  dibandingkan dengan  suara  asli. Pada  gambar  4.7  (c) dengan pemrosesan CELP pada bitrate 16 kbps amplitudo gelombang  semakin  ditekan  jika  dibandingkan dengan suara asli.
Gambar  4.8 (a) CELP  untuk 75dB  tipe  suara 2 (b) Proses  CELP  dengan  bitrate  9.6  kbps  untuk 75dB tipe  suara 2  (c) Proses  CELP  dengan  bitrate  16  kbps untuk 75dB tipe suara 2.
Pada gambar  4.8  (a) dapat  terlihat  3  bentuk gelombang  suara  menurut  amplitudo  dan  waktu, gelombang  suara  asli  / original  speech  samples,
gelombang  suara  yang  telah  mengalami  proses CELP  dengan  bitrate  16  kbps,  dan  yang  terakhir gelombang  suara  yang  mengalami  proses  CELP dengan  bitrate  9.6  kbps. Pada  gambar  4.8  (b) dengan pemrosesan CELP dengan bitrate 9.6 kbps terlihat  adanya  penekanan  pada  amplitudo gelombang. Amplitudo pada proses CELP dengan bitrate  9.6  kbps  lebih  kecil  jika  dibandingkan dengan  suara  asli. Pada  gambar  4.8 (c) dengan pemrosesan CELP pada bitrate 16 kbps amplitudo gelombang  semakin  ditekan  jika  dibandingkan dengan suara asli.
Gambar  4.9 (a) CELP  untuk 100dB  tipe  suara 2 (b) Proses  CELP  dengan  bitrate  9.6  kbps  untuk 100dB tipe  suara 2  (c) Proses  CELP  dengan  bitrate  16  kbps untuk 100dB tipe suara 2.
Pada  gambar  4.9  (a) dapat  terlihat  3  bentuk gelombang  suara  menurut  amplitudo  dan  waktu, gelombang  suara  asli  / original  speech  samples, gelombang  suara  yang  telah  mengalami  proses CELP  dengan  bitrate  16  kbps,  dan  yang  terakhir gelombang  suara  yang  mengalami  proses  CELP dengan  bitrate  9.6  kbps. Pada  gambar  4.9  (b) dengan pemrosesan CELP dengan bitrate 9.6 kbps terlihat  adanya  penekanan  pada  amplitudo gelombang. Amplitudo pada proses CELP dengan bitrate  9.6  kbps  lebih  kecil  jika  dibandingkan dengan  suara  asli. Pada  gambar  4.9  (c) dengan pemrosesan  CELP  pada  bitrate  16  kbps  bentuk gelombang mulai terlihat perubahan.
Gambar 4.10 Perbandingan sinyal suara 25dB tipe 1 dengan 25dB tipe 2.
Pada  gambar 4.10 untuk  gambar  pertama adalah  suara  25dB  tipe  1  sedangkan  yang  kedua adalah  25dB  untuk  tipe  suara  2.  Pada  frekuensi sekitar 2000 Hz maka dapat dilihat magnitude nya sekitar  60 – 80  dan  pada  frekuensi  4000  Hz magnitude nya sekitar 80 – 140.
Gambar 4.11 suara terapi 25dB dalam frequency domain.
Pada  gambar  4.11 diatas,  terlihat  range frekuensi untuk suara terapi 25dB. Terlihat bahwa range  frekuensi  nya  sekitar  0 – 300  Hz.  Dimana ketika  mencapai  frekuensi  200  Hz  mengalami amplitudo tertinggi yaitu sekitar 7000.

## Gambar 4.12 Tipe suara 1 dengan noise reduction
25dB dalam frequency domain.
Dari gambar 4.12 diatas terlihat bahwa untuk tipe  suara  1  dengan noise  reduction 25dB memiliki range frekuensi yang cukup lebar. Range frekuensi  nya  0 – 1000  Hz.  Amplitudo  tertinggi tampak  pada  range  frekuensi  400 – 500  Hz  yang mencapai amplitudo 50 dan range frekuensi 700 – 800 Hz mencapai amplitude sekitar 150.
Gambar 4.13 Perbandingan frekuensi suara terapi dengan tipe suara 1.
Pada  gambar  pertama  untuk  suara  terapi, range  frekuensinya  dari  0-1000  Hz,  sedangkan pada  gambar  kedua,    untuk  suara  lumba-lumba tipe  1  dengan  range  frekuensi  0-1000  Hz, mengalami  amplitude  yang  cukup  beragam, terlihat  perbedaan  yang  cukup  signifikan  dari kedua  gambar  diatas.  Pada  suara terapi  amplitudo tertinggi hanya pada range 100-200 Hz, sedangkan pada  suara  lumba-lumba  tipe  1,  amplitudo tertinggi pada range 400-500 Hz dan 700-800 Hz.

## V. SIMPULAN

## A. Simpulan
Berdasarkan  simulasi  dan  pembahasan  yang telah dilakukan, dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut :
1. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menentukan range  frekuensi  dua  jenis  suara  lumba-lumba untuk dikodekan menggunakan CELP dengan bitrate 16 kbps dan bitrate 9.6 kbps
2. Dari  pengkodean  yang  dilakukan,  suara  yang dikodekan dengan bitrate 16 kbps menghasilkan  suara  yang  jauh  lebih  jernih dibandingkan dengan bitrate 9.6 kbps
3. Range  frekuensi  yang  diperoleh  dari  kedua jenis  suara  lumba-lumba  yang  telah diolah menggunakan  pengkodean  CELP  didapatkan sekitar  0-300  Hz  untuk  jenis  suara  1  dan  0- 1000 Hz untuk jenis suara 2.
4. Terlihat  ada  perbedaan  range  frekuensi  bila dibandingkan dengan suara terapi yang dijual dipasaran  yang  berada  pada  range  frekuensi 0-300 Hz,  hal  ini  dapat  mungkin  terjadi dikarenakan pada suara terapi tidak
mengalami  proses  pereduksian noise terlebih dahulu  sehingga  hanya  merekam  suara  asli secara  langsung,  sedangkan  suara  hasil pengolahan  telah  mengalami  2  kali  proses yaitu noise reduction dan pengkodean CELP.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Schroeder,  Manfred.,  S.Atal,  Bishu., Code-Excited  Linear  Prediction  (CELP):
High-Quality Speech At Very Low Bit Rates. 1985. [2] Spanias, Andreas., Venkatraman., A Simulation  Tool  For  Introducing  Algebraic CELP (ACELP) Coding Concepts In A DSP Course, Massachusetts, 2002.
[3] Chu,  C.C.,  Kabal,  P., Codebook  Excited Linear  Prediction  of  Speech  :  Performance in the Presence of Channel Errors. 1988.
[4] R.  Schroeder,  Manfred.,  S.Atal,  Bishu., Code-Excited  Linear Prediction  (CELP): High-Quality Speech At Very Low Bit Rates. 1985.
[5] Kabal,  P., Code  Excited  Linear  Prediction Coding of Speech at 4.8 kb/s. 1987.
[6] Kabal,  P., Speech  Coder:  A  Matlab Implementation. 2011. G. 723.1.
[7] Marc  Valin., Jean., Speex:  A Free  Codec For Free Speech. 2006.
[8] Marc  Vallin., An  Enhanced  Adaptive
Codebook For A CELP Coder. 1994.
[9] Kumar  Devalapalli,  Suresh.,  Rangarajan,
Raghuram., Venkataramanan, Ramji,
Design of a CELP Speech Coder and Study of  Complexity  vs  Quality Trade-offs  for Different Codebooks. 2004
[10] Lampung,  Universitas, Format  Penulisan
Karya Ilmiah Universitas Lampung. Universitas Lampung. Lampung. 2008.
[11] http://reocities.com/SiliconValley/peaks/7 687/section1c.html . Diakses  pada  tanggal 24 November 2013
[12] http://www.mathworks.com/matlabcentral
/fileexchange/39038-celp-
codec/content/CELP_done/CELP_RUN.m .
Diakses pada tanggal 20 Oktober 2013