## IMPLEMENTASI METODE NOISE GATE , LOW PASS FILTER DAN SILENT REMOVAL UNTUK MENGHILANGKAN NOISE
PADA FILE SUARA MENGGUNAKAN PARAMETER DINAMIS
Setia Wirawan 1
Edy Prasetyo 2
Teknik Informatika, Universitas Gunadarma 1setia@staff.gunadarma.ac.id
2 zlatanptasetyo@gmail.com

## Abstrak
Noise adalah  suatu  sinyal  gangguan  yang  bersifat  akustik  (suara),  elektris,  maupun elektronis yang hadir dalam suatu sistem dalam bentuk gangguan yang bukan merupakan sinyal yang diinginkan. Rekaman suara yang terdistorsi noise menyebabkan terganggunya proses  pengenalan  suara  terutama  pada  rekaman  pembicaraan.  Penulisan  ini  membahas mengenai  implementasi  metode noisegate untuk  meredam  bagian  yang  hanya  dianggap noise , low  pass  filter untuk  me- cutoffhigh  frequencynoise dan silent  removal untuk menghilangkan  bagian  diam  pada  file  rekaman  suara  pembicaraan.  Setiap  file  suara memiliki nilai dynamic range dan crest factor yang berbeda yang dijadikan sebagai acuan dalam pengisian parameter sehingga bersifat dinamis. Hasil yang didapat dari pembuatan aplikasi ini terdapat dua komparasi antara sinyal asli dengan sinyal asli + noise dan sinyal asli  dengan output aplikasi,  kedua  komparasi  tersebut  menghasilkan  peningkatan keberhasilan dalam pengenalan suara dari penggunaan metode noise gate, low pass filter dan silent removal untuk menghilangkan noise adalah 3,5 kali lipat dibandingkan dengan pengenalan suara tanpa dilakukan penghilangan noise pada file suara sebelumnya.
Kata kunci : Noise gate, Low Pass Filter, Silent Removal, Dinamis, Matlab.

## IMPLEMENTATIONOF NOISE GATE , LOW PASS FILTER AND SILENT
REMOVAL METHODS FOR REMOVING NOISE ON SOUND FILE USING DYNAMIC PARAMETERS

## Abstract
Noise  is  a  disruption  signalin  the  form  of  acoustic  (sound),  electrical,  and  electronic occurred  in  a  system.  This  will  result  in  the  interference  in  an  undesired  signal.  Voice recording is distorted noise causes disruption of the voice recognition process, especially in  the  recorded  conversations.  Writing  is  discussing  the  implementation  of  a  method  to dampen the noise gate that part only considered noise, low-pass filters for me cut off high frequency  noise  and  silent  removal  to  eliminate  the  silent  part  in  the  conversation recorded voice file. Each sound file has a value of dynamic range and a different crest factor  is  used  as  a  reference  in  charging  parameters  that  are  dynamic.  The  results  of making this application, there are two comparisons between the original signal with the original  signal  +  noise  and  original  signal  with  the  output  of  applications,  both comparisons resulted in increasing success in voice recognition of the use of methods of noise gate, low pass filter and silent removal to eliminate noise is 3.5-fold compared with voice recognition without performing noise removal on the previous sound file.
Keywords : Noise gate, Low Pass Filter, Silent Removal, Dynamic, Matlab.

## PENDAHULUAN
Bunyi  atau  suara  didefenisikan sebagai  serangkaian  gelombang  yang merambat dari suara sumber getar sebagai akibat  perubahan  kerapatan  dan  juga tekanan  udara.Suara  merupakan  salah satu  media  komunikasi  yang  paling umum digunakan manusia, kualitas suara dapat  terganggu  bila  lingkungan  sumber suara  banyak  mengandung noise yang melatarbelakangi informasi suara tersebut. Rekaman  suara  yang  terdistorsi noise menyebabkan  terganggunya  proses  pe- ngenalan  suara  terutama  pada  rekaman pembicaraan.  Hal  tersebut  terjadi  karena penurunan  kualitas  suara  yang  dikehen- daki,  sehingga  perlu  adanya  perbaikan kualitas  sinyal  suara  sebelum  dilakukan proses pengenalan suara.
Noise  gate telah  diimplementasi dengan  mendeteksi  ambang  batas  bawah dan  atas  pada  sinyal  suara,  ketika  level sinyal  suara  berada  dibawah  ambang batas  bawah  selama  durasi  penahanan maka sinyal akan dilemahkan ke nol dan dibangkitkan  lagi  saat  waktu  serang  dan ketika  level  sinyal  suara  berada  diatas ambang  batas  atas  selama  durasi penahanan  maka  sinyal  akan  diperkuat sampai waktu rilis [10].
Terdapat  4  macam  klasifikasi  filter dalam audio  signal  processing dian- taranya low  pass  filter , band  pass  filter, band stop filter dan high pass filter . Low pass filter memungkinkan frekuensi yang berada  di  bawah  batas  dapat  lolos  tanpa distorsi  dan  terjadi  pelemahan  pada frekuensi yang berada di atas batas [8].
Sebelumnya  dilakukan  penelitian tentang  seberapa  efisien  penggunaan metode  untuk silent  removal menggu- nakan  metode Probability  Density  Func- tion dengan Linear  Pattern  Classifier dibandingkan dengan Zero Crossing Rate
(ZCR) and Short  Time  Energy  (STE) [9] . Metode  yang  diangkat  dalam  penulisan ini  adalah  metode noise  gate untuk meredam bagian yang hanya mengandung noise dan low pass filter ing untuk meng- hilangkan  high  frequency noise serta metode silent  removal untuk  menghi- langkan  bagian  yang  tidak  bersuara ( silent ).
Audio  signal  processing (pengo- lahan  suara)  adalah  suatu  serangkaian proses untuk memanipulasi sinyal dengan input  suara  (audio)  yang  ditransfor- masikan  menjadi  suara  lain  sebagai  ke- luarannya dengan tujuan tertentu. Pengo- lahan suara dilakukan untuk memperbaiki kualitas  data  sinyal  suara  digital  agar lebih mudah diinterpretasikan oleh sistem pendengaran manusia.

## METODE PENELITIAN
Secara  garis  besar  terdapat  4 tahapanyang  dilakukan  pada  proses penghilangan noise pada  aplikasi  ini, tahap  pertama  adalah  proses  analisa  file audio  mulai  dari  jenis  file,  frekuensi, crest  factor dan dynamic  range yang digunakan  sebagai  dasar  pengolahan parameter.  Tahap  kedua  adalah  proses noise  gate untuk  meredam  bagian  yang hanya  mengandung noise .Tahap  ketiga adalah  proses low  pass  filter untuk menghilangkan high  frequency  noise . Tahap  keempat  adalah  proses silent removal yang  menggunakan  2  metode yaitu probability density function (PDF) dan linear pattern classifier (LPC) untuk menghilangkan  bagian  yang  tidak bersuara (silent). Gambar  1  memperli- hatkan  skema  metodologi  dan  langkah- langkah penelitian.
Gambar 1. Metodologi Dan Langkah Penelitian
Analisis data suara dilakukan untuk memperoleh  nilai  yang  mengacu  pada tingkat  keberadaan noise pada  masing- masing  sampel  guna  proses  proses penghilangan noise .  Ada  dua  nilai  yang menjadi acuan diantaranya:
• Dynamic range
Nilai  dari dynamic  range pada file suara  menggambarkan  jarak/rentang antara  sinyal  suara  terlemah  ke  sinyal suara terkuat dalam satuan dB.
• Crest factor Nilai  dari crest  factor pada  file  suara merupakan  rasio  dari  titik  puncak  ke nilai  RMS( Root  Mean  Square )  pada sinyal suara tersebut dalam satuan dB. RMS  adalah  nilai  akar  rata-rata kuadrat  dari  suatu  besaran  yang berubah  sebagai  fungsi  waktu  selama suatu  interval  waktu T  pada  sinyal suara.
Selisih  dari  nilai dynamic  range dengan crest  factor akan  menjadi  acuan guna  pengisian  parameter  untuk  proses penghilangan noise .  Pada  Gambar  2
diperlihatkan  skema diagram alur proses untuk menentukan nilai parameter.
Langkah  selanjutnya  adalah Noise gate.  Noise  gate adalah  metode  yang digunakan untuk membuka atau menutup (seperti  pintu)  suara  sehingga  jika  yang akan terdengar hanya berupa suara berisik, maka  pintu  akan  ditutup  tetapi  jika  yang akan  keluar  adalah  suara  dari  sumber bunyi  yang  diinginkan  maka  pintu  akan dibuka.  Dasar  untuk  membuka  atau menutup  pintu  suara  tersebut  memakai parameter  yang  telah  didefinisikan  di dalam  program  hasil  dari  perhitungan pada  tahap  analisa  data  suara.  Prinsip kerja noise  gate akan menutup suara  jika level  suara  itu  berada  dibawah level threshold karena  dianggap  suara  itu hanya  berupa  suara  berisik  (yang mengganggu)  dan  bukan  suara  dari sumber  suara  yang  diinginkan  dan noise gate akan membuka suara jika level suara berada diatas level threshold karena dianggap  suara  itu  adalah  suara  yang diinginkan dari sumber suara karena level suara  itu  besar  (diatas  level threshold ). Gambar  3  memperlihatkan  skema  dia- gram alur proses noise gate.
Gambar 2. Skema Diagram Alur Proses Untuk Menentukan Nilai Parameter
Gambar 3. Skema Diagram Alur Proses Noise gate
Selanjutnya adalah proses low pass filter .  Tahap  ini  merupakan  tahap  filtrasi sinyal  agar  didapatkan  kualitas  sinyal yang  lebih  baik.  Proses low  pass  filter akan menghilangkan high frequencynoise
yang  masih  terdapat  pada  hasil  proses noise gate dan mengijinkan low frequency signals untuk  lewat.Diagram  alur  proses low pass filter diperlihatkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Skema Diagram Alur Proses Low Pass Filter
Gambar 5. Skema Diagram Alur Proses Silent Removal
Proses silent  removal merupakan proses  penghilangan silent (diam)  pada sinyal  suara.  Bagian silent pada  sinyal suara  perlu  dihilangkan  guna  memudah- kan proses pengenalan suara karena akan mengganggu  seperti  hal  nya noise . Diagram  alur  proses silent  removal diperlihatkan pada Gambar 5.
Telah  dilakukan  penelitian  tentang seberapa  efisien  penggunaan  metode untuk silent  removal menggunakan
metode Probability  Density  Function dengan Linear  Pattern  Classifier diban- dingkan dengan Zero Crossing Rate (ZCR) dan  Short  Time  Energy  (STE) [9]. Hasilnya  diperoleh  metode Probability Density  Function dengan Linear  Pattern Classifier performanya  lebih  baik  diban- dingkan  dengan Zero  Crossing  Rate dan Short  Time  Energy .  Tabel  1  merupakan tabel  index  persentase  perbandingan performa ketiga algoritma.
Tabel 1. Index Persentase Performa Algoritma PDF dan LPC Dengan STE Dan ZCR-STE
Phrases STE ZCR-STE Proposed Method Combination lock number 77,9531% 70,3720% 83,5565% Running text 50,8391% 50,1231% 59,7181%
Gambar 6. Tampilan GUI Program
Tampilan  program  dirancang  se- demikian  rupa  untuk  memudahkan pengguna  dalam  menggunakan  program implementasi noise  gate , low  pass  filter dan silent  removal untuk  menghilangkan noise pada  file  suara  dengan  parameter dinamis.  Dalam  pembuatan  tampilan program  dilakukan  pada  bagian  GUIDE Matlab  yang  berekstensi  .fig  dan  ber- ekstensi  .m.  Tampilan  program  meng- gunakan 8 tombol, 4 axes, 8 edit text dan 9  static  text.  Gambar  6  memperlihatkan tampilan GUI dari program.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dijelaskan  menge- nai  uji  coba  dari  implementasi  dan  hasil
uji  coba  aplikasi  implementasi  metode noise  gate , low  pass  filter dan silent removal untuk menghilangkan noise pada file  suara  dengan  parameter  dinamis. Gambar 7 memperlihatkan tampilan awal program saat dijalankan.
Masing-masing  nilai  parameter sangat  tergantung  pada  nilai dynamic range dan crest  factor file  suara  itu sendiri.Nilai dynamic  range dan crest factor otomatis  diproses  oleh  program melalui fungsi sound analysis . Gambar 8 memperlihatkan  tampilan  program  saat memproses nilai dynamic range dan crest factor pada file sampel.
Tabel 2 memperlihatkan nilai acuan dynamic  range dan crest  factor masing- masing sampel file suara.
Gambar 7. Tampilan Awal Program Saat Dijalankan
Gambar 8. Proses Mendapatkan Nilai Dynamic Range Dan Crest Factor Pada File Sampel
Tabel 2 Nilai Acuan Untuk Proses Analisa File Suara
Setelah  nilai  acuan  diperoleh  dari hasil  selisih dynamic  range dengan crest factor kemudian  diperoleh  nilai  reko- mendasi parameter. Tabel 3 memperlihat-
kan  tabel  rekomendasi  pengisian  para- meter  secara  otomatis  berdasarkan  hasil analisa oleh program.

## Tabel 3. Tabel Rekomendasi Pengisian Parameter
Tabel 4. Tabel Perbandingan Ukuran Dan Durasi File Sebelum Dan Sesudah Proses
Dampak  dari  penghilangan noise salah  satunya  adalah  penurunan  ukuran memori  penyimpanan  dan  durasi  dari setiap  file  s1-s8.wav.  Tabel  4  memper- lihatkan ukuran file dan durasi dari setiap file  s1-s8.wav  sebelum  proses  peng- hilangan noise dan  setelah  dilakukan proses penghilangan noise :
Aplikasi implementasi metode noi- se gate , low pass filter dan silent removal untuk  menghilangkan noise pada  file suara  dengan  parameter  dinamis  ber- tujuan menghilangkan noise yang selama ini  selalu  mengganggu  dalam  pende- teksian  suara  pada  aplikasi  pengenalan suara.  Prisip  sebuah  aplikasi  pengenalan suara  adalah  mencocokan  suara  yang telah terdapat dalam database pengenalan suara  dengan  suara  yang  diuji,  berdasar hal  tersebutdicoba  dibandingkan  output dari  file  suara  sampel  yang  memiliki
noise dari  hasil  implementasi  metode noise  gate , low  pass  filter dan silent removal untuk  menghilangkan noise pada  file  suara  dengan  parameter  dina- mis  dengan  file  suara  asli  tanpa noise dari  responden  yang  sama.  Aplikasi komparasi  suara  yang  digunakan  meng- gunakan  metode  Mel Frequency  Cep- stral  Coefficient (MFCC)  yang  banyak digunakan  dalam  aplikasi  pengenalan suara.
Terdapat dua komparasi yang dila- kukan untuk menilai tingkat keberhasilan pengenalan suara yaitu :
1) Komparasi  pertama  yaitu  memban- dingkan  file  suara  asli  dengan  file suara  + noise .  Berdasarkan  hasil komparasi  pertama(file  suara  asli dengan  file  suara  +  noise)  hanya terdapat dua file yang cocok maka :
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐾𝑒𝑐𝑜𝑐𝑜𝑘𝑎𝑛
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝐶𝑜𝑐𝑜𝑘 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑥 100%
= 2 8 𝑥 100% =  25% 2)  Komparasi  kedua  yaitu  memban- dingkan file suara asli dengan output hasil  dari  file  suara  yang  telah melalui  proses  penghilangan  noise.
Berdasarkan  hasil  komparasi  kedua
(file  suara  asli  VS  output  aplikasi) terdapat tujuh file yang cocok maka :

## 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐾𝑒𝑐𝑜𝑐𝑜𝑘𝑎𝑛
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝐶𝑜𝑐𝑜𝑘 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑥 100%
= 7 8 𝑥 100%
=  87,5%
Berdasarkan  hasil  komparasi  pertama dan kedua dapat dinyatakan bahwa :
𝑃𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛 𝐾𝑒𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛   = 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑐𝑜𝑐𝑜𝑘𝑎𝑛 𝑘𝑜𝑚𝑝𝑎𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑘𝑒𝑑𝑢𝑎 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑐𝑜𝑐𝑜𝑘𝑎𝑛 𝑘𝑜𝑚𝑝𝑎𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑎 𝑥 100%
= 87,5 % 25 % 𝑥 100%
=  350% atau 3,5 kali
Analisis  dari  hasil  pengujian  diatas dapat  dilihat  bahwa  penggunaan  metode noise  gate , low  pass  filter dan silent removal dapat  menambah  keberhasilan pengenalan  suara  sebesar  350%  atau  3,5 kali  lebih  akurat  dibandingkan  dengan pengenalan suara tanpa dilakukan penghi- langan noise pada file suara sebelumnya.

## SIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini ada- lah  aplikasi  untuk  menghilangkan noise pada  file  suara  dengan  menggunakan metode noise  gate , low  pass  filter dan silent removal dengan parameter dinamis telah  berhasil  dibangun  dengan  menggu- nakan bahasa pemrograman Matlab. Apli- kasi  ini  bersifat  dinamis  sesuai  dengan karakteristik file suara yang diinput yaitu dengan  menganalisa  nilai dynamic  range dan crest factor nya.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  8 sampel  suara  berekstensi  wav  dengan frekuensi  22050.  Setiap  sampel  memiliki nilai dynamic range dan crest factor yang berbeda yang dijadikan sebagai acuan pe- ngisian parameter pada program, semakin besar  nilai  selisih  antara dynamic  range dengan crest  factor maka  semakin  besar
pula  nilai lower  threshold dan upper threshold pada setiap sampel suara.
Dilakukan  2  pengujian  agar  dapat diketahui  keakuratan  hasil  aplikasi  ini untuk  aplikasi  pengenalan  suara,  pengu- jian  pertama  membandingkan  file  suara asli  dengan  file  suara  asli  + noise kemu- dian  pengujian  kedua  membandingkan file suara asli dengan output hasil dari file suara  yang  telah  melalui  proses  penghi- langan noise .  Dari  pengujian  pertama menghasilkan  tingkat  kecocokan  sebesar 25%  dan  pengujian  kedua  menghasilkan tingkat  kecocokan  sebesar  87,5%.  Maka dapat disimpulkan bahwa pada penelitian ini  peningkatan  keberhasilan  dalam pengenalan  suara  dari  penggunaan  meto- de noise  gate , low  pass  filter dan silent removal adalah  3.5  kali  lipat  diban- dingkan  dengan  pengenalan  suara  tanpa dilakukan  penghilangan noise pada  file suara sebelumnya.
Aplikasi ini hanya dapat mengup- load  satu  file  suara  untuk  proses  meng- hilangkan noise dalam  satu  waktu, diharapkan  dapat  dikembangkan  agar dapat  mengupload  lebih  dari  satu  file suara  dalam  satu  waktu  dan  dapat dikembangkan  menjadi  aplikasi  yang bersifat realtime.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anonim, Digital  Signal  Processing Mini-Project: An Automatic Speaker Recognition System , http://minhdo.ece.illinois.edu/teachi ng/speaker_  recognition/,  diakses  8
Mei 2015.
[2] Anonim, Low-Pass,  High-Pass Filters and Their Effects on Speech Signals, http://lyle.smu.edu/~jesau/lab9.pdf , diakses 17 April 2015.
[3] Anonim. Audio Sampling . http://www.elektroindonesia.com/el ektro/  elek35a.html,  diakses  7 agustus 2015.
[4] Anonim. Chapter  10:  Detection  of Signals in Noise . http://www.acfr.usyd.edu.au/pdfs/tr aining/sensorSystems/10%20Detect ion%20of%20Signals%20in%20No ise.pdf, diakses 15 April 2015.
[5] Anonim. Definisi Aplikasi . http://bebas.vlsm.org/v06/kuliah/sis temoperasi/buku/sistemoperasi/p1c 1.html, diakses 7 Agustus 2015.
[6] BiampTraining. Measurements and the  dB  -  Signals,  Peak,  RMS  & Crest Factor ,  https://www.youtube
.com/watch?v=i0jHDNMvOyE, diakses 17 Mei 2015.
[7] Chris  Stedman.  2012.  Lab  Report  : A  Matlab  Implementation  Of  An Audio  Compressor.  Faculty  of Architecture,  Design  and  Planning, The University of Sydney.
[8] Devesh N., Keerthi R. dan Sandeep
A.,  2006. Implementation  Of Speech  Recognition  In  Resource Constrained Environments . Electronics And Computer Engineering  Departement  Indian Institute Of Technology Roorkee. [9] G. Saha, Sandipan Chakroborty dan Suman  Senapati.,  2011. A  New
Silence  Removal  and  Endpoint
Detection Algorithm for Speech and Speaker  Recognition  Applications . Department  of  Electronics  and Electrical Communication Engineering  Indian  Institute  of Technology. India. [10] Gerald Leung, ELEC 484 Assignment  4:  Implementing  an Audio  Noise  Gate ,  http://web.uvic. ca/~gleung86/courses/Elec%20484/
Assignment4/Assignment%204.pdf, diakses 15 April 2015.
[11] Gopi,  E.  S.,  2007. Algorithm Collections  for  Digital  Signal Processing Aplications using Matlab. Dordrecht : Spinger.
[12] IT  University  of  Copenhagen Multimedia Technology Speech and IT  Systems. Speech  Coding  and Recognition  Course .  http://www. itu.dk/courses/TKG/E2005/exercise
s.html. diakses 10 Mei 2015 [13] Juniar  Lestary.  2011.  Aplikasi Pengenalan  Ucapan  Kata  Bahasa Inggris Menggunakan Linear Predictive  Coding  (LPC)  dan Hidden  Markov  Model  (HMM) . Fakultas Teknologi Informasi Universitas Gunadarma. [14] Mahima  Garg,  Omar  Razi,  Supriya Phutela,  Vaibhav  Kapoor,  Varun Chopra.  2012. Voice  recognition And  Identification  System. Apeejay Colledge Of Engineering.
[15] Proakis,  John  G.  dan  Manolakis, Dimitris  G.,  2007. Digital  Signal Processing  Principles,  Algorithms, and  Apllications. New  Jersey  :
Prentice Hall. [16] Rizki Amalia F.K. 2006. Manipulasi Frekuensi Dasar Menggunakan  Metode  Straight untuk  Sintesis  Suara  Ucapan Ekspresif Dalam Bahasa Indonesia . Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS).