Biospecies Vol. 9 No.1, Januari 2016, hal. 1-6.
Identifikasi Speech Recognition Manusia dengan Menggunakan Average Energy dan Silent Ratio Sebagai Feature Extraction Suara pada Komputer
Identification Human speech recognition using Average energy and Silent ratio as Voice feature extraction in Computer
Wawan KURNIAWAN 1)
1) Staf Pengajar Pendidikan Fisika PMIPA FKIP Universitas Jambi Kampus Pinang Masak Mendalo Darat Jambi email: wwnkurnia79@gmail.com
Abstract. Biometric recognition  is  recognition  systems  or  the  identification  of  a  person  based  on specific  biological  characteristics  possessed  by  the  person,  the  function  of  the  security  system  by recognizing  a  person's  identity.  Speech  recognition  is  a  process  performed  computer  to  recognize words  spoken  by  a  person  without  regard  to  the  identity  of  the  person  concerned.  The pattern of increase  and  decrease  sound  signals  are  characteristic  of  a  person  in  terms  of  speech,  so  that  the average energy sound and silence duration threshold  is the most important factor to detect a person's character and voice patterns. While processing algorithms Frequency Fourier Transform (FFT) is used to feature extraction components of the data in the frequency domain. The test results that indicate that a person's voice recorded with a duration of two seconds later the distribution of wave signal for 0.2 seconds  Average  amount  of  energy  obtained  was  2.323  and  the  Silent  ratio  of  0.249.  Both  of  these values are the hallmark of someone who can be recognized by the computer.
Keywords: Avarege Energy, Fourier FrequencyTransform, Speech recognition, Silent Ratio
Abstrak. Biometric  recognition merupakan  sistem  pengenalan    atau  identifikasi  seseorang berdasarkan karakteristik  biologis khusus yang dimiliki oleh orang tersebut , fungsinya  untuk sistem keamanan  dengan  mengenali identitas seseorang. Speech recognition merupakan suatu  proses yang dilakukan    komputer  untuk  mengenali  kata  yang  diucapkan  oleh  seseorang  tanpa  mempedulikan identitas  orang  terkait.  Pola  peningkatan  dan  penurunan  signal  suara  merupakan  ciri  khas (feature extraction) dari  seseorang  dalam  hal  berbicara,  sehingga  antara  energy  rata-rata  ( Average  Energy ) bunyi  dan  lamanya  ambang  diam  ( Silent  Ratio )  merupakan  faktor  yang  terpenting  untuk  mendeteksi karakter dan pola suara seseorang. Sedangkan  proses algoritma Fourier Frequency Transform (FFT) digunakan untuk mencirikan komponen-komponen data pada domain frekuensi. Hasil pengujian yaitu menunjukkan  bahwa  suara  seseorang  yang  direkam  dengan  durasi  dua  detik  kemudian  dilakukan pembagian  sinyal  gelombang  selama  0,2  detik  diperoleh  besarnya Average  energy adalah  2,323  dan proses Silent ratio sebesar 0,249. Kedua nilai tersebut  merupakan feature extraction suara seseorang yang dapat dikenali oleh komputer.
Kata kunci: Avarege Energy, Fourier Frequency Transform, Speech recognition, Silent Ratio

## PENDAHULUAN
Voice  recognition dibagi  menjadi  dua  jenis, yaitu speech recognition dan speaker recognition . Speech  recognition adalah  proses identifikasi  suara  berdasarkan  kata  yang diucapkan.  Parameter  yang    dibandingkan ialah  tingkat  penekanan  suara  yang  kemudian akan  dicocokkan  dengan template  database yang  tersedia.  Sedangkan  sistem    pengenalan suara  berdasarkan  orang  yang  berbicara dinamakan speaker  recognition .  Pada  pene- litian ini hanya akan dibahas mengenai speech recognition karena  kompleksitas  algoritma yang  diimplementasikan  lebih  sederhana  dari pada speaker recognition.
Biometrik,  termasuk  di  dalamnya speech recognition ,  secara  umum  digunakan  untuk identifikasi  dan  verifikasi.  Identifikasi  ialah mengenali  identitas  seseorang,  dilakukan perbandingan kecocokan antara data biometric seseorang  dalam database berisi  record karakter  seseorang.  Sedangkan  verifikasi adalah  menentukan  apakah  seseorang  sesuai dengan  apa  yang  dikatakan    terhadap  dirinya. Biometric  recognition merupakan  sistem pengenalan  atau identifikasi seseorang  berda- sarkan  karakteristik    biologis  khusus  yang dimiliki  oleh  orang  tersebut.  Fungsinya  selain untuk  sistem  keamanan  dengan  mengenali identitas  seseorang,  juga  untuk  identifikasi penyakit  yang  diderita  seseorang,  keperluan militer,  dan  lain-lain.  Aplikasi biometric recognition antara lain retinal scan (identifikasi berdasarkan pola pembuluh  darah pada  retina  mata), fingerprint recognition (identifikasi  pola  sidik  jari  unik  pada  setiap orang), face recognition (pengenalan  se- seorang berdasarkan raut dan ekspresi seseorang dengan kunci utama pada letak mata dan  mulut), dan voice  recognition .
Voice  recognition dibagi  menjadi    dua  jenis, yaitu speech recognition dan speaker recognition . Berbeda dengan speaker recognition yang  merupakan  pengenalan identitas  yang  diklaim  oleh  seseorang  dari suaranya  (ciri  khusus  dapat  berupa    intonasi suara, tingkat kedalaman suara, dan sebagainya), speech recognition adalah proses yang  dilakukan  komputer  untuk  mengenali kata  yang  diucapkan  oleh    seseorang  tanpa mempedulikan identitas orang terkait. Implementasi speech  recognition misalnya perintah  suara  untuk  menjalankan  aplikasi komputer. Algoritma FFT ( Fourier Frequency
transform )  merupakan    salah  satu  metode untuk transformasi sinyal suara menjadi sinyal frekuensi.  Artinya  proses  perekaman    suara disimpan dalam bentuk digital berupa gelombang  spektrum suara berbasis frekuensi.

## Bentuk Sinyal dalam Gelombang Sinusoidal
Bentuk  sinyal  sinusoidal  merupakan  contoh sinyal  waktu  kontinyu  dan  juga  menggunakan terminologi  sinyal  analog.  Bentuk  persamaan gelombang  dalam  persamaan  (1)  mempresen- tasikan  nilai  magnitudo  sinyal  sebagai  fungsi waktu.  Di  dalam  kondisi  real  seringkali dinyatakan  dalam  besaran  volt.  Nilai  x(t) dalam parameter yang umum untuk pengukuran  dinyatakan  dalam  V(t)  yang penunjukkan  nilai  simpangan  sinyal  atau magnitudonya pada suatu waktu t.
) 2 ( cos ) (     t A t x (1)
bentuk  sinyal  sinusoidal  seperti  pada  gambar di bawah ini.
Gambar 1.  Grafik suara pola signal sinusoidal frekuensi 200 Hz
Sedangkan  untuk  besaran  lain  dari  sinyal dalam  hal  ini  adalah  daya  dinyatakan  sebagai persamaan  (2),  sebagai  perbandingan  antara tegangan (V) dan hambatan (R):
R t V t P 2 )) ( ( ) (  (2)

## Energi Pada Sinyal Bicara
Untuk menghitung energi sinyal suara menggunakan formulasi dasar berikut:
   T t k t w t V E 0 2 )) ( ) ( ( (3)
Biospecies Vol. 9 No.1, Januari 2016, hal. 1-6.
Dimana:  w  (m)  =  fungsi  window  seperti hamming , honing , Bartlett ,  dan boxcar .
Panjang window dalam hal ini adalah m, untuk durasi  dari  t=0  sampai  t=T  akan  didapatkan window  sebanyak  n=T/m  apabila  tidak  ada overlapping antara  window  satu  dengan  yang lain.  Jika  terjadi overlapping antara  window satu  dengan  yang  lain,  misalnya  sebesar  m/2, maka  jumlah  window  dalam  satu  durasi  T adalah sebanyak n = 1 + T/(m/2). Untuk suatu pengamatan  energi  pada frame ke -k bentuk persamaan (4) menjadi:
    T t k t k w t V E 0 2 )) ( ) ( ( (4)
dimana  k  akan  menentukan  posisi  titik-titik window  pada  sinyal  tersebut,  ini  juga  dikenal sebagai  model sliding  window .  Untuk  sinyal sinus  dalam  bentuk  energi  dapat  diberikan seperti gambar berikut:
Gambar 2. Sinyal sinus dalam bentuk energy
Silent  Ratio  (SR)  adalah  jumlah  dari banyaknya sampel yang dibawah nilai treshold tertentu,  dibagi  dengan  banyaknya  sampel seperti rumus (5).
   l s SR (5)
s =   Periode  keheningan  dalam  potongan  file audio l  =   Panjang dari tiap potongan file audio
Masukkan audio, apabila berpusat tinggi maka dikenal  sebagai  musik.  Apabila  tidak,  maka perkataan dan musik. Apabila rasio keheningan  tinggi,  maka  bukan  musik,  tetapi perkataan dan solo musik. Sehingga penelitian ini  bertujuan  untuk  menyelidiki  bagaiamana cara  mengekstraksi  ciri  suara  yang  direkam sehingga  dapat  diketahui  pola average  energy dan silent ratio sebagai ciri dari suara manusia.

## METODE PENELITIAN

## 1. Akuisisi  Signal Audio
Pengambilan suara dilakukan melalui rekaman laptop selama 2 detik frekuensi 11.025 Hz.
Gambar 3. Spektrum suara dalam 2 detik

## 2. Ekstraksi Ciri Suara
Untuk  mengenali  bentuk  atau  pola  dari  suatu sinyal  suara  harus  dengan  mengekstraksi  ciri sinyal tersebut.  Adapun langkah-langkah yang harus dilakukan adalah :
a. Membagi sinyal rekaman suara berdasarkan range  waktu,  sehingga  diperoleh  potongan- potongan  sinyal  suara  dalam  hal  ini  range waktu yang digunakan 0,2 detik.
Gambar 4.  Pemotongan  signal  suara  dalam 0,2 detik
b. Setiap  potongan  sinyal  kemudian  dirubah ke  dalam  domain  frekuensi  dengan  meng- gunakan Fourier  Frequency  Transform
(FFT)
Gambar 5.  Bentuk  domain  frekuensi  dengan FFT
Biospecies Vol. 9 No.1, Januari 2016, hal. 1-6.
c. Setelah  dapat  FFT  maka  dapat  dilihat power  atau  energy  tekanan  tiap  puncak sinyal terhadap frekuensi kemudian dihitung rata-rata energinya:
N n x E N n     1 0 2 ) ( (6)
Dimana:  E   = Energy N  = Banyaknya puncak signal N  = Nilai energy setiap signal
d. Ekstraksi  ciri  untuk  suara  kedua  adalah Silent  ratio dimana  setiap  akuisisi  suara selalu  ada  suara  yang  berada  dalam keadaan  tenang  ( noise )  hingga  diambang diam.  Hal  ini  perlu  diperhitungkan  karena
untuk mendapatkan signal suara yang khas harus  dikurangi  dengan  ambang  keadaan diam ( silent).
e. Setelah  didapat Avarage  Energy dan Signal  Ratio setiap  potongan  kemudian dijumlahkan kesemua potongannya, sehingga  dihasilkan  nilai  rata-rata  untuk setiap rekaman suara

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  diperoleh  nilai  rata-rata Average  Energy  dan  Silent  Ratio,  kemudian nilai  tersebut  digunakan  sebagai  ekstraksi suara yang akan dikenali oleh komputer. Hasil tersebut ditujukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Silent Ratio dan Avarage Energy untuk Identifikasi Signal Suara No. Waktu Silent Ratio Average Energy 1 0,0 – 0,2 0,3985 0,5331 2 0,2 – 0,4 0,4316 0,1508 3 0,4 – 0,6 0,2135 1,0525 4 0,6 – 0,8 0,3636 0,552 5 0,8 -1,0 0,1061 4,1778 6 1,0 -1,2 0,2375 2,1395 7 1,2 – 1,4 0,0558 8,4383 8 1,4 – 1,6 0,2085 3,0165 9 1,6 – 1,8 0,2344 0,8545 Jumlah 2 , 2495 20 , 915 Rata -rata 0 , 24994 2 , 3238
Sinyal  suara  yang  diperoleh  dari  hasil pengambilan  data  suara  selama  2  detik, dipotong  atau  dibagi  dalam  rentang  0,2  detik. Beberapa grafik hasil pemotongan menunjukan adanya  penyimpangan  amplitude  yang  besar sehingga  menunjukan  adanya  energy  lebih pada sinyal.
Pengambilan suara pada rentang waktu 0,4-0,6 yang  menghasilkan  energy  sebesar  1,0525. Grafik  hasil  pemotongan  suara  untuk  rentang waktu 0,4-0,6 dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6.   Pemotongan sinyal suara pada 0,4-0,6 detik
Berikutnya  pada  rentang  waktu  0,8-1,0  detik terjadi  peningkatan  energy  akibat  penyim- pangan  amplitudo  dengan  merata-ratakan setiap  puncak  pada  sinyal  suara,  maka diperoleh  energi  suara  tersebut  adalah  4,1778, seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Pemotongan sinyal suara pada 0,8- 1,0 detik
Biospecies Vol. 9 No.1, Januari 2016, hal. 1-6.
Pada  detik  1,2-1,4  kembali  terdapat  sinyal suara  yang  memiliki  energi  rata-rata  8,4383 dan  penyimpangan  amplitudo  yang  cukup besar,  hal  ini  diakibatkan  karena  adanya intonasi  dan  intensitas  suara  yang  kuat    pada saat  pembicara  mengeluarkan  bunyi  sebuah kata.  Grafik  pada  Gambar  8  mendiskripsikan peristiwa tersebut.
Gambar 8.  Pemotongan sinyal suara pada 1,2- 1,4 detik
Selanjutnya  pada  1,4-1,6  detik  terdapat peningkatan  intensitas  dan  penyimpangan amplitudo sehingga menghasilkan energy rata- rata  pada  setiap  sinyal  adalah  3,0165,  seperti pada Gambar 9.
Gambar 9.  Pemotongan sinyal suara pada 1,4- 1,6 detik
Pola  peningkatan  dan  penurunan  signal  suara merupakan  ciri  khas  dari  seseorang  dalam  hal berbicara,  sehingga  antara  panjang  bunyi  dan lamanya ambang diam  merupakan faktor yang terpenting untuk mendeteksi karakter dan pola suara seseorang ( speech recognition ).
Pengkuran nilai energi pada sinyal suara harus melibatkan  fungsi  window.  Hal  ini  dikarena dalam  pengukuran  energi  sinyal  suara  kita harus menyusunnya dalam frame-frame tertentu. Ini merupakan standar dalam teknologi  speech  processing,  sebab  secara umum  dalam  pengolahan  sinyal  suara  kita terlibat  dengan  sinyal  dengan  durasi  yang terlalu panjang bila dihitung dalam total waktu pengukuran.  Fenomena  ini  juga  dikenal sebagai short term speech signal energy.
Pada  proses  algoritma Fourier  Frequency Transform (FFT), digunakan untuk mengestrak komponen-komponen data pada domain frekuensi,  dimana  domain  spasial  ataupun domain  waktu,  komponen-komponen  tersebut tidak  terlihat  secara  eksplisit.  Seperti  pada grafik yang dideskripsikan Gambar 10.
Gambar 10.  Proses  algoritma  FFT  dapat mengekstrak frakuensi

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpul- kan  bahwa  bentuk  khas  suara  ( feature extraction ) manusia dapat diperoleh dari besar energi  rata-rata  ( Average  energy )  dan  batas ambang  diam  ( Silent  rasio ).  Pola  tersebut dapat  dijadikan  proses  ekstraksi  ciri  pada proses  pengenalan  suara  manusia.  Data  yang diperoleh  dari  penelitian  ini  bahwa  besar Average energy adalah 2.323 dan proses Silent ratio sebesar 0.249.

## DAFTAR PUSTAKA
Campbell, JPJR. 1997. Speaker Recognition: A Tutorial. Proc.  IEEE,  vol.85,  no  9, pp1437-1462.
Proakis,  JG,  dan  Manolakis,  DG.  1997. Pemrosesan  Sinyal  Digital ,  edisi Bahasa Indonesia jilid 1, Jakarta:
Prenhallindo.  Rabiner,  LR,  Juang  BH.  1993.
Fundamentals of Speech
Recognition .  New  Jersey:  Prentice
Hall. ISBN 0-13-015157-2.
Ho,  CE.  1998. Speaker  Recognition  System , Project Report. California: California Institut of Technology.
Krishnan, M, Neophytou, CP, and Prescott, G.
1994. Wavelet  Transform  Speech Recognition Using Vector Quantization, Dynamic Time Warping  and  Artificial  Neural Networks , Lawrence, KS 66045:Center  of  excellence  in computer aided systems engineering  and  Telecominication & Information Sciences Laboratory 2291 Irving Hill Drive
Li,  Ze-Nian  dan  Drew,  Mark  S.,  2004,
Fundamentals of Multimedia,
Pearson,  Prentice  Hall,  Upper
Saddle River, New Jersey,hal.137 .