Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## KOMPARASI DAN ANALISIS AI BASE NOISE SUPPRESSION: STUDI KASUS RTX VOICE

## COMPARISON AND ANALYSIS ON AI BASE NOISE SUPPRESSION: STUDY CASE OF RTX VOICE
Yefta Christian 1 , Herman 2 , Chris Tan 3 1,2,3 Universitas Internasional Batam yefta@uib.ac.id

## ABSTRACT
Since the COVID-19 pandemic, many people have realized that many of the activities we do daily can be done through online meetings. However, when we conduct online meetings, there is often a problem where the speaker's voice is not clear due to external interference such as keyboard sounds, other people's voices and several other factors. To overcome this problem, AI noise suppression can be used, which can help eliminate distracting sounds to clarify the speaker's voice. Currently there are two types of AI noise suppression, namely using hardware such as RTX Voice which uses AI capabilities on graphics cards and software that uses models that are trained on applications or through the cloud. The research method used in this research is experimentation. The  results of this study prove that by using AI noise suppression the speaker's voice can become clear by removing other sounds that can interfere with the clarity of the speaker's voice.
keywords: Noise Suppression, Artificial Intelligence, RTX Voice, Krisp, Comparison

## ABSTRAK
Sejak  pandemi  COVID-19  banyak  orang  menyadari  banyak  kegiatan  yang  kita  lakukan  sehari-hari  dapat dilakukan melalui online meeting . Namun ketika kita melakukan online meeting sering terjadi masalah dimana suara pembicara tidak jelas karena gangguan luar seperti suara keyboard , suara orang lain dan beberapa faktor lainnya.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dapat  digunakan  AI noise  suppression ,  yang  dapat  membantu menghilangkan  suara  mengganggu  untuk  memperjelas  suara  pembicara.  Saat  ini  ada  dua  jenis  AI noise suppression yaitu  menggunakan hardware seperti RTX  Voice yang  menggunakan  kemampuan  AI  pada  kartu grafis dan software yang menggunakan model yang di latih pada aplikasi atau melalui cloud . Metode penelitian yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ada  eksperimen.  Hasil  dari  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  dengan menggunakan AI noise suppression suara pembicara dapat menjadi jelas dengan menghapus suara lainnya yang dapat mengganggu kejelasan suara pembicara.
Kata Kunci : Noise Suppression, Artificial Intelligence, RTX Voice, Krisp, Comparison

## PENDAHULUAN
Sekarang kita dapat melakukan kelas, kerja,  bertemu  dengan  teman  dan  banyak lagi  secara online .  Sejak  masa  pandemi COVID-19  orang  sadar  bahwa  banyak kegiatan  yang  kita  lakukan  sehari-hari dapat  dilakukan  melalui online  meeting . Untuk melakukan online meeting dibutuhkan  komponen  yang  mendukung seperti  perangkat  keras  dan  perangkat lunak.  Salah  satu  hal  penting  ketika melakukan online  meeting adalah  suara berbicara yang jelas agar tidak terjadi salah paham.  Alasan  suara  berbicara  tidak  jelas terdapat  beberapa  faktor,  seperti  suara keyboard ,  orang  lain  yang  berbicara  di
belakang,  suara  jalan  dan  lain-lainnya (Fricke et al., 2022).
Ketika  suara  kita  tidak  jelas  pada online  meeting atau  rekaman  ada  banyak hal  yang  dapat  kita  lakukan  untuk memperbaiki  masalah  tersebut,  seperti menggunakan mikrofon kondensor yang di mana  mikrofon  tersebut  hanya  mengambil suara  dari  satu  arah  atau  menggunakan mikrofon yang memiliki pengaturan pickup pattern yang  di  mana  pengguna  dapat mengatur dari arah mana mikrofon tersebut akan mengambil suara. Namun tidak semua orang dapat mengganti mikrofon jika ingin karena  sesuai  dengan  model  dan  kualitas yang  dipilih  dana  yang  diperlukan  untuk
juga  relatif  tinggi.  Selain  mengganti mikrofon terdapat cara lain untuk mengatasi masalah tersebut.
Berdasarkan penelitian
yang dilakukan  (Chu  et  al.,  2022)  yang melakukan  eksperimen  tentang  dampak suara angin dengan performa ANC ( Active Noise  Control )  pada  sebuah headphone di terowongan  angin.  Pada  penelitian  ini ditemukan  kemampuan noise  reduction berkurang  dengan  kecepatan  angin.  Dan dengan bantuan algoritma noise suppression yang  dikembangkan  untuk mengurangi  suara  angin  saat  berada  di terowongan  ini  mendapatkan  hasil  yang lebih  rendah  lagi  dibandingkan  dengan algoritma konvensional.
Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk  memperjelas  suara  berbicara  adalah dengan  menggunakan noise  suppression , yang  di  mana  suara  yang  diterima  ke komputer akan di filter untuk menghasilkan suara  berbicara  yang  lebih  jelas  dengan menghilangkan  suara  yang  mengganggu. Dengan perkembangan zaman sekarang ini noise  suppression sudah  didukung  dengan bantuan  AI  untuk  menganalisis  suara berbicara  untuk  menghasilkan  suara  yang lebih  jelas.  Sekarang  ini  sudah  banyak perangkat  lunak  yang  mengandalkan  AI untuk membantu mengatasi masalah berhubungan dengan kejelasan suara. Salah satu  perangkat  lunak  yang  menggunakan kemampuan Graphic  Processing  Unit (GPU) dan AI untuk menghapus suara yang mengganggu  kejelasan  suara  berbicara adalah Nvidia RTX Voice . Seperti penelitian yang  dilakukan  oleh  (Stumpf  &  Parker, 2021)  yang  telah  melakukan  eksperimen dengan  melakukan  siaran  langsung  di dalam  laboratorium  teknik  mesin  dengan menggunakan RTX  Voice sebagai noise suppression untuk  menghilangkan  suara berisik  pada  ruangan  tersebut.  Perangkat lunak  ini  hanya  bekerja  pada  komputer yang  memiliki  kartu  grafis  buatan Nvidia . Cara  kerja RTX  Voice adalah  dengan dibuatnya mikrofon virtual pada komputer, yang  di  mana  suara  akan  diambil  dari mikrofon  dan  akan  di  filter  melalui  kartu
grafis  untuk  mendeteksi  suara-suara  yang mengganggu  kejelasan  pembicara.  Semua ini  terjadi  pada  jangka  waktu  yang  sangat singkat bahkan instan.
Sedangkan  perangkat  lunak  yang menggunakan  AI software-base untuk meningkatkan kejelasan suara tanpa mengandalkan  GPU  seperti Krisp ,  yang dimana Krisp dapat  digunakan  pada komputer  apa  pun  dengan headset dan mikrofon apa pun. Perbedaan antara Krisp dan RTX  Voice adalah Krisp tidak  perlu menggunakan  kartu  grafis  buatan Nvidia , Krisp adalah aplikasi berbasis subscription namun  dapat  dicoba  menggunakan  secara gratis  melalui free  trial dan Krisp memerlukan  koneksi  internet  selama penggunaan.  Koneksi  internet  diperlukan karena  cara  kerja Krisp adalah  dengan menyesuaikan  situasi  suara  dengan  model yang  lebih  cocok  untuk  memaksimalkan kinerja  filter  yang  diambil  melalui cloud . Seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Mukherjee & Jain, 2021) di mana mereka menemukan dengan menggunakan AI yang dapat  mendeteksi  geolokasi  dan  kondisi suara  sekitar  untuk  memilih  model noise cancelling seperti Krisp dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan menggunakan model yang konvensional.
Belakangan ini sudah banyak aplikasi meeting yang  memiliki  fitur  AI noise suppression bawaan yang dapat digunakan oleh  semua  peserta meeting .  Namun kualitas  filter  tersebut  tidak  sebagus  filter yang  menggunakan  kartu  grafis  atau software-base terpisah  seperti Krisp .  Hal ini karena model AI yang diajarkan hanya cukup  untuk  menutupi  sampel  yang  kecil sehingga  jika  ada  suara  di  luar  yang diajarkan  kepada  model,  suara  tersebut tidak  akan  ditutupi.  Selain  itu  metode penutupan  suara  tidak  dilakukan  secara efisien sehingga mengganggu suara pembicaraan  yang  dapat  berakhir  suara menjadi lebih tidak jelas.
Penelitian mengenai perbandingan AI noise  suppression ini  sangat  jarang dilakukan  karena  hal  ini  masih  tergolong baru. Dalam penelitian ini analisis terhadap
kejelasan suara berbicara dilakukan dengan membandingkan  kualitas  suara  ketika menggunakan RTX  Voice dengan  suara ketika  menggunakan Krisp dengan  suara tanpa suppression .  Suara  yang  dihasilkan akan  diubah  menjadi  sinyal  digital  yang kemudian dapat dilihat perbedaannya. Oleh karena  itu  penelitian  ini  diberi  judul “Komparasi  dan  Analisis  AI  Base  Noise Suppression: Studi kasus RTX Voice”.
Selama penulisan penelitian menggunakan landasan teori berikut:
1. Noise Suppression
Menurut  (Braun  &  Tashev,  2020), Noise Suppression adalah speech enhancement
yang bekerja untuk mengurangi noise ataupun  suara  latar belakang  seperti  suara  orang  musik  di tempat umum, suara kerumunan, dan suara bisik lainnya.
Noise  Suppression adalah  sebuah proses  yang  dilakukan  pada  sebuah perangkat  atau  aplikasi  untuk  menghapus noise dan  suara  latar  belakang  untuk memperjelas suara pembicara.
2. Artificial Intelligence
Menurut  (Siahaan  et  al.,  2020), Artificial  Intelligence adalah  kecerdasan yang  ditambahkan  kepada  sistem  yang dapat  diatur  dalam  konteks  ilmiah. Kecerdasan  tersebut  dibuat  agar  dapat melakukan pekerjaan seperti yang dilakukan  manusia.  Dapat  didefinisikan sebagai AI jika sistem mampu menafsirkan data external dengan benar, dapat dipelajari dan  menggunakan  pembelajaran  untuk beradaptasi dan mencapai tujuan.
3. RTX Voice
RTX  Voice adalah plugin yang
dibuat oleh Nvidia
menggunakan kemampuan  kartu  grafis Nvidia RTX dan kemampuan AI kartu grafis untuk menghilangkan  suara  latar  belakang  yang mengganggu  kejelasan  suara  pada  siaran langsung,  rekaman,  meeting  dan  lain-lain yang  berhubungan  dengan  penggunaan mikrofon.
4. Krisp
Krisp adalah  aplikasi  yang  dapat digunakan pada komputer maupun
smartphone yang berguna untuk memperjelas  suara  orang  yang  berbicara dengan menggunakan AI. Aplikasi ini akan membuat  mikrofon  virtual  yang  akan menerima  suara  dan  memproseskan  suara tersebut dengan model AI yang cocok pada situasi  suara  yang  diterima.  Aplikasi  ini dapat  digunakan  pada  perangkat  apa  pun selama perangkat tersebut dapat menerima inputan  suara.  Namun  aplikasi  ini  perlu tersambung  pada  koneksi  internet  dan untuk  menggunakan  filternya  secara  tidak terbatas pengguna perlu membayar subscription ,  atau  dengan  menggunakan free trial yang di mana pengguna diberikan batas 1 jam penggunaan per hari.
5. Komparasi Komparasi  menurut  (Hanik  &
Harsono,  2020)  adalah  metode  yang digunakan  untuk  membandingkan  data- data  yang  ditarik  ke  dalam  konklusi  baru. Dengan  melakukan  perbandingan,  kita dapat  mengetahui  apakah  dari  dua  data tersebut  ada  perbedaan  yang  signifikan yang dapat kita pelajari dan analisa. Dengan mengetahui  perbedaan  tersebut  kita  dapat mempelajari  dan  memperoleh  informasi yang  dapat  digunakan  untuk  menjawab pertanyaan yang relevan.
6. Analisis Analisis  menurut  (Nurhasanah  et al., 2021) adalah proses identifikasi sesuatu dengan  tujuan  memecahkan  masalah  atau menemukan  kekurangan  dari  keadaan sebenarnya  sehingga  dapat  menemukan solusi yang diharapkan. Dengan melakukan analisis kita dapat memahami dan menjelaskan  apa  yang  terjadi  pada  proses yang  telah  dilaksanakan  dan  menarik konklusi  dari  apa  yang  kita  dapat  pada analisis.
7. Audacity Audacity adalah  aplikasi  gratis  dan open source yang  digunakan  untuk multi- track audio  editor  dan  perekam  untuk sistem  operasi  Windows,  macOS,  Linux dan  sistem  operasi  lainnya.  Aplikasi  ini dapat digunakan untuk merekam suara dari mikrofon,  merekam  suara  dari  komputer, mengkonversi media musik fisikal menjadi
media  musik  digital,  mengedit  suara, memberi efek pada suara, dan menganalisis suara.
8. Spectrogram
Spectrogram adalah  representasi visual frekuensi sebuah sinyal yang berbeda seiring waktu. Spectrogram biasa digunakan pada bidang musik, ilmu bahasa, sonar, radar, dan pengolahan wicara. Visual yang ditunjukkan pada spectrogram adalah kekuatan  atau  kebisingan  sinyal,  di  mana warna  hitam  berarti  tidak  ada  sinyal  pada frekuensi  tersebut  dan  warna  biru  hingga oren  menunjukkan  adanya  sinyal  pada frekuensi  tersebut,  di  mana  warna  biru menunjukkan  sinyal  yang  lemah  dan  oren menunjukkan sinyal yang kuat.
9. Frekuensi Suara Frekuensi Suara merujuk pada berapa banyak  gelombang  suara  pada  satu  detik siklus suara, yang di mana semakin banyak gelombang  suara  pada  satu  detik  tersebut maka  suara  yang  diterima  akan  terdengar lebih  tinggi  nadanya.  Telinga  manusia dapat menerima suara pada jarak frekuensi sekitar 20 Hz hingga 20000 Hz dan jarak ini juga  digunakan  untuk  merepresentasikan frekuensi pada suara. Pada frekuensi suara biasa  dibagi  menjadi  7  bagian  yaitu: Sub- Bass (16  -  60  Hz), Bass (60  -  250  Hz), Lower Midrange (250 - 500 Hz), Midrange (500  -  2000  Hz), Higher Midrange (2  -  4 kHz), Presence (4 - 6 kHz), Brilliance (6 - 20 kHz).
9.1 Sub-Bass (16 - 60 Hz)
Pada  frekuensi  ini  dibutuhkan headphone yang berkualitas atau memiliki frekuensi  yang  penuh  atau  memiliki subwoofer karena  pada  frekuensi  ini  kita tidak mendengarkan tapi lebih ke merasakan  karena  kita  sangat  kesulitan mendengarnya.
Contohnya seperti
instrumen kick  drums,  bass  synthesizers , dan  instrumen  orkestra  seperti  harpa,  dan bassoon.
9.2 Bass (60 - 250 Hz)
Pada  frekuensi  ini  manusia  lebih mudah  mendengarkan  suaranya  karena berada pada frekuensi kemampuan manusia, namun untuk memproduksi suara
pada  frekuensi  ini  membutuhkan  lebih banyak tenaga dibanding frekuensi yang di atas.  Pada  frekuensi  ini  kita  dapat mendengarkan  apakah  lagu  ini  terdengar lebih ringan atau lebih tebal.
9.3 Lower Midrange (250 - 500 Hz) Frekuensi ini penting karena mengandung fundamental  frequency di mana  suara  pada  frekuensi  ini  dapat menentukan pitch suara  dan  frekuensi  ini selalu  bagian  suara  dengan  volume  paling keras.
9.4 Midrange (500 - 2000 Hz)
Frekuensi  ini  penting  karena  pada frekuensi  ini  mengandung  dialog,  vokal, dan  suara  efek  pada  film  dan  suara  TV. Ketika  produser  ingin  membuat  lagi menjadi lebih “pop” di radio mereka akan fokus  pada  frekuensi  ini.  Namun  jika frekuensi  1  kHz  dinaikan  terlalu  tinggi maka  musik  dapat  menyebabkan Listener fatigue atau pendengar menjadi capek, dan tidak nyaman.
9.5 Higher Midrange (2 - 4 kHz) Frekuensi ini adalah frekuensi yang paling  sensitif,  di  mana  suara  konsonan seperti huruf k, p, s, t dapat ditemukan pada frekuensi  ini.  Oleh  karena  itu  jika  lagu kekurangan  frekuensi  ini  maka  kita  akan langsung menyadarinya, namun jika terlalu di empasiskan maka lagu akan menjadi sulit di dengar.
9.6 Presence (4 - 6 kHz)
Frekuensi  ini  dapat  membuat  lagu menjadi lebih terasa hangat dan kemanisan pada  alat  musik  orkestra, synths ,  dan high strings . Namun jika berlebihan maka akan menjadi kekerasan dan bunyi berdesis. Jika dilakukan dengan benar maka dapat terasa seperti sedang berada di depan musik yang sedang dimainkan.
9.7 Brilliance (6 - 20 kHz)
Pada range ini  sesuai  dengan namanya akan membuat lagu menjadi lebih cemerlang, namun jika diberikan berlebihan maka akan menghasilkan bunyi berdesis.  Di  atas  10  kHz  sering  disebut sebagai “air” band.
10. OBS
Menurut  (Qorib  &  Zaniyati,  2021), OBS atau Open Broadcast Software adalah aplikasi  dapat  digunakan  untuk  merekam video dan melakukan siaran langsung yang mudah  diakses  dan  gratis.  Aplikasi  OBS dirilis  pada  1  september  2012  yang  di bangun menggunakan bahasa pemograman C/C++  dan  dibangun  menggunakan  Qt. Aplikasi  ini  memiliki  banyak  fitur  yang dapat  mempermudah  pengguna  seperti melakukan live editing  saat  merekam  atau melakukan siaran langsung, mengatur besar window  yang  ditampilkan,  mengatur sumber suara dan volume, dan banyak lagi.
11. Virtual Audio Cable Virtual Audio Cable adalah aplikasi yang  membuat  perangkat  suara  virtual, dimana  input  suara  akan  diteruskan  ke output  suara  dan  sebaliknya,  suara  output diteruskan ke input suara. Dengan aplikasi ini  pengguna  dapat  membuat  suara  yang dimainkan  di  desktop  menjadi  suara  yang keluar  dari  mikrofon  kita  dan  sebaliknya, suara dari mikrofon kita menjadi suara yang keluar dari desktop kita.
12. Metode Eksperimen
Menurut (Rohmi Khalida &
Astawan, 2021), metode eksperimen adalah metode  pembelajaran  yang  mengarahkan seseorang  untuk  melaksanakan  sebuah percobaan  secara  mandiri  sehingga  dapat mengalami  dan  membuktikan  sendiri  hal yang  dipelajari.  Metode  ini  memberikan kesempatan untuk mengalami suatu percobaan  secara  mandiri  dan  mengikut semua  prosesnya  hingga  dapat  menarik kesimpulan sendiri. Dengan metode eksperimen pelaksana dapat mengkonstruksi pengetahuan secara mandiri  dan  mengembangkan  kemampuan berpikir ataupun kreativitas

## METODE
Pada
penelitian ini penulis
menggunakan jenis  penelitian eksperimen. Penelitian ini bertujuan untuk mencari tahu pengaruh  AI noise  suppression pada kualitas suara berbicara. Sebelum memulai penelitian  ini,  penulis  akan  mencari
referensi  mengenai  hal  yang  berhubungan dengan noise  suppression ,  cara  kerja  AI noise suppression , dan penjelasan mengenai  kejelasan  suara.  Setelah  penulis mendapatkan  referensi  yang  cukup  dari penelitian  yang  sudah  pernah  dilakukan sebelumnya,  penulis  akan  merancang proses  yang  akan  dilakukan  selama penelitian  dari  referensi  yang  telah didapatkan.
Penelitian  akan  dilakukan  dengan eksperimen  oleh  karena  itu  pengumpulan data  akan  dilakukan  dengan  melakukan perekaman  suara  pada  kondisi  yang menatang  sebagai  data  awal  yang  akan digunakan  untuk  diterapkannya  berbagai jenis  AI noise  suppression dan  juga  akan digunakan sebagai garis dasar perbandingan.  Tahap  selanjutnya  adalah mengolah data yang baru saja direkam dan proses  menggunakan  filter  AI noise suppression . Pada tahap ini file suara akan dibuat menjadi data yang dapat dilihat yaitu membuat gambar spectrogram dari masing- masing file suara. Selain itu file suara juga akan  proses  untuk  menghasilkan  data frekuensi  suara  berupa  angka  frekuensi (Hz) dan level (dB).
Setelah data tersebut diubah, penulis dapat  melakukan  analisis  masing-masing data yang telah dikumpulkan dan dilakukan perbandingan  untuk  melihat  perbedaan sebelum  dan  setelah.  Dari  hasil  analisis penulis  akan  membahas  apa  saja  yang berubah  sebelum  dan  sesudah  filter  AI noise  suppression diterapkan  pada  file suara, dan dari hasil yang didapatkan dapat memahami  hal-hal  yang  membuat  hasil kedua  AI  berbeda  satu  sama  lain  dari referensi  yang  telah  dicari.  Penulis  akan menjelaskan  mengapa  hasil  dari  kedua  AI berbeda  dan  apa  yang  dapat  membuat mereka  berbeda.  Terakhir  penulis  akan menarik  kesimpulan  dari  keseluruhan penelitian yang telah dilakukan.
1. Penentuan Konsep
Pada  tahap  ini  penulis  akan menentukan  apa  saja  yang  akan  menjadi faktor yang diperhatikan ketika menganalisis  hasil  dari  data  yang  telah
dikumpulkan.  Setelah  melihat  beberapa referensi  mengenai noise  suppression , penulis  akan  memilih  hal-hal  yang  akan terjadi selama perekaman untuk memastikan  suara  rekaman  tersebut  dapat mencoba  potensial  AI noise  suppression semaksimal  mungkin  dan  mendapatkan hasil  yang  dapat  terlihat  jelas.  Dengan adanya  situasi  yang  ditentukan  penulis dapat  menganalisis  apakah  suara  hal-hal yang terjadi dapat mempengaruhi kejelasan suara  pembicara  setelah  diterapkan  filter sehingga  membuat  suara  menjadi  lebih jelas atau menjadi tidak jelas.
2. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan perekaman suara yang kemudian digunakan sebagai garis dasar dan sebagai suara yang akan diterapkan filter AI noise suppression untuk  dilakukan  perbandingan.  Selama perekaman  hal-hal  yang  sudah  ditentukan akan terjadi selama perekaman suara untuk menantang kemampuan AI noise suppression akan  dilaksanakan  sehingga mendapatkan hasil yang memenuhi kriteria yang sudah ditentukan. Untuk mendapatkan hasil suara setelah diterapkan filter yang konsisten, penulis akan menggunakan virtual  audio  cable untuk memanipulasi sumber suara desktop menjadi  suara  yang  keluar  dari  mikrofon. Dengan ini penulis dapat menggunakan file suara yang sama namun dengan filter yang berbeda  untuk  mendapatkan  hasil  akhir yang  konsisten.  Jika  dilakukan  3  kali perekaman  pada  waktu  berbeda  untuk mencoba 2 jenis AI noise suppression maka hasil yang didapatkan tidak akan konsisten karena  perbedaan  durasi,  perbedaan  suara yang  dihasilkan  pembaca  dan  perbedaan kondisi  suara  latar  belakang  yang  dapat memungkinkan terjadinya hasil yang tidak konsisten.
3. Pengolahan dan Analisis Data Pada  tahap  pengolahan  dan  analisis data  penulis  akan  mengumpulkan  jurnal yang  akan  digunakan  sebagai  referensi dalam proses pengolahan dan analisis data untuk  memahami  apa  yang  dilakukan  AI noise suppression dan memahami hasil dari
penerapan filter tersebut. Setelah mengumpulkan  referensi,  penulis  akan menentukan  hal-hal  yang  akan  dilakukan sebagai  proses  pengolahan  data.  Data rekaman  tersebut  akan  diolah  menjadi gambar spectrogram yang akan menunjukkan  sinyal  suara  dan  kekuatan sinyal suara pada waktu tersebut. Berdasarkan  penelitian  (Ciric  et  al.,  2021) dengan  mengubah  sinyal  suara  menjadi gambar spectrogram tidak hanya membuat data  tersebut  menjadi  lebih  mudah dianalisis tetapi juga menunjukkan hal yang unik  tentang  suara  tersebut  .Dengan spectrogram kita  dapat  melihat  suara  apa saja  yang  berhasil  dihapus  atau  di minimalis  untuk  mendapatkan  hasil  suara yang lebih jelas. Selain membuat spectrogram penulis  juga  akan  membuat grafik  yang  menunjukkan  frekuensi  suara yang  dihasilkan  dari  rekaman  tersebut. Frekuensi  suara  akan  menunjukkan  level suara  dalam  hitungan  desibel  pada frekuensi tertentu, yang akan menunjukkan seberapa  keras  suara  pada  frekuensi tertentu. Pada grafik ini dapat dilihat suara apa  saja  yang  berhasil  di  redupkan  untuk memperjelas suara.
4. Pembahasan Hasil Penelitian Pada  tahap  pembahasan  hasil penelitian,  penulis  akan  membahas  hasil yang  telah  ditemukan  dari  data  yang  telah diolah  dan  dianalisis  serta  menjelaskan korelasinya  dengan  dua  jenis  AI noise suppression yang digunakan pada perekaman  suara  tersebut.  Dari  hasil gambar spectrogram penulis akan menunjukkan  perbedaan  dari  tiga  suara tersebut  serta  menjelaskan  hasil  yang ditampilkan untuk lebih lanjut memperjelas dampak AI noise suppression terhadap file suara tersebut. Setelah itu penulis juga akan menunjukkan  grafik  yang  dibuat  dari  data frekuensi  suara  di  mana axis-x akan menunjukkan  frekuensi  (Hz)  dan axis-y akan  menunjukkan  level  (dB).  Dari  grafik ini  penulis  akan  menjelaskan  arti  dari frekuensi dan jenis suara yang berada pada kelompok frekuensi tersebut, serta menjelaskan level suara.
5. Menarik Kesimpulan
Langkah terakhir pada penelitian ini
adalah  penulis  akan  menarik  kesimpulan dari  hal-hal  yang  telah  ditemukan  oleh penulis selama penelitian ini dan kesimpulan penelitian yang
telah dilakukan.
Perangkat  Keras  atau  Hardware adalah  perangkat  fisik  yang  digunakan untuk  melakukan  sebuah  proses.  Pada penelitian  ini  perangkat  keras  akan digunakan  untuk  melakukan  perekaman, penerapan filter AI noise suppression , dan melakukan  analisis.  Perangkat  keras  yang digunakan  selama  proses  penelitian  ini adalah:
Tabel 1. Spesifikasi Hardware Nama Keterangan Komputer Lenovo Legion 5 15ACH6H Prosesor AMD Ryzen 7 5800H Memori 16GB DDR4 3200 MHz Kartu Grafis NVIDIA® GeForce RTX™ 3060 Laptop GPU Earphone KZ ZSN PRO X Sistem Operasi Windows 10 Home 64- bit Selain hardware juga  digunakan perangkat  lunak  atau software .  Perangkat lunak  atau software adalah  sekumpulan instruksi atau perintah yang memberi tahu komputer  apa  yang  perlu  dilakukan.  Pada penelitian  ini  perangkat  lunak  akan digunakan untuk mengumpulkan data, dan menganalisis  data.  Perangkat  lunak  yang digunakan selama penelitian ini adalah:
1. Audacity
Perangkat  lunak  ini  digunakan  sebagai sarana untuk menganalisis data, yang di mana  aplikasi  ini  akan  menghasilkan data  frekuensi  suara  dan  menghasilkan gambar spectrogram .
2. Virtual Audio Cable
Perangkat  lunak  ini  digunakan  untuk memanipulasi  sumber  suara,  sehingga suara output akan menjadi suara input .
3. OBS
Perangkat  lunak  ini  digunakan  untuk merekam  suara  sebelum  diterapkan
filter,  dan  menerapkan  filter  AI noise suppression pada suara.
4. RTX Voice
RTX  Voice digunakan  sebagai  AI noise suppression yang berbasis hardware . 5. Krisp
Krisp digunakan  sebagai  AI noise suppression yang berbasis software .
6. Microsoft Excel Perangkat  lunak  ini  digunakan  untuk mengubah data frekuensi suara menjadi bentuk grafik.
Metode yang digunakan untuk mengumpulkan data adalah dengan melakukan perekaman suara dan memanipulasi sumber suara untuk menerapkan  filter  pada  suara  yang  telah direkam.  Data  suara  filter  dikumpulkan dengan  cara  tersebut  dengan  tujuan mendapatkan  hasil  yang  lebih  konsisten karena  menggunakan  suara  yang  sama dengan suara garis dasar. Selama perekaman  akan  ada  pembicara  yang membacakan naskah yang akan ditentukan, sebagai  suara  yang  ditargetkan  oleh  filter untuk diperjelas. Setelah perekaman, suara yang  telah  direkam  tersebut  akan  diproses menggunakan  filter RTX  Voice ,  dan Krisp untuk  mendapatkan  hasil  yang  konsisten karena menggunakan file suara yang sama.
Namun, karena RTX Voice dan Krisp adalah aplikasi yang menerapkan AI noise suppression secara langsung, penulis perlu melakukan  manipulasi  sumber  suara  agar dapat menggunakan filter tersebut pada file suara yang sudah direkam. Untuk memanipulasi  sumber  suara  diperlukan aplikasi virtual  audio  cable yang  di  mana aplikasi ini akan membuat perangkat virtual baru  pada  komputer  dengan  nama  “ Cable Output ” pada bagian mikrofon. Dengan ini kita dapat memanipulasi sumber suara yang berasal  dari  desktop  komputer  menjadi suara  yang  muncul  dari  mikrofon  atau audio  input .  Setelah  itu  penulis  akan menggunakan  OBS  untuk  merekam  hasil suara setelah diterapkan filter. Untuk filter diterapkan  dengan  benar,  pada  aplikasi OBS perlu mengubah pengaturan perangkat mikrofon menjadi virtual audio cable agar
mengubah  suara  yang  diterima  menjadi suara  yang  keluar  dari  desktop  dan menerapkan filter pada suara desktop itu. Setelah  mendapatkan  tiga  file  suara  yaitu suara  sebelum  diterapkan  filter,  suara setelah  diterapkan  filter RTX  Voice ,  dan suara setelah diterapkan  filter Krisp , suara tersebut akan dianalisis dengan melakukan konversi  sinyal  suara  menjadi  gambar spectrogram .  Untuk  mendapatkan  gambar tersebut  tiga  file  suara  pertama  akan dimasukkan  ke  dalam  aplikasi Audacity kemudian  kita  dapat  mengubah  jenis representasi  sinyal  audio  dari waveform menjadi spectrogram .
Dengan spectrogram kita  dapat melihat  suara  pada  frekuensi  mana  yang berhasil  dihapus  setelah  diterapkan  dan seberapa  bersih  suara  yang  dihasilkan. Selain itu juga akan dibuat grafik frekuensi suara yang dapat digunakan untuk menunjukkan perbedaan suara sebelum dan sesudah  penerapan  filter  per  kelompok frekuensi. Untuk membuat grafik frekuensi suara  pertama  perlu  dimasukkan  suara  ke dalam  aplikasi Audacity .  Setelah  memilih track suara  pada  menu analyze terdapat pilihan plot spectrum , yang akan memberikan pilihan algoritma, fungsi size, axis serta  gambar  grafik  frekuensi  suara. Namun dengan grafik yang sudah diberikan kita tidak bisa melihat perbandingan ketiga suara  secara  langsung,  oleh  karena  itu penulis akan export hasil frekuensi tersebut ke  dalam  bentuk  teks  yang  kemudian dimasukkan  ke  dalam  Microsoft  Excel. Pada Microsoft Excel angka yang dihasilkan  dari export akan  ditampilkan dalam bentuk grafik sehingga menampilkan tiga  garis  pada  posisi  berbeda  yang  dapat digunakan  untuk  membandingkan  ketiga hasil tersebut

## HASIL DAN PEMBAHASAN A. Pengumpulan Data
Pada  tahap  perekaman  suara  penulis membuat  skenario  yang  menantang  agar dapat melihat potensial maksimal dari filter AI noise  suppression tersebut.  Skenario yang terjadi selama perekaman adalah:
1. Suara Statis
Suara  statis  sering  ditemukan  ketika tingkat sensitivitas mikrofon terlalu tinggi, namun  hal  ini  juga  sering  terjadi  pada mikrofon  memiliki  kualitas  rendah.  Pada skenario  ini  mikrofon  yang  digunakan adalah  mikrofon  dari earphone dengan level volume 100 dan boost pada +30 dB di pengaturan  audio  pada  Windows  10  agar suara  pembicara  dapat  terdengar  jelas  dan semua suara yang berada pada lingkungan sekitar  dapat  ditangkap.  Dengan  suara statik kita  dapat  mengevaluasi  apakah  AI noise suppression dapat  menghilangkan suara  statis  tanpa  mengganggu  kejelasan suara  berbicara  karena  suara  statis  selalu ada pada rekaman.
2. Musik Background
Saat  perekaman  suara,  sedang  ada lagu yang dimainkan melalui speaker yang tidak  terlalu  jauh  dan  cukup  keras  untuk tertangkap  oleh  mikrofon  saat  perekaman. Dengan ini kita akan mengetahui apakah AI noise  suppression mampu  membedakan orang yang sedang berbicara dengan suara orang  sedang  menyanyi  pada  lagu  yang dimainkan.
3. Orang Lain Berbicara
Selain  orang  yang  sedang  merekam suara, ada juga orang lain yang berbicara di ruangan  yang  sama.  Karena  AI noise suppression yang digunakan dilatih dengan tujuan  memperjelas  suara  orang  yang sedang berbicara, apakah AI tersebut dapat membedakan orang yang sedang merekam dengan  orang  lain  yang  sedang  berbicara dan menghapus suara yang tidak berhubungan.
4. Suara “ popping ”
Suara  “ popping ”  muncul  terutama pada  pengucapan  konsonan  letup  atau plosive seperti huruf 'p' pertama dalam kata bahasa  Inggris  " popping ".  Suara popping ini sulit dihilangkan karena suara ini dapat menutupi suara lain, oleh karena itu jika AI noise  suppression tidak  dapat  mengatasi dengan  baik  hasil  dari  filter  adalah  suara yang  menghilang  karena  suara popping dianggap  sebagai  suara  yang  mengganggu kejelasan pembicaraan.
Naskah  yang  akan  dibaca  pada rekaman ini diambil dari Harvard Sentences yaitu naskah yang di standarisasi untuk  pengujian Voice  over  IP (VoIP), seluler, dan sistem telekomunikasi lainnya. Kalimat  pada Harvard  Sentences adalah kalimat  yang  seimbang  secara  fonetis sehingga  cocok  digunakan  untuk  kualitas pembicaraan.
Perekaman  suara  awal  sebelum diterapkan filter akan dilakukan menggunakan  aplikasi audacity .  Setelah suara  direkam  melalui audacity ,  hasil rekaman  tersebut  akan  direkam  ke  dalam file format MP3, dan juga akan disimpan ke dalam  bentuk  .aup3  yaitu  format  file audacity  3  Project  File sebagai  file  audio sebelum dikonversi menjadi file MP3.
Gambar 1. Hasil Rekaman Suara Pertama

## B. Pengolahan Data
Pengolahan  data  dimulai  dengan menerapkan  filter  pada  hasil  suara  yang telah  direkam.  Pertama  file  suara  tersebut akan  di  rekam  dengan  menerapkan  filter RTX Voice dan Krisp .

## Gambar 2. Hasil Rekaman RTX Voice

## Gambar 3. Hasil Rekaman Krisp
Setelah  merekam  hasil  suara  setelah diterapkan  filter RTX  Voice dan Krisp , tahap  selanjutnya  adalah  untuk  membuat gambar spectrogram dari  hasil  suara  yang direkam.
Gambar 4. Spectrogram Rekaman Suara Awal
Gambar 5. Spectrogram Hasil Rekaman RTX Voice
Gambar 6. Spectrogram Hasil Rekaman Krisp
Tahap terakhir dalam proses pengolahan data ini adalah membuat grafik frekuensi  suara  yang  dihasilkan  oleh  hasil rekaman suara tersebut.
Gambar 7. Hasil Grafik Frekuensi Suara Warna  hijau  menunjukkan  garis frekuensi  suara  awal  sebelum noise suppression , garis berwarna merah menunjukkan  frekuensi  suara  setelah RTX Voice dan garis berwarna biru menunjukkan frekuensi suara setelah Krisp .

## C. Hasil Analisis
Dari  data  yang  sudah  diproses  dapat di  lihat  perubahan  yang  signifikan  dari suara  sebelum  penerapan  AI noise suppression , setelah diterapkan RTX Voice dan setelah diterapkan Krisp .
Dimulai  dengan  menganalisa  hasil rekaman suara pertama sebelum diterapakan noise suppression dan sebelum mengolah data apa pun. Dari hasil rekaman di audacity sudah dapat melihat hasil sinyal setelah suara selesai direkam sangat berisik. Dari  awal  rekaman  sebelum  pembicara mulai  berbiaca  sudah  dapat  dilihat  bahwa semua  suara  yang berada  disekitar tertangkap dengan jelas  yang dapat  dilihat pada  2  garis  vertikal  yang  muncul  pada awal.  Selain  itu  juga  dapat  dilihat  bahwa suara background tertangkap  jelas  pada mikrofon karena sebelum pembicara mulai berbicara  dan  setelah  selesai  berbiaca
terdapat  garis  horizontal  yang  cukup  tebal karena suara yang ada disekitar.
Dibandingkan  dengan  hasil  rekaman RTX  Voice sinyal  suara  yang  dihasilkan lebih  bersih  dibandingkan  rekaman  awal dimana  pada  awal  dapat  dilihat  2  garis vertikal  yang  dapat  terlihat  sebelum sekarang menjadi lebih kecil dan dihapuskan. Selain itu sinyal yang dihasilkan  juga  menjadi  jauh  lebih  tenang dimana setiap 1 kalimat dapat terlihat jedah dimana  tidak  ada  suara  yang  terekam  dan sinyal  yang  dihasilkan  pembicara  menjadi lebih jelas.  Dapat  di  lihat  juga pada setiap jedah garis horizontal yang dihasilkan lebih tipis yang menandakan tidak ada suara yang tertangkap.
Pada hasil rekaman Krisp sinyal suara yang  hasilkan  jika  dibandingkan  dengan hasil rekaman RTX Voice terlihat mirip, di mana Krisp berhasil  memberikan  hasil lebih  bersih  dan  hasil  yang  lebih  jelas. Dapat dilihat juga bahwa hasil dari rekaman Krisp lebih  bagus  karena  suara  pada  awal rekaman berhasil dihapus.
Selanjutnya  dapat  dianalisis  hasil spectrogram yang dihasilkan dari rekaman suara.  Pada spectrogram terdapat  warna putih,  oren,  ungu,  biru  tua,  dan  hitam, dimana  warna  putih  menunjukkan  sinyal yang  sangat  kuat  dan  warna  hitam menunjukkan tidak adanya sinyal.
Dari spectrogram rekaman  suara awal dapat di lihat banyak warna ungu yang muncul  karena  adanya  sinyal  suara background dan suara statis yang dihasilkan  mikrofon  sehingga  tidak  ada sinyal  berwarna  hitam  karena  selalu  ada suara  yang  tertangkap  selama  perekaman. Oleh karena itu sinyal suara berwarna putih dan  oren  tidak  terlalu    jelas  yang  berarti suara pembicaraan tidak terlalu jelas karena terganggu oleh suara lainnya.
Dibandingkan  dengan spectrogram hasil RTX Voice , sinyal warna ungu sudah sangat  banyak  dihapus  sehingga  hasilnya sinyal  berwarna  hitam  menjadi  lebih banyak  yang  menunjukkan  AI noise suppression dari RTX  Voice berhasil menghapus  suara background .  Namun
setelah  dihapusnya  suara background , dapat  dilihat  banyak  sinyal  berwarna  biru tua  di  sekitar  sinyal  warna  oren.  Hal  ini menunjukkan bahwa suara pembicara tidak berhasil diperjelas melainkan hanya menghapuskan  suara background dan meninggalkan  hasil  suara  pembicara  apa adanya. Oleh karena itu dari hasil suara dari rekaman  dengan RTX  Voice terdengar patah-patah dan menghilang-hilang karena suara  tersebut  tercampur  dengan  suara background dan gagal menghasilkan suara baru untuk memperjelas suara pembicara.
Dari  hasil  rekaman Krisp ,  sama seperti RTX  Voice berhasil  menghapus suara background yang  dapat  dilihat  dari spectrogram di mana sinyal berwarna ungu tidak  dapat  ditemukan  melainkan  adanya sinyal  berwarna  hitam.  Namun  hasil  dari rekaman dengan Krisp menghasilkan suara pembicara  yang  lebih  jelas  dibandingkan dengan RTX  Voice .  Dapat  di  lihat  bahwa sinyal yang dihasilkan rekaman Krisp lebih konsisten dan lebih jelas, yang berarti suara pembicara lebih jelas dan tidak terpotong- potong,  karena  AI  tersebut  berhasil menghapus suara background tanpa mengganggu  suara  pembicara.  Selain  itu kita  dapat  melihat  bahwa  sinyal  suara tersebut  memiliki  sinyal  horisontal  yang lebih  tinggi  dan  konsisten.  Hal  ini  karena selain  memperjelas  suara, Krisp juga mengubah level suara  sehingga  suara pembicara  menjadi  lebih  keras  dan memiliki volume yang konsisten.
Terakhir  dapat  dianalisis  grafik frekuensi  suara  yang  terdapat  garis  hijau yang menunjukkan frekuensi suara rekaman pertama, garis warna merah yang menunjukkan  frekuensi  suara  rekaman setelah RTX  Voice dan  garis  warna  biru yang menunjukkan frekuensi suara rekaman  setelah Krisp .  Pada axis-x menunjukkan  frekuensi  suara  antara  20- 20000  Hz  dan  pada axis-y menunjukkan level (dB)  suara. Pada  grafik  frekuensi suara dapat di lihat frekuensi sekitar 20-500 Hz  terlihat  garis  frekuensi  hijau  cukup tinggi  yang  berarti  suara  pada  frekuensi tersebut  yaitu  suara sub-bass dan bass
terdengar  lebih  jelas  dibanding  dengan garis  merah  dan  biru  yang  memiliki  level lebih  rendah.  Sedangkan  pada  frekuensi sekitar  500-6000  Hz  dapat  di  lihat perubahan  antara  rekaman  pertama  dan setelah RTX  Voice dan Krisp relatif  kecil. Hal ini dikarenakan pada frekuensi ini suara yang  muncul  ada  suara  vokal  atau  suara berbicara  seseorang  dan  suara  konsonan. Karena  tujuan  dari  AI noise  suppression adalah untuk memperjelas suara pembicara, pada frekuensi ini tidak ada perubahan yang besar  agar  suara  pembicara  tidak  berubah setelah  di  rubah.  Pada  Frekuensi  6000- 20000 Hz terdapat perubahan paling besar dari semua. Karena suara manusia berbicara  berada  pada  frekuensi  250-6000 Hz frekuesi di atas ini akan dianggap suara yang  mengganggu  kejelasan  pembicaraan, oleh  karena  itu  suara  pada  frekuensi  ini akan diturunkan untuk mendapatkan kejelasan suara pembicara.

## SIMPULAN
Berdasarkan
hasil experimen perbandingan  AI noise  suppression yang telah dilakukan beberapa hal yang dihasilkan, antara lain:
1. Dengan menggunakan AI noise suppression, suara background dan suara berisik  yang  ditangkap  mikrofon  dapat dihapus  sehingga  menghasilkan  suara pembicara menjadi lebih jelas.
2. Tidak  semua  AI noise  suppression di buat sama. RTX Voice
walau menggunakan  kemampuan  AI  pada kartu  grafis,  hasil  yang  dapatkan  tidak sebagus  dengan Krisp menggunakan aplikasi  dan  tersambung  pada cloud yang  akan  mencocokkan  kondisi  suara dengan  model  yang  cocok  untuk memaksimalkan kemampuan.
3. Spectrogram dapat menunjukkan karakteristik  suara  dan  hal  unik  pada suara.  Kita  dapat  melihat  karakteristik suara rekaman awal yang sangat berisik yang  menggambarkan  suara  pembicara tidak terlalu jelas karena gangguan suara lain.  Suara  setelah RTX  Voice menjadi lebih  tenang  namun  suara  pembicara
terganggu  karena  AI RTX  Voice tidak mampu  memperjelas  suara  pembicara setelah  menghapus  suara  lainnya.  Dan suara setelah Krisp menjadi lebih tenang namun  tidak  seperti RTX  Voice suara pembicara  tetap  jelas  dan  dioptimalkan sehingga  suara  menjadi  lebih  jelas  dan keras.
4. Dengan  frekuensi  suara  kita  dapat menganalisis  frekuensi  suara  yang ditargetkan  oleh  AI noise  suppression untuk memperjelas suara pembicara.

## DAFTAR PUSTAKA
Braun,  S.,  &  Tashev,  I.  (2020). Data augmentation and loss normalization for deep noise suppression . http://arxiv.org/abs/2008.06412
Chu, Y., Zhao, S., He, L., & Niu, F. (2022).
Wind  noise  suppression  in  filtered-x least mean squares-based active noise control  systems. The  Journal  of  the Acoustical  Society  of America , 152 (6),
3340–3345. https://doi.org/10.1121/10.0016443
Ciric, D., Peric, Z., Nikolic, J., & Vucic, N.
(2021,  March  17).  Audio  Signal
Mapping  into  Spectrogram-Based
Images for Deep Learning Applications. 2021 20th International Symposium INFOTEH- JAHORINA,  INFOTEH  2021 -
Proceedings .
https://doi.org/10.1109/INFOTEH51 037.2021.9400698
Fricke,  L.,  Kuzmic,  J.,  &  Vatolkin,  I.
(2022). Suppression  of  Background
Noise  in  Speech  Signals  with Artificial
Neural Networks, Exemplarily  Applied  to  Keyboard Sounds . 367–374. https://doi.org/10.5220/00115374000 03332 Hanik,  N.  R.,  &  Harsono,  S.  (2020).
Implementasi  Model  Pembelajaran Komparasi yang Diintegrasikan dengan Pendekatan Kolaboratif Ditinjau  dari  Kemampuan  Analisis Mahasiswa. Jurnal Komunikasi
Pendidikan ,
4 (2). http://journal.univetbantara.ac.id/ind ex.php/komdik Mukherjee,  A.,  &  Jain,  V.  (2021). Geolocation  Driven  Reinforcment Learning-Powered  In  Geolocation
Driven Reinforcment Learning- Powered  In  Transit  Headset  Noise Cancellation Mechanism Transit Headset Noise Cancellation Mechanism. https://www.tdcommons.org/dpubs_ series/4133
Nurhasanah, A., Pribadi, R. A., & Nur, M.
D. (2021). ANALISIS KURIKULUM 2013. Didaktik :
Jurnal Ilmiah PGSD STKIP Subang , 7 (02),
484–493.
https://doi.org/10.36989/DIDAKTIK .V7I02.239 Qorib,  A.,  &  Zaniyati 2 ,  H.  S.  (2021).
Penggunaan Open Broadcast Software  Studio  Dalam  Mendesain Video  Pembelajaran  Era  Pandemi.
12 . https://doi.org/10.36835/syaikhuna.v 12i1.4320 Rohmi Khalida, B., & Astawan, G. (2021). Penerapan Metode Eksperimen untuk
Meningkatkan  Hasil  Belajar  IPA Siswa Kelas VI SD . 4 . https://doi.org/10.23887/jippg.v4i2
Siahaan,  M.,  Harsana  Jasa,  C.,  Anderson, K.,  Rosiana,  M.  V.,  Lim,  S.,  & Yudianto,  W.  (2020).  Penerapan Artificial  Intelligence  (AI)  Terhadap Seorang Penyandang Disabilitas Tunanetra. In Journal of Information
System and Technology (Vol. 01).
Stumpf,  C.,  &  Parker,  A.  (2021).  Live-
Streaming In Mechanical Engineering: An Innovative Approach To Remote Lab Delivery