Pengenalan Indentitas Penutur  Menggunakan   Algoritma Discrete Wavelet Transform (DWT ) dan Hidden Markov Modesls (HMM)
A.Asni B 1 . Diah Patriana Setianingsih 2
a_asni_b@uniba-bpn.ac.id
1.2 Teknik Elektro,Fakultas Teknologi Industri Universitas Balikpapan Jln. Pupuk Raya Gn. Bahagia Balikpapan 76114 INDONESIA

## ABSTRACT
This  study  aims  to  build  a  speaker  recognition  system  using the Discrete Wavelet Transform (DWT) algorithm and Hidden Markov  Models  (HMM).  Speech  signals  from  each  speaker were recorded using Indonesian words "kiri" and recorded 10 times. Five (5) data from the first record were recorded under normal  conditions  and  the  next  5  data  were  sourced  from  the nasal sounds produced by a pressed nose. The total data from 6 different speakers becomes 60 data The  results  of  the  application  of  the  Discrete  Wavelet Transform (DWT)  algorithm and the  Hidden Markov Models (HMM) algorithm and the number of states tested 4 to 7 states, in  this  study  have  not  provided  optimal  results.  The identification  of  error  rates  is  quite  high,  which  is  equal  to 20% for the number of states 4 and 5, and reaches 30% for the number  of  states  6  and  7.  This  shows  that  the  feature  vector values  generated  from  the  DWT  algorithm  and  then  modeled and  tested  using  the  HMM  algorithm  has  not  optimal  results yet. Further evaluation is needed to examine the opportunities of other algorithms that can be applied in DWT and to achieve high recognition accuracy
Keyword  —  Speaker  Recognition,  Hidden  Markov  Model, Discrete Wavelet Transform.

## I. PENDAHULUAN
Pengenalan  penutur (speaker  recognition) adalah  salah  satu  bidang  pengenalan  pola  yang berkaitan  dengan  pemrosesan  sinyal  suara.  Berbeda dengan speech  recognition yang  mengenali  kata  atau kalimat yang diucapkan, speaker recognition mengenali  siapa  penutur  yang  mengucapkan  kata tersebut.  Pada  dasarnya  setiap  manusia  memiliki sesuatu  yang  yang  unik  yang  hanya  dimiliki  oleh dirinya sendiri.[1]
Metode DWT dengan menghitung energy tiap sub-band  hingga  level-3  menggunakan  Wavelet Daubechies2  hingga  diperoleh  8  vektor  ciri. Pengenalan  pola  untuk  verifikasi  menggunakan
metode Dynamic  Time  Warping (DTW).  Hasil  yang dicapai  dalam  pengenalan  isyarat  tutur  vocal  Bahasa Indonesia mencapai hingga 100%[2].
Penelitian  tentang  pengenalan  penutur  dan tutur telah dilakukan oleh para peneliti[3], pengenalan pola Hidden    Markov  Models (HMM)  memberikan tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  metode Dynamic  Time  Warping DTW  yang  diterapkan  untuk pengenalan tutur dengan menggunakan data vector ciri dari  hasil  ekstraki  ciri  yang  menggunakan  metode Mel-Frekuensi Cepstral coefficients (MFCC).
Penelitian  yang  lain  menggunakan  metode Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficients (MFCC)  untuk ekstraksi  fitur  dan  metode Hidden  Markov  Model (HMM)  untuk  mengenali  penutur.  Penelitian  tersebut membangun aplikasi pengenal penutur dan menerapkan  metode Hidden  Markov  Model pada aplikasi pengenal penutur. Hasil penelitian menujukkan  bahwa  pengujian  secara  real  time menggunakan  mikrofon  tingkat  akurasinya  30%. Sedangkan pengujian dari file rekaman 100%[4].
II. D ISCRETE W AVELET T RANSFORM (DWT)
DWT  diaplikasikan  ke  dalam  data  distrik untuk  menghasilkan keluaran diskrit yang selanjutnya mentransformasikan  isyarat  dari  domain  waktu (domain  asli  dari  isyarat  tutur)  ke  domain  wavelet. Proses  dekomposisi  dan  rekonstruksi  menggunakan Fast DWT merupakan proses konvolusi antara isyarat dan koefisien filter, hasil konvolusi kemudian diseleksi menggunakan faktor 2 untuk proses down sampling.
Ekstraksi  ciri    menggunakan  metode    DWT, menerapkan  metode full  binary  DWT level  3 persamaan-persamaan  yang  digunakan  dalam  proses ekstraksi  ciri  sebagaimana  telah  dilakukan  dalam penelitian  sebelumnya[1].  Namun  dalam  penerapan
metode  pengenalan  HMM  sebagai  pengenalan  pola identitas  penutur,  menggunakan  vector  ciri    dari  nilai energi  yang  dihitung  dari  masing-masing sub-band tanpa perlu dinormaslisasi.  Tiap isyarat tutur dipecah menjadi  2,  dengan  asumsi  untuk  memisahkan  suku kata  “ki’  dan  “ri”    pada  kata  “kiri”  yang  direkam sehingga  diperoleh  16  ciri  dari  masing-masing  data rekaman isyarat tutur .
Proses  pembentukan  vektor  ciri  dengan menghitung  energi  dari  hasil  rekonstruksi  nilai-nilai koefisien  pada  masing-masing  frekuensi sub-band . Frekuensi sub-band pada  dekomposisi full  binary memiliki  lebar  yang  sama  pada  masing-masing  level dekomposisi ke-j, seperti pada  pada Gambar 1[5].
Gambar  1  Alokasi  Frekuensi  pada  Full  Binary  Paket Wavelet Level-3[5].
Total  Energi  yang  ada  pada  semua  frekuensi sub-band dihitung dengam persamaan (1)
 = = N k i i k X E 1 2 ) (
E i =  energi pada frekuensi sub-band X i (k)  =  nilai  pada  runtun  ke-k  pada
freuensi sub-band (1)
Isyarat  tutur yang telah direkonstruksi merupakan nilai yang mewakili isyarat asli yang masih berada  dalam  domain  waktu,  dan  untuk  mendapatkan vektor  ciri,  diperlukan  proses  lebih  lanjut  yaitu menghitung energi total hasil rekonstruksi isyarat pada masing-masing sub-band frekuensi  menggunakan persamaan (2).
 = = I i i t to E E 1 2
E tot =  energi total frekuensi sub-band pada
dekomposisi level ke-j
I    =  jumlah  freuensi sub-band pada
dekomposisi level ke-j
(2)
III. HIDDEN MARKOV MODELS (HMM)
Hidden  Markov  Model (HMM)  merupakan pemodelan  probabilitas  suatu  system  dengan  mencari parameter-parameter Markov yang  tidak  diketahui untuk memperoleh analisis system tersebut. Kita harus menentukan  parameter-parameter  tersembunyi  ( state) dari parameter-parameter yang dapat diamati. Parameter-parameter  yang  ditentukan  kemudian  dapat digunakan  untuk  analisis  yang  lebih  jauh,  misalnya untuk aplikasi pattern recognition [6][7].
Suatu  HMM  dengan  observasi  system  diskret  terdiri atas  elemen-elemen  yang  dikarakteristikkan  sebagai berikut[6]:
1. N, banyaknya state dalam model. Masing-masing state diberi  indeks  {1,2,  ...  ,  N}.  Pada  waktu- waktu  diskret  yang  berjarak  teratur,  model tersebut  mengalami  perubahan state menurut suatu  himpunan  probabilitas  yang  sesuai  dengan state tersebut.  Waktu  perubahan state dinyatakan sebagai t dan state pada waktu t sebagai  .
2. M,  banyaknya  simbol  observasi  berbeda  pada setiap state dan  berhubungan  dengan  keluaran fisik  dari  sistem  yang  akan  dimodelkan.  Simbol- simbol  observasi  tersebut  dinyatakan  sebagai
3. A= ,  distribusi  probabilitas  transisi state ,
dengan:
(3) 4. distribusi  probabilitas  observasi
dengan:
(4) 5. , distribusi state awal, dengan :
(5)
Pada  penelitian  ini,  untuk  setiap  jenis  ekstraksi ciri  dengan  jumlah  elemen  yang  berbeda  akan dibangun  sistem  pengenalan  pembicaranya  dengan
jumlah  pembicara  yang  akan  dikenali    6  orang. Gambar  4.3  memperlihatkan  blok  diagram  sistem pengenalan  pembicara  yang  dibangun.  Untuk  sistem pengenalan pembicara HMM dengan jumlah pembicara  yang  akan  dikenali  2  orang,  maka  jumlah model  HMM  yang  dibangun  adalah  2  buah,  untuk jumlah  pembicara  3  orang  maka  model  HMM  yang dibangun  3  buah,  begitu  seterusnya  sampai  dengan jumlah  6  orang  pembicara  yang  akan  dikenali  maka dibangun 6 buah model HMM[ 6][7].

## Gambar 2 Blok diagram sistem pengenalan pembicara HMM [7].
Untuk  masing  masing  pembicara  dibangun sebuah  model  HMM  dengan  parameter-parameter sebagai berikut.
(6)
dengan :
a. A merupakan matriks probabilitas transisi state
b. merupakan distribusi probabilitas state awal.
c. Rata-rata  ( dicari  dengan  merata-ratakan
runtun  observasi  dari  5  suara  pertama  yang diucapkan oleh masing-masing pembicara
Prosedur dalam membangun model HMM untuk 6 penutur  yang  berbeda    dan    pengujian  model-model HMM  mengunakan  algoritma  Baum-Welch,  serta penentuan  hasil  pengenalan  menggunakan  algoritma Viterbi. mengacu pada langkah-langkah yang dilakukan  peneliti [6] .
Uruan proses pengenalan
identitas penutur/pembicara sebagai berikut:
a. Setiap  data  isyarat  suara  yang  akan  ditujukan pada  system  harus  dilakukan  ekstarksi  ciri untuk  mendapatkan  runtun  obsevasi  yang disusun menjadi matriks data.
b. Menghitung  probabilitas  observasi,  untuk setiap runtun observasi dicari matriks probabilitas observasinya dengan menggunakan  persamaan  sebagai  berikut: (7) dengan (  8)
,  merupakan  jarak  euclidien  antar runtun observasi pada waktu t dengan rata-rata runtun  observasi  pada  state  j.  Dan  M  adalah jumlah elemen runtun observasi pada state j.
c. Pembicara yang dikenali pada proses
pengujian  adalah  model  pembicara  yang memiliki probabilitas maksimum.
Persentase  total  hasil  pengenalan  dihitung berdasarkan persamaan (9), dan dalam penelitian ini  akan  diamati  pengaruh  perubahan  jumlah state  dalam  meningkatkan  persentase  akurasi pengenalan

## IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Isyarat  tutur  kata  “kiri”  direkam  dengan menggunakan  software  bantu  perekam  dan  file isyarat  yang  direkam  disimpan  dalam  format ‘.wav’.  isyarat  tutur  yang  direkam  sebelum melalui  pemrosesan  awal  memiliki  panjang  yang bervariasi  antara  18000  hingga  35000  sampel, yang  kemudian  dibaca  dan  ditampilkan  untuk diproses  lebih  lanjut  ke  tahap  pemrosesan  awal. gambar  3  merupakan  contoh  dari  hasil  dari pemrosesan    awal  isyarat  kata  “kiri”    Gambar  2 merupakan gambar isyarat yang dibagi menjadi 2 bagian  untuk  masing-masing  suku  kata  “ki”  dan “ri”.

## Gambar 4 Isyarat tutur “kiri”
Gambar 5  merupakan gambar isyarat yang dibagi menjadi 2 bagian untuk masing-masing suku kata
“ki” dan “ri”
Gambar 6. Isyarat suku kata “ki”dan “ri”

## A. Hasil  ekstraksi  Ciri  dengan  Discrete  Wavelet Transform
Pada tahapan ini menghasilkan vektor ciri untuk  masing-masing  isyarat  tutur  kata  kiri  yang disimpan  pada  format  “.mat”.  Vektor  ciri  yang diperoleh  pada  metode  penelitian    ini  berjumlah 16  seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  5.1.  masing- masing  adalah    nilai-nilai  energi  pada  frekuensi sub-band  yang  berada  pada  level  3,  jumlah masing-masing 8 ciri mewakili suku kata “ki” dan “ri”  isyarat  tutur  yang  sebelumnya  memiliki apanjang 4000 sampel yang tidak di normalisasi.
Tabel 1 Perbandingan vektor ciri   pada kelas yang berbeda dengan modifikasi suara sengau.

## B. Hasil Pencarian Identitas Penutur
Isyarat  tutur  setelah  diektraksi  ciri  dengan DWT  akan  dibandingkan  dengan  masing-masing  data vector ciri penutur yang berbeda. Data  vector ciri tiap penutur  diberi  label  berbeda  untuk  suara  normal  dan sengau, sebagai contoh label ” 1 “ untuk pembicara 1 yang bersuara normal dan lebel “10” untuk pembicara 1 dengan suara sengau.   Tabel 2. adalah hasil simulasi pencarian identitas menggunakan algoritma HMM.
Tabel 2  Hasil Pengujian untuk jumlah State =4
Proses pencarian pembicara menggunakan algoritma HMM  diperoleh hasil pengujian  Tabel 2  .Proses  pencarian    target  pembicara  mampu mengidentifikasi  suara  sengau  dan  normal berdasarkan  vector  ciri  DWT  yang  diberikan melalui  pemodelan  HMM,  adapun    tingkat persentase  tingkat  pengenalan  identitas  80  % untuk  jumlah  state  sama  dengan  4.  Nilai persentase  pengenalan  dihitung    menggunakan persamaan  (9).
Perbandingan nilai persentase hasil pengenalan  dengan  mengubah  jumlah  state (4,5,6,7) dalam hal ini jumlah state akan memberi pengaruh dalam penentuan indeks runtun observasi  pada  data  yang  akan  dimodelkan  dan diuji  pada  proses  HMM    system  pencarian identitas  pembicara  yang  dirangkum  dalam  Tabel 3.
Tabel 3 Perbandingan tingkat akurasi berdasarkan jumalah state yang berbeda
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  pada Tabel  5.4,  tingkat  akurasi  yang  diperoleh  untuk jumlah  state  4  dan  5  sebesar  80%,  sementara jumlah state 6 dan 7 secara berurutan hanya 77% dan  70%  .  Tingkat  akurasi  yang  hanya  mencapai 80  %  menunjukkan  tingginya  tingkat  kesalahan dalam pengenalan identitas target dari data vector ciri  yang  diberikan.  Beberapa  faktor  penyebab tidak  optimalnya  hasil  yang  dicapain  dalam penelitian ini diantaranya; karakteristik vektor ciri dari  kata  yang  sama  memiliki  tingkat  kesamaan yang cukup tinggi hingga nilai diskriminasi antara masing  -  masing  data  pembicara  yang  berbeda sangat kecil.
Sebagai bahan evaluasi penelitian berikutnya  akan  dilakukan  dua  cara  untuk mengoptimalkan  hasil  penelitian  yang  diperoleh dalam  penelitian  ini;  pertama  pemilihan  metode pencarian vector ciri DWT yang tepat dan mampu mengoptimalkan hasil pengenalan identitas penutur  menggunakan  metode  HMM.  Kedua mencari  metode  pengenalan  yang  tepat  untuk diterapkan  bersama    metode  HMM  agar  dapat mengoptimalkan  nilai  vector  ciri  yang  dihasilkan dari metode DTW

## IV.  KESIMPULAN (PENUTUP)
Hasil  penerapan metode Discrete Wavelet Transform (DWT)  dan Hidden  Markov  Models (HMM) yang telah dilakukan dalam penelitian ini belum  memberikan  hasil  yang  optimal.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  nilai-nilai  vector  ciri  yang dihasilkan  dari  algoritma  DWT  jika  dimodelkan dan  diuji  menggunakan  algoritma  HMM    untuk tujuan  pengenalan  identitas  dengan  jumlah  state yang  diuji  adalah  4  sampai  dengan  7  buah  state, akan diperoleh nilai persentase  tingkat kesalahan pengenalan  cukup  tinggi  hingga  20  %  untuk jumlah  state  4  dan  5  ,  dan  kesalahan  pengenalan meningkat hingga 30 % untuk jumlah state 6 dan
Penyebab  tingginya  nilai    presentase kesalahan  pengenalan  perlu  dikaji  lebih  lanjut agar  diperoleh  metode  dan  algoritma  yang  tepat untuk  meningkatkan  persentase  pengenalan  dan dapat  diterapkan  bersama  metode  HMM  dan DWT .

## R EFERENSI
[1] B. . Asni, R. Hidayat, and N. A. Setiawan,
“Pengenalan Tutur VokalL Bahasa
Indonesia Menggunakan Metode DWT dan DTW,” Pros. ReTII ke-9 , vol. 1, pp. 37–42, 2014.
[2] S. C. Sajjan and C. Vijaya, “Comparison of DTW and HMM for Isolated Word
Recognition,” IEEE Proceeding Int. Conf.
Pattern Recognition, Informatics Med. Eng. , no. 1, pp. 466–470, 2012.
[3] S. Hidayat, R. Hidayat, and T. B. Adji, “Sistem Pengenal Tutur Bahasa Indonesia Berbasis Suku Kata Menggunakan MFCC, Wavelet Dan HMM,” 7Th Natl. Conf. Inf. Technol. Electr. Eng. , no. September, pp. 246–251, 2015.
[4] M. Gultom and D. Alamsyah, “Penerapan Hidden Markov Model ( HMM ) pada Pengenalan Penutur,” Jatisii , iISSN240-
4322 , vol. 1, no. 1, pp. 111–122, 2014.
[5] N. Trivedi, “Speech Recognition by Wavelet Analysis,” vol. 15, no. 8, pp. 27– 32, 2011.
[6] L. R. Rabiner, “Hmm_Paper_Rabiner.Pdf,” PROceidings IEEE , vol. 77, no. 2, pp. 259– 585, 1989.
[7] B. Darmawan and S. Ariessaputra, “Sistem Pengenalan Dan Verifikasi Pembicara HMM,” CITEE , ISSN 2085-6350 , pp. 24– 26, 2018.