## DIGITALISASI SINYAL SUARA MANUSIA DENGAN ALGORITMA LINEAR PREDICTIVE CODING

## Djadjat Sudaradjat
Teknik Komputer Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id djadjat.dsj@bsi.ac.id
Abstract— The use of digital computers is now very rapid,  so  that  all  information  sources  in  nature which  are  generally  analog  signals  must  be converted  into  digital  signals  to  be  processed  by digital  computers,  such  as  human  voice  signals  in the form of analog signals that need to be changed to form digital so that it can be processed by digital computers.  Problems  that  arise  when  sampling analog signals into discrete signals and coding them into  binary  code  will  produce  large  bit  speeds, resulting in a large transmission channel bandwidth requirement and a large storage medium is needed if  it  is  stored  on  a  computer  storage  media,  for example  with  PCM  (Pulse  Code  Modulation) waveform  coding  method  will  produce  a  64  Kbit  / sec bit speed. One way to reduce the bit speed is by data compression using a method of coding human sound  parameters  known  as  the  LPC  (Linear Predictive  Coding)  algorithm  which  can  produce  a 2.4  Kbit  /  second  bitrate  with  intelligibility  sound quality.  The  research  method  used  is  using  a measurement  of  the  quality  of  the  sound  signal output  by  the  Linear  Predictive  Coding  (LPC) algorithm. The measurement results of the resulting signal output have a very low  bit-rate,  which is 1.4 Kbit / sec, 2.4 Kbit / sec, and 3.4 Kbit / sec, then the MOS (Mean  Opinion  Score)  method  is measured  by comparing  the  various  bits  of  the  bit  and  various diverse  Indonesian  sentences,  so  that  the intelligibility  of  the  sound  quality  can  be  obtained around the speed of the 2.4 Kbit / second bit.
Keywords: LPC,  speech  processing,  speech compression
Intisari — Pemakaian  computer  dijital  saat  ini sudah  sangat  pesat,  sehingga  semua  sumber informasi  yang  ada  di  alam  yang  pada  umumnya berbentuk  sinyal  analog  harus  dirubah  dahulu kedalam  bentuk  sinyal  dijital  agar  bisa  diproses oleh computer dijital, seperti sinyal suara manusia yang  berbentuk  sinyal  analog  perlu  dirubah  dulu ke bentuk dijital agar bisa diproses oleh computer dijital.  Masalah  yang  timbul  ketika  dilakukan pencuplikan  sinyal  analog  menjadi  sinyal  diskrit dan  dilakukan  pengkodean  menjadi  kode  biner akan  menghasilkan  kecepatan  bit  yang  besar,
sehingga  mengakibatkan  kebutuhan  bandwith saluran  transmisi  yang  besar  dan  dibutuhkan media  penyimpanan  yang  besar  pula  bila  akan disimpan  di  media  penyimpanan  computer, misalnya  dengan  metoda  pengkodean  bentuk gelombang  PCM  (Pulse  Code  Modulation)  akan dihasilkan  kecepatan  bit  64  Kbit/detik.  Salah  satu cara  untuk  mengurangi  kecepatan  bit  tersebut adalah  dengan  kompresi  data  menggunakan metoda  pengkodean  parameter-parameter  suara manusia  yang  dikenal  dengan  algoritma  LPC (Linear Predictive Coding) yang dapat menghasilkan kecepatan bit 2,4 Kbit/detik dengan kualitas suara yang dapat dimengerti (intelligibility).  Metoda  penelitian  yang  digunakan adalah  menggunakan  pengukuran  terhadap kualitas  sinyal  suara  keluaran  system  algoritma Linear  Predictive  Coding  (LPC).  Hasil  pengukuran keluaran  sinyal  yang  dihasilkan  memiliki kecepatan  bit  (bit-rate) yang  sangat  rendah,  yaitu 1,4  Kbit/detik,  2,4  Kbit/detik,  dan  3,4  Kbit/detik, kemudian  dilakukan  pengukuran  dengan  metoda MOS  (Mean  Opinion  Score)  dengan  cara membandingkan  beragam  kecepan  bit  tersebut dan  beragam  kalimat  Bahasa  Indonesia  yang beragam  pula,  sehingga  diperoleh  hasil  kualitas suara  yang  dapat  dimengerti  (intelligibility)  di sekitar kecepatab bit 2,4 Kbit/detik. Kata  Kunci :  LPC,  speech  processing,  speech compression

## PENDAHULUAN
Komputer dijital saat ini telah menjadi alat bantu  manusia  yang  sangat  besar  peranannya setelah  ditunjang  oleh  kemajuan  teknologi semikonduktor (VLSI/ Very Large
Scale Integration )  (Rabiner  &  Schafer,  2007).  Dengan teknologi  pengolahan  sinyal  dijital  (DSP/ Digital Signal  Processing ),  sinyal-sinyal  informasi  yang berbentuk analog dapat diolah dengan menggunakan  computer  dijital,  sehingga  sinyal suara manusia yang berbentuk analog dapat diolah oleh  computer  dijital  untuk  menghasilkan  sinyal informasi  yang  diinginkan  oleh  pengguna,  seperti untuk menghemat lebar pita transmisi dijital suara
telepon  dengan  kecepatan  bit  rendah,  untuk membuka password menggunakan  suara  manusia ( speaker  recognition ),  untuk  menggerakkan peralatan  menggunakan  perintah  suara  manusia ( speech  recognition ),  untuk  mengubah  suara manusia  yang  sumbang  menjadi  merdu  (mesin karaoke),  dan  banyak  lagi  kegunaan  sinyal  suara manusia dalam bentuk dijital (Sehgal & Jain, 2013) Sinyal suara manusia membawa informasi tata  Bahasa,  nada  pembicara,  dan  emosi pembicara. Pertukaran informasi suara memegang peranan  yang  sangat  penting  dalam  kehidupan kita.  Struktur  tata  Bahasa  dan  akustik  dari  suara manusia  menunjukkan  kemampuan  intelektual kita.,  selain  itu  sangat  erat  hubungannya  dengan perkembangan  social  dan  budaya  kita  (Jurafsky  & Martin, 2018).
Masalah  yang  timbul  ketika  dilakukan pencuplikan  sinyal  analog  menjadi  sinyal  diskrit dan  dilakukan  pengkodean  menjadi  kode  biner akan  menghasilkan  kecepatan  bit  yang  besar, sehingga  mengakibatkan  kebutuhan  bandwith saluran  transmisi  yang  besar  (Rabiner  &  Schafer, 2007).  dan  dibutuhkan  media  penyimpanan  yang besar  pula  (Rabiner  &  Schafer,  2007)  bila  akan disimpan  di  media  penyimpanan  computer, misalnya  dengan  metoda  pengkodean  bentuk gelombang  PCM  (Pulse  Code  Modulation)  akan dihasilkan kecepatan bit 64 Kbit/detik (Rabiner & Schafer, 2007).  Salah satu cara untuk mengurangi kecepatan  bit  tersebut    adalah  dengan  kompresi data menggunakan metoda pengkodean parameter-parameter suara manusia yang dikenal dengan  algoritma  LPC  (Linear  Predictive  Coding) yang  dapat  menghasilkan  kecepatan  bit  2,4 Kbit/detik  dengan  kualitas  suara  yang  dapat dimengerti  (intelligibility)  (Rabiner  &  Schafer, 2007).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meneliti unjuk  kerja  system  pemrosesan  sinyal  informasi dengan metoda LPC ( Linear Predictive Coding ), dan meneliti karakteristik sinyal informasi dengan cara simulasi menggunakan pengolah ( processor ) sinyal dijital,  khususnya  sinyal  suara  manusia  sebagai obyek penelitian. Dengan pengolahan sinyal dijital maka  semua  sinyal  informasi  dapat  diolah  dan karakteristik  dari  sinyal-sinyal  informasi  tersebut dapat  dilihat  dengan  cepat  (Rabiner  &  Schafer, 2007).
Penelitian  disini  merupakan  pengkajian dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti- peneliti sebelumnya yang sebagian besar terdapat dalam referensi (Jurafsky & Martin, 2018), (Kala & Vanitha,  2015),  (Modi,  2015),  (Sehgal  &  Jain, 2013), (Rabiner & Schafer, 2007).
BAHAN DAN METODE
Tiga  faktor  utama  yang  terlibat  dalam pembentukan  ucapan  manusia  adalah  sumber tenaga,  alat  ucap  yang  menimbulkan  getaran,  dan rongga  pengubah  getaran.  Udara  pernapasan  dari paru-paru,  sebagai  sumber  tenaga,  dapat  keluar melalui  rongga  mulut  dan  mengghasilkan bunyi oral. Udara juga bisa keluar melalui hidung dan ini menghasilkan bunyi nasal (sengau). Bisa juga, arus udaranya  keluar  melewati  hidung  dan  mulut; bunyi  ini  disebut  bunyi dinasalisasi (bunyi  yang disengaukan). Bagan di gambar 1 memperlihatkan semua  alat  ucap  yang  “berjasa”  dalam pembentukan  bunyi  Bahasa  (Rabiner  &  Schafer, 2007).
Sumber : (Sudaradjat, 1993) Gambar 1. Bagan mekanisasi pembentukan ucapan manusia.
Bunyi  Bahasa  yang  dihasilkan  oleh  alat-alat  ucap ini  dipelajari, salah  satunya,  dalam  bidang  fonetik artikulatoris.  Kita  tahu  bahwa  ketika  paru-paru menghembuskan  udara,  pita  suara  dapat  merapat dan  merenggang.  Pita  suara  merapat, maka  bunyi Bahasa  yang  keluar  terasa  “berat”;  ini menghasilkan bunyi  tak-bergetar  (unvoiced) , contohnya  [s].  Bila  pita  suara  merenggang,  arus udara  mudah  lewat  dan  bunyi  dihasilkan  dengan “ringan”; ini menghasilkan bunyi bergetar (voiced) , misalnya [a]. Setelah melewati rongga faring, arus udara  mengalir  kebagian  atas  tenggorokan.  Jika uvula  menutup  saluran  ke  rongga  hidung,  maka arus  udara  akan  lewat  mulut.  Ini  menghasilkan bunyi-bunyi  seperti  [p],  [g],  dan  [f].  Bila  ingin nasal,  uvula  diturunkan  sampai  menempel  ke belakang  lidah,  dan  udara  bebas  lewat  hidung. Bunyi yang dihasilkan, misalnya [m], dan [n].
Dari  mekanisme  pembentukan  ucapan tersebut  diketahui  parameter-parameter  yang diperlukan untuk membentuk suatu ucapan. Model mekanisme pembentukan ucapan dengan parameter-parameternya  dibuat  sebagai  model dibagian decoder dari  sistem vocoder ,  dan dinamakan  model  sintesis.  Di  bagian  coder,
parameter-parameter  untuk  membentuk  suatu ucapan  tersebut  dibangkitkan  dengan  cara menganalisis  sinyal  masukan,  dan  modelnya dinamakan model analisis. (Kala, 2015)
Dari  ketiga  faktor  utama  yang  terlibat dalam  pembentukan  suatu  ucapan  seperti  alat ucap  yang  menimbulkan  getaran,  sumber  tenaga, dan  rongga  pengubah  getaran  dapat  dibuat modelnya  seperti  terlihat  di  Gambar  2(b).  Pita suara  yang  menimbulkan  getaran  dimodelkan sebagai dua jenis fungsi eksitasi, yaitu pertama jika bunyi  yang  dihasilkan  adalah  bergetar  maka digunakan  model  pembangkit  pulsa  yang  akan bekerja  dengan  perioda  sebesar  prioda  pitch  dan kedua  jika  bunyi  yang  dihasilkan  adalah  tak- bergetar maka digunakan model pembangkit desis (acak)  yang  akan  bekerja.  Sumber  tenaga  yang akan  menentukan  keras  lembutnya  bunyi dimodelkan  sebagai  penguatan  (gain),  sedangkan rongga  pengubah  getaran  dimodelkan  sebagai filter.    Karena  filter  yang  digunakan  pada  model sistesis  bersifat  all-pole,  maka  model  tersebut disebut model all-pole atau  model AR (autoregressive) (Rabiner & Schafer, 2007).  Filter tersebut diimplementasikan pada computer dalam kawasan-z, dari Gambar 2(b) diperoleh :
S(z)   =  E(z). G. 1 A(z) (model sintesis) ……..……..(1)
dengan :
𝐴(𝑧) = ∑ 𝑎(𝑖)𝑧 𝑖 𝑝 𝑖=0
(a(i) = koef. filter, a(0) = 1) ……………..…………..(2)
Z -1 S(z) 𝑠(𝑛𝑇)   =  𝑠(𝑡) ………….…..(3) Z 𝑡 = 𝑛𝑇
Gambar 2. (a) Bagan pembentukan ucapan manusia, (b) Gambar model pembentukan ucapan manusia (model sintesis).
Sinyal  waktu  diskrit  s(nT)  merupakan  invers transformasi-z  dari  S(z).  Untuk  perioda  waktu diskrit yang dinormalisasi T=1, maka S(z)                s(n). Dengan hubungan yang sama dengan sinyal s(n) diatas, E(z)               e(n) adalah model  dari  keluaran  pita  suara.  Jika  jenis  bunyi bergetar,  e(n)  akan  berbentuk  fungsi  pulsa.  Jika jenis  tak-bergetar,  e(n)  akan  berbentuk  fungsi acak.  Sinyal  e(n)  sesudah  diperkuat  G  dilewatkan kedalam  model  rongga  pengubah  getaran  dalam bentuk  filter  all-pole  1/A(z)  untuk  menghasilkan sinyal s(n).
Dari persamaan (1) dapat diperoleh model analisis dalam bentuk persamaan :
E(z)   =  1/G. S(z). A(z) (model analisis)………(4) dimana  S(z)  adalah  transformasi-z  dari  sinyal suara s(n) sebagai masukan invers filter (filter all- zero)  A(z),  keluaran  E(z)  akan  membawa informasi  parameter-parameter  sinyal  suara masukan tersebut.
Untuk  pembentukan  kembali  suatu ucapan pada model sintesis diperlukan parameter- parameter  berupa  koefisien  filter,  gain,  perioda pitch  P  dan  jenis  bunyi  voiced/unvoiced.  Dengan demikian  dibagian  model  analisis  pada  simulasi vocoder  LPC  akan  dibagi  dua  algoritma perhitungan,  yaitu  pertama  “algoritma  analysis LPC”  yang  berisi  perhitungan  koefisien  filter  dan gain,  kedua  “algoritma  periode  pitch”  yang  berisi perhitungan  perioda  pitch  dan  penentuan  jenis bunyi  bergetar  dan  tak-bergetar  dari  sinyal  suara (Kala & Vanitha, 2015).
Sistem  yang  akan  dirancang  dalam penelitian  disini  adalah  system Vocoder  (voice coder-decoder) dengan metoda LPC seperti terlihat di Gambar 3.
Gambar 3. Blok diagram vocoder-LPC
Sistem  tersebut  disimulasikan  dengan menggunakan computer, yaitu dengan menggunakan  perangkat  keras  dan  lunak,  kartu analog/dijital  converter  (ADC/DAC)  model  25 dengan perangkat lunaknya.
Langkah  awal  dari  penelitian  ini  adalah memilih  kata-kata  yang  diucapkan  dalam  Bahasa Indonesia.  Kata-kata  tersebut  mewakili  keenam vocal yang ada dalam Bahasa Indonesia, yaitu  /i/, /e/,  /ǝ/,  /a/,  /u/,  dan  /o/.  Keenamnya  dapat menduduki  posisi  awal,  tengah,  dan  akhir  suku kata. Ini dapat dilihat pada table 1 berikut :
Tabel 1. Vokal Bahasa Indonesia.
Awal Tengah Akhir /i/ /ikan/ ikan
/kǝtika/ ketika /api/ api /e/ /ekor/ ekor /aneka/
aneka /sate/ sate
/ǝ/ /ǝɳgan/ enggan /sǝdǝkah/ sedekah /tantǝ/ tante /a/ /kata/ kata
/sǝlatan/ selatan /bahasa/ bahasa /u/ /usay/ usai /pǝtugas/ petugas /biru/ biru
/o/ /obat/ obat /sǝkolah/ sekolah /gigolo/ gigolo Sumber : (Sudaradjat, 1993)
Untuk  keperluan  uji  kualitas  suara  dengan teknik  MOS  ( mean  opinion  score )  diperlukan rangkaian  kata-kata  yang  membentuk  kalimat. Rangkaian  kata-kata  tersebut  diambil  dari  kata- kata  yang  ada  di  table  1,  misalnya  membentuk kalimat ekor-ikan-biru,  aneka-sate-ikan,  petugas- sekolah,  dan  biru-api. Banyaknya  pembicara, pendengar,  dan  lain-lain  kondisi  yang  digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada table 2.
Tabel 2. Kondisi uji kualitas suara. Metoda uji cara subyektif Metoda uji opini pendengaran
Score Skala kualitas Skala kerusakan sinyal 5 Baik sekali Tidak terasa adanya gangguan 4 Baik Dapat dimengerti & tidak ada gangguan 3 Cukup Dapat dimengerti & agak mengganggu 2 Jelek Mengganggu tetapi dapat dimengerti 1 Jelek sekali Sangat mengganggu (tidak dapat dimengerti) Rangkaian uji Sistem recording-playback Pengirim Keluaran hasil rekaman proses sintesa Penerima Headphone Bandwidth 0-3 KHz Materi ucapan Kalimat pendek Bahasa Indonesia Pembicara 2 pria dan 2 wanita Pendengar 4 pria dan 4 wanita
Sumber : (Sudaradjat, 1993)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  terhadap  masukan  dan keluaran  sistem vocoder LPC  seperti  yang ditunjukkan  Gambar  3,  sinyal  diskrit  s(n)  sebagai masukan  bagian  analisis  (coder),  parameter- parameter LPC (koefisien refleksi k1 s/d k10, gain, pitch,  dan  V/UV) sebagai  keluaran  bagian  analisis dan masukan bagian sintesis (decoder), dan sinyal rekonstruksi sebagai keluaran bagian sintesis.
Sinyal  s(n) adalah  data  diskrit  ucapan  hasil pencuplikan  oleh  ADC.  Data  diskrit  tersebut
disimpan  dalam  file  dan  dapat  diplot  seperti  satu contoh grafik di gambar 4a. Gambar grafik tersebut adalah  sebagai  hasil  interpolasi  linier  dari  bentuk grafik  PAM  (Pulse  Amplitude  Modulation),  yaitu tiap dua titik pulsa yang berdekatan dihubungkan dengan garis sehingga membentuk grafik kontinu. Gambar  4a  adalah  sebagai  contoh  grafik  ucapan “usai” dari seorang laki-laki berumur 31 tahun dan digambarkan  untuk  tiap  frame  yang  berurutan dengan Panjang frame 240 sample atau 30 mdetik jika  digunakan  frekuensi  cuplik  8  KHz.  Grafik ucapan  “usai“  tersebut  terdiri  dari  30  frame,  dan yang ditampilkan di gambar 4a adalah frame ke 15 dan ke 16.
Data diskrit ucapan tiap frame di gambar 4a tersebut merupakan data yang akan dianalisis oleh “algoritma  analisis  LPC”  sehingga  menghasilkan parameter-parameter  koefisien  refleksi  k1  s/d  k 10  dan  gain,  dan  oleh  “algoritma  perioda  pitch” sehingga  menghasilkan  parameter-parameter periode  pitch  dan  V/UV.  “Algoritma  analisis  LPC” dan  “algoritma  perioda  pich”  tersebut  merupakan dua  buah  subroutine  (procedure)  dalam  listing program  coder.  Parameter-parameter  keluaran hasil  perhitungan  oleh  program  coder  tersebut selanjutnya  disimpan  dalam  file  dan  dapat ditampilkan  dalam  bentuk  karasteristik  ASCII (Rabiner  &  Schafer,  2007),  seperti  yang ditunjukkan di tabel 3 untuk frame ke-15 dan tabel 4 untuk frame ke-16. Bilangan real sebelah kiri di tabel  3  dan  tabel  4  menunjukkan  bilangan parameter  yang  belum  dikuantisasi  dan  bilangan real  sebelah  kanan  menunjukkan  bilangan parameter yang sudah dikuantisasi dengan bit-rate 2,4  Kbit/det  seperti  yang  diperlihatkan  oleh perhitungan bit-rate yang tertera di tabel 5.
Untuk  menguji  kebenaran  dari  program coder ini dapat dilakukan dengan membandingkan hasil  perhitungan  dari  parameter-parameter  LPC yang ditunjukkan oleh tabel 3 dan tabel 4 dengan hasil pengamatan secara visual dari grafik ucapan asli  yang  ditunjukkan  oleh  gambar  4(a),  misalnya perioda  pitch  sinyal  ucapan  di  gambar  4(a) dapat diperkirakan (estimasi) besarnya dan dibandingkan dengan besar perioda pich  di tabel 3 dan  tabel  4.  Contoh untuk  frame  ke-15  di  gambar 4(a)  secara  visual  berjenis  UV  (Unvoiced)  dan  di intepretasikan  dengan  benar  oleh  tabel  3  adalah FALSE dengan perioda pitch = 0, sedangkan frame ke-16  di  gambar  4(a)  secara  visual  berjenis  V (Voiced) dan  di  intepretasikan  dengan  benar  oleh tabel  4  adalah  TRUE  dengan  perioda  pitch    =  46. Demikian  juga  dengan  perioda  pitch  sebelum  dan sesudah  dikuantisasi  dihasilkan  nilai  yang  sama. Sedangkan  nilai  parameter  koefisien  k1  s/d  k10 dan parameter gain memiliki nilai yang tidak jauh berbeda antara sebelum dan sesudah di kuantisasi.
Dari hasil pengamatan di gambar 4(a), 4(b), dan  tabel  3  dan  tabel  4  tampak  bahwa  sinyal rekonstruksi  tidak  sama  bentuknya  dengan  sinyal aslinya,  tetapi  sinyal  rekonstruksi  tersebut mengandung  informasi  pesan  ucapan  yang  sama, sehingga  kualitas  suaranyapun  tentu  tidak  akan sama,  namun  sinyal  rekonstruksi  tersebut  masih dapat  dimengerti (intelligibility) .  Ini  dapat dibuktikan dari hasil uji dengar kualitas suara yang akan dibahas selanjutnya.
Sumber : (Sudaradjat, 1993) Gambar 4. Contoh (a) sinyal asli dan (b) sinyal rekonstruksi bunyi “usai” frame ke 15 dan 16.
Tabel 3. Parameter-parameter LPC frame ke 15 sebelum dan sesudah dikuantisasi
Sebelum Sesudah k1 -9.1190621848E-01 k1 -9.1372549020E-01 k2 7.1052538165E-01 k2 7.1428571429E-01 k3 -5.0861125602E-01 k3 -5.1612903226E-01 k4 1.3743637500E-01 k4 1.2903225806E-01 k5 -1.7256745716E-01 k5 -2.0000000000E-01 k6 -1.4759909709E-01 k6 -1.3333333333E-01 k7 -9.7151097367E-02 k7 -6.6666666667E-02 k8 -7.4836643652E-02 k8 -6.6666666667E-02 k9 -1.6438339106E-01 k9 -1.3333333333E-01 k10 -3.9925125547E-02 k10 -6.6666666667E-02 Gain 6.8616585968E-04 Gain 6.6666666667E-04 Pitch 0 Pitch 0 V/UV FALSE V/UV FALSE Sumber : (Sudaradjat, 1993) Tabel  4.  Parameter-parameter  LPC  frame  ke 16 sebelum dan sesudah dikuantisasi Sebelum Sesudah k1 -9.1289307909E-01 k1 -9.1372549020E-01 k2 8.7148223103E-01 k2 8.7301587302E-01 k3 5.7284987346E-02 k3 6.4516129032E-02 k4 9.7501887144E-02 k4 9.6774193548E-02 k5 2.3506238196E-01 k5 2.6666666667E-01 k6 8.6932041477E-02 k6 6.6666666667E-02 k7 -1.5725427797E-01 k7 -1.3333333333E-01 k8 -1.7431306948E-01 k8 -2.0000000000E-01 k9 4.3525834282E-02 k9 -6.6666666667E-02 k10 2.1561870407E-01 k10 2.0000000000E-01 Gain 1.0036185036E-02 Gain 1.0000000000E-02 Pitch 46 Pitch 46 V/UV TRUE V/UV TRUE
Sumber : (Sudaradjat, 1993)
Untuk  keperluan  uji  kualitas  suara  pada sisten  vocoder  dengan  bit-rate  tertentu  perlu direncanakan dahulu rancangan system pengkodean  dan  filter  sistesis  yang  digunakan. Pada penelitian disini dirancang system pengkodean  dengan  bit-rate  seperti  terlihat  di perhitungan  Tabel  5,  dan  rancangan  filter  sistesis yang  digunakan  adalah  filter  dengan  struktur lattice.
Tabel 5. Perhitungan bit-rate dengan Panjang frame 30 mdetik dan frekuensi cuplik 8 KHz. Parameter Jumlah bit/frame k1 6 9 12 k2 4 7 10 k3, k4 2x3 2x6 2x9 k5, k6, k7, k8, k9, k10 6x2 6x5 6x8 Pitch 7 7 7 V/UV 1 1 1 Gain 5 5 5 Sinkronisasi 1 1 1 Jumlah total bit 42 72 102 Bit-rate (KBit/det) 1,4 2,4 3,4
Sumber : (Sudaradjat, 1993)
Setelah  rancangan  system  vocoder  dengan bit-rate  tertentu  ditentukan  dan  rekaman  suara hasil  proses  system  vocoder  tersebut  diperoleh, pengujian  kualitas  suara  secara  subyektif  dengan teknik MOS dapat dimulai.
Tabel 2
memperlihatkan  kondisi  pengujian  sistem  yang digunakan.
Gambar 5 memperlihatkan bentuk selubung bunyi ekor-ikan-biru : (a) sinyal asli masukan, dan (b)  sinyal  rekonstruksi  keluaran  sisten vocoder- LPC dengan bit-rate 3,4 Kbit/detik
Sumber : (Sudaradjat, 1993) Gambar 5. Bunyi ekor-ikan-biru, BR 3,4 kbps
Gambar 6  memperlihatkan bentuk selubung  bunyi ekor-ikan-biru  : (a)  sinyal  asli masukan,  dan  (b)  sinyal  rekonstruksi  keluaran sisten vocoder-LPC dengan bit-rate 2,4 Kbit/detik
Sumber : (Sudaradjat, 1993) Gambar 6. Bunyi ekor-ikan-biru, BR 2,4 kbps Gambar 7  memperlihatkan bentuk selubung  bunyi ekor-ikan-biru  : (a)  sinyal  asli masukan,  dan  (b)  sinyal  rekonstruksi  keluaran sisten vocoder-LPC dengan bit-rate 1,4 Kbit/detik
Sumber : (Sudaradjat, 1993) Gambar 7. Bunyi ekor-ikan-biru, BR 1,4 kbps
Hasil  pengujian  bunyi  kalimat ekor-ikan- biru diperlihatkan  pada  table  6  untuk  masing- masing bit-rate 1,4 KBit/det, 2,4 KBit/det, dan 3,4 Kbit/det.
Tabel 6. MOS untuk kalimat ekor-ikan-biru N Score 1,4 KBit/det 2,4 KBit/det 3,4 KBit/det 1 2 2 2 2 2 2 3 3 2 3 3 4 3 3 3 5 2 2 2 6 2 3 3 7 2 2 3 8 3 2 3 9 2 2 2 10 2 3 3 11 2 2 2 12 3 2 3 13 3 3 3 14 3 4 4 15 3 4 4 16 2 4 4 17 2 4 3 18 2 4 3 19 3 4 4 20 3 4 4 21 3 4 4 22 2 3 3 23 3 4 3 24 3 4 3 25 3 2 3 26 2 3 3 27 2 3 3 28 2 3 3 29 2 2 2
30 2 3 3 31 3 3 3 32 2 3 3 ẋ 2,41 3,00 3,03 Sumber : (Sudaradjat, 1993) Hasil  pengujian  bunyi  kalimat aneka-sate- ikan diperlihatkan  pada  table  7  untuk  masing- masing bit-rate 1,4 KBit/det, 2,4 KBit/det, dan 3,4 Kbit/det.
Tabel 7. MOS untuk kalimat aneka-sate-ikan
N Score 1,4 KBit/det 2,4 KBit/det 3,4 KBit/det 1 2 2 3 2 2 2 3 3 2 2 3 4 2 3 3 5 2 2 2 6 2 3 3 7 2 3 3 8 2 3 3 9 2 2 3 10 2 2 3 11 3 2 2 12 3 2 3 13 3 3 3 14 3 4 3 15 3 4 4 16 2 4 4 17 2 4 3 18 2 4 3 19 2 4 3 20 3 4 3 21 3 3 3 22 3 3 3 23 3 4 3 24 3 4 3 25 3 2 3 26 2 3 3 27 2 3 3 28 2 3 3 29 2 2 3 30 2 3 3 31 3 3 3 32 2 3 3 ẋ 2,37 2,97 3,00
Sumber : (Sudaradjat, 1993)
Hasil  pengujian  bunyi  kalimat petugas- sekolah diperlihatkan  pada  table  8  untuk  masing- masing bit-rate 1,4 KBit/det, 2,4 KBit/det, dan 3,4 Kbit/det.
Tabel 8. MOS untuk kalimat petugas-sekolah
N Score 1,4 KBit/det 2,4 KBit/det 3,4 KBit/det 1 2 2 3 2 2 2 3 3 2 2 3 4 2 2 3 5 2 2 2 6 2 3 3
7 2 3 3 8 3 3 3 9 2 2 2 10 2 3 3 11 2 2 2 12 3 2 3 13 3 3 3 14 3 4 3 15 3 4 4 16 2 4 4 17 2 4 3 18 2 3 3 19 3 3 3 20 3 4 3 21 3 4 4 22 2 3 3 23 3 4 3 24 3 4 3 25 3 3 3 26 2 3 3 27 2 3 3 28 2 3 4 29 2 3 2 30 2 3 3 31 3 3 3 32 2 3 3 ẋ 2,37 3,00 3,00
Sumber : (Sudaradjat, 1993)
Hasil  pengujian  bunyi  kalimat biru-api diperlihatkan  pada  table  9  untuk  masing-masing bit-rate  1,4  KBit/det,  2,4  KBit/det,  dan  3,4 Kbit/det.
Tabel 9. MOS untuk kalimat biru-api. N Score 1,4 KBit/det 2,4 KBit/det 3,4 KBit/det 1 2 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 5 2 2 2 6 2 3 3 7 2 2 3 8 3 2 3 9 2 2 2 10 2 3 3 11 2 2 2 12 2 2 3 13 3 3 3 14 3 4 4 15 3 4 4 16 3 4 4 17 2 4 3 18 2 4 3 19 3 4 3 20 2 4 4 21 3 4 4 22 2 3 3 23 3 4 3 24 3 4 3 25 3 2 3 26 3 3 3 27 3 3 3 28 2 3 4 29 2 2 2 30 2 3 3
31 2 3 3 32 2 3 3 ẋ 2,44 3,03 3,06 Sumber : (Sudaradjat, 1993)
Dari  hasil  uji  kualitas  suara  dengan  Teknik MOS  yang  diperlihatkan  di  tabel  6,  7,  8,  dan  9 diperoleh  harga  rata-rata  ẋ  untuk  system pengkodean  sinyal  suara  dengan  metoda  LPC memiliki  kualitas  suara  yang  dapat  dimengerti ( intelligible )  dan  batas  bit-rate  minimal  yang digunakan  adalah  sekitar  2,4  Kbit/det.  Berbeda dengan  system  pengkodean  bentuk  gelombang ( waveform  coding )  yang  memiliki  kualitas  suara yang baik, akan tetapi bit-rate yang dihasilkan juga besar sekitar 64 Kbit/det pada system PCM ( Pulse Code Modulation ) (Rabiner & Schafer, 2007).

## KESIMPULAN
LPC  ( Linear  Predictive  Coding ) adalah  salah satu metoda dijitalisasi sinyal suara manusia yang menghasilkan  bit-rate  rendah,  yaitu  sekitar  2,4 Kbit/detik  dengan  kualitas  yang  dapat  dimengerti ( intelligible ).  Dengan  bit-rate  yang  rendah  akan dihemat bandwidth untuk  saluran  transmisi,  dan menghemat  memori  penyimpanan  didalam computer dijital.
Dengan  metoda  LPC  akan  diperoleh parameter-parameter  pembentukan  sinyal  suara manusia,  sehingga  dengan  parameter-parameter tersebut  dapat  digunakan  untuk  keperluan pengenalan  suara  manusia  ( speech  recognition ), pengenalan suara si pembicara ( speaker recognition ),  dan  dapat  digunakan  untuk mengendalikan  perangkat  otomatis  menggunakan suara manusia sebagai pengendalinya.

## REFERENSI
Jurafsky,  D.,  &  Martin,  J.  H.  (2018). Speech  and Language  Processing :  An  Introduction  to Natural  Language  Processing,  Computational Linguistics,  and  Speech  Recognition  Third Edition draft (3 Draft). Staford: Prentice Hall. Retrieved from https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed 3book.pdf
Kala, A., & Vanitha, S. (2015). Speech Analysis and synthesis  using  Vocoder. INTERNATIONAL JOURNAL  FOR  TRENDS  IN  ENGINEERING  & TECHNOLOGY , 3 (3),  20–24.  Retrieved  from http://ijtet.com/wp- content/plugins/ijtet/file/upload/docx/247 6ICICCE0209-pdf.pdf
Modi,  D.  (2015).  Speech  Compression  using  LPC.
Adaptive Signal Processing Term Paper  2015 , 1–4. Retrieved from https://www.slideshare.net/DishaModi1/sp eech-compression-using-lpc-59182073
Rabiner, L. R., & Schafer, R. W. (2007). Introduction to Digital Speech Processing. Foundations and Trends® in Signal Processing , 1 (1–2), 1–194. https://doi.org/10.1561/2000000001
Sehgal,  P.,  &  Jain,  R.  K.  (2013).  SPEECH
PROCESSING. International Journal of Engineering Sciences & Emerging Technologies , 5 (2),  83–87.  Retrieved  from http://www.ijeset.com/media/0001/2N10_I JESET0502117_v5_iss2_83to87.pdf
Sudaradjat,  D.  (1993). Pemrosesan  Sinyal  Suara Dengan  Metoda  LPC .  Institut  Teknologi Bandung.