## BERAUTI SPECTRAL SUBTRACTION DENGAN GAUSSIAN WINDOW UNTUK PENINGKATAN AKURASI PENGENALAN UCAPAN BERDERAU
Fitrilina * , Winda Alfin dan Fajar Afriyansah Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Andalas
* Corresponding author, e-mail: fitrilina@ft.unand.ac.id
Abstrak — Akurasi  sistem  pengenalan  ucapan  menurun  ketika  digunakan  pada  ucapan  berderau.  Oleh karena  itu,  sistem  pengenalan  ucapan  perlu  didukung  dengan  metoda  perbaikan  sinyal  ucapan.  Pada penelitian  ini  diusulkan  metoda  Berauti  spectral  subtraction  yang  menerapkan  gaussian  window  dan estimasi  derau  minimum  statistik  untuk  memperbaiki  kualitas  sinyal  berderau  sehingga  dapat meningkatkan  akurasi  pengenalan  ucapan  berderau.  Sistem  pengenalan  ucapan  dibangun  menggunakan Hidden Markov Model ToolKit (HTK). Pada penelitian ini divariasikan tiga jenis derau, lima level SNR, enam  nilai  oversubtraction  dan  empat  nilai  redaman  sidelobe  gaussian  window  dengan  1500  sinyal ucapan.  Peningkatan  akurasi  pengenalan  ucapan  yang  menggunakan  gaussian  window  dibandingkan dengan  hamming  window.  Hasil  penelitian  ini  menunjukan  pemilihan  nilai  redaman  sidelobe  dan oversubtraction  mempengaruhi  akurasi  pengenalan.  Rata-rata  peningkatan  akurasi  pengenalan  ucapan sebesar  36,4  %  diperoleh  pada  nilai  oversubtraction  4.75  dan    redaman  sidelobe  1.5.  Penggunaan hamming  window  memiliki  rata-rata  peningkatan  akurasi  pengenalan  sebesar  18,7  %  pada  nilai oversubtraction  2.5.  Metoda  spectral  subtraction  yang  menggunakan  gaussian  window    atau    hamming window, keduanya mampu menaikan akurasi pengenalan ucapan, akan tetapi gaussian window memiliki hasil yang lebih baik dibanding hamming window
Kata Kunci : Berauti spectral subtraction, gaussian window, pengenalan ucapan
Abstract — The  accuracy  of  speech  recognition  system  decreases  when  used  on  a  noisy  speech. Therefore, the speech recognition system needs to be  supported by a  speech enhancement  method. This study  proposes  Berauti  spectral  subtraction  method  that  uses  gaussian  window  and  minimum  statistics noise  estimation  in  order  to  improve  the  quality  of  noisy  speech  hence  increase  the  accuracy  of  noisy speech recognition. Speech recognition system is built using the Hidden Markov Model Toolkit (HTK). This  study  applied  three  types  of  noise,  five  SNR  levels,  six  oversubtraction  values  and  four  sidelobe gaussian  window  attenuation  values  with  1500  speech  signals.  Improvement  of  speech  recognition accuracy  using  Gaussian  window  is  compared  with  Hamming  window.  The  results  of  the  study  shows that  sidelobe  and  oversubtraction  attenuation  values  affects  recognition  accuracy.  The  average  speech recognition accuracy using gaussian window  improve about 36.4%  which is obtained at oversubtraction 4.75  and    sidelobe  attenuation  =  1.5.  Whereas,  application  of  hamming  window  improves  the  accuracy about  18,7  %  which  is  obtained  at  oversubtraction  2.5.  Spectral  subtraction  using  gaussian  window  or hamming window is able to improve the speech recognition accuracy, but gaussian window  is better than hamming window.

## Keywords : Berauti spectral subtraction, gaussian window, speech recognition

## Pendahuluan
Sistem pengenalan ucapan yang robust masih merupakan  permasalahan  yang  sulit  meskipun telah banyak penelitian dilakukan [1]. Tambahan derau  akustik  dari  lingkungan  pada  saat  sistem digunakan  menyebabkan  penurunan  akurasi pengenalan  [2-4].  Sangat  tidak  mungkin membentuk sistem dengan menggunakan
berbagai  kondisi  lingkungan  dan  berbagai  jenis derau.  Salah  satu  cara  mengatasinya  adalah sistem  pengenalan  ucapan  dibentuk  pada lingkungan tenang akan tetapi sistem dilengkapi metoda perbaikan sinyal berderau.
Pada  penelitian  ini  metoda  perbaikan  sinyal berderau  yang  digunakan  adalah spectral subtraction .  Berbagai  jenis  metoda spectral subtraction telah  dikembangkan   seperti   pada
penelitian  [5-8].  Metoda spectral  subtraction terdiri  atas  tiga  bagian  yaitu pre-processing , estimasi  derau  dan  pengurangan  spektral.  Pada bagian pre-processing ,  jenis  window  yang umum digunakan adalah hamming dan hanning [9]. Penelitian [8] mengusulkan spectral subtraction yang menggunakan gaussian window, exponentially averaging untuk estimasi derau  dan  metoda  Boll  untuk  pengurangan spektral. Hasil penelitian [8] menunjukan bahwa gaussian window dengan nilai redaman side lobe yang  sesuai  mampu  memberikan  peningkatan rasio  daya  sinyal  terhadap  derau  (SNR)  yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  Hamming Window.  Akan  tetapi,  penggunaan  metoda  Boll memiliki  kelemahan  terkait musical  noise yang timbul  akibat  pengurangan  spektral  [7].  Hal  ini dapat  diminimalkan  dengan  menggunakan metoda  Berauti  seperti  pada  penelitian  [6,10].
Keakuratan estimasi derau menggunakan
metoda exponentially averaging sangat tergantung  pada  keandalan  dalam  mendekteksi perioda  ucapan  dan  perioda  derau  [8]. Kebutuhan  pendeteksian  periode  ucapan  dan derau  dapat  dieliminasi  dengan  menggunakan estimator  derau  minimum  statistik  [10].  Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan metoda berauti  spectral  subtraction  yang  menggunakan gaussian  window  dan  estimasi  derau  minimum statistik.  Penelitian  [5-8,10]  menggunakan  nilai SNR  untuk  mengetahui  kinerja  metoda  spectral subtraction  yang  diusulkan.  Penelitian  [11] menunjukan peningkatan SNR pada sinyal hasil perbaikan  tidak  selalu  menjamin  peningkatan akurasi  sistem  pengenalan  ucapan.  Oleh  karena itu,  tujuan  penelitian  ini  adalah  melihat  kinerja metoda  yang  diusulkan  yaitu  berauti  spectral subtraction  yang  menerapkan  gaussian  window dan  estimasi  derau  minimum  statistik,  untuk memperbaiki  kualitas  sinyal  berderau  sehingga dapat  meningkatkan  akurasi  pengenalan  ucapan berderau.

## Tinjauan Pustaka

## 2.1 Pembentukan Sistem Pengenalan Ucapan
Sistem  pengenalan  ucapan  bertujuan  untuk membuat  model komunikasi yang efisien antara manusia  dan  mesin,  sehingga  mesin  mampu menerima  informasi  melalui  ucapan,  beraksi dengan cepat dan  tepat sesuai dengan informasi yang  diberikan.  Sistem  pengenalan  ucapan dibentuk  melalui  dua  proses  utama  yaitu
pelatihan ( training ) dan pengenalan ( recognition ).  Pada  penelitian  ini,  pelatihan  dan pengujian menggunakan metoda Hidden Markov Model (HMM) dan ekstraksi ciri mengggunakan Mel-Frequency  Cepstral  Coeficient (MFCC). Ekstraksi  ciri  dilakukan  untuk  mendapatkan vektor  ciri  yang  dapat  merepresentasikan  suatu ucapan.  Pada  tahap  pelatihan,  vektor  ciri digunakan  untuk  membentuk  model  kata.  Pada tahap  pengenalan,  vektor  ciri  akan  dicocokan terhadap  setiap  model  kata.  Pada  penelitian  ini, sistem  pengenalan  ucapan  dibangun  dengan menggunakan  HMM  ToolKit  (HTK)  yang prosesnya ditunjukkan gambar 1.

## Gambar 1. Sistem Pengenalan Ucapan Menggunakan HTK

## 2.2  Spectral Subtraction
Spectral  subtraction melakukan  reduksi derau  untuk  memperbaiki  dan  meningkatkan SNR sinyal berderau seperti pada gambar 2.
Gambar 2: Blok diagram spectral subtraction [13,14]
Pada pre-processing dilakukan framing, windowing dan Fast  Fourier  Transform (FFT). Framing membagi  sinyal  menjadi frame-frame
Ucapan Ekstraksi Ciri (HCopy) Pembentukan Model (HInit & HRest) Model Kata a). Tahapan Pelatihan Ucapan Dikenali Model
Kata Ucapan Ekstraksi Ciri (HCopy) Pengenalan (HVite& HResult) b). Tahapan Pengenalan y(n) = s(n) + d(n)
dengan  durasi  tertentu  agar  sinyal  dapat dianggap stasioner . Windowing berfungsi meminimalkan  efek  ketidakkontinuan  akibat framing .  FFT  untuk  mengubah  sinyal  domain waktu ke domain frekuensi.

## 2.2.1 Gaussian Window
Idealnya,  spektrum window memiliki main- lobe yang  sempit  dan side-lobe yang  kecil[8]. Gaussian window mempunyai  dua  parameter yaitu  panjang window (sama  dengan  panjang frame ) dan redaman s ide-lobe ( 𝛼 𝑔𝑤 ), sedangkan hamming window hanya memiliki satu paremeter  yaitu  panjang window . Gaussian window memiliki    bentuk  seperti  persamaan  (1) dan Hamming window seperti persamaan (2).
𝑤 𝑔𝑎𝑢𝑠𝑖𝑎𝑛 (𝑛) = 𝑒 − 1 2 (𝛼 𝑔𝑤 . 𝑛 (𝑁/2 ) 2 , 0 ≤ |𝑛| ≤ 𝑁 2 (1) 2
( ) 0.54 0.46 cos 1 n w n
N           , (2)
0 ≤ n ≤ N -1
Dimana : N = panjang frame (jumlah cuplikan dalam satu frame)
𝛼 𝑔𝑤 =  Redaman side lobe

## 2.2.2 Estimasi derau Minimum statistik
Pada  metoda spectral  subtraction ,  estimasi derau  yang  tepat  sangat  mempengaruhi  kualitas sinyal hasil perbaikan. Jika estimasi derau terlalu rendah,  maka  akan  terdengar  sisa  derau  yang tidak natural, sedangkan jika terlalu tinggi maka bunyi  ucapan  akan  teredam  dan  kejelasan  akan berkurang.
Metoda  minimum  statistik  berdasarkan  pada asumsi  bahwa  selama  jeda  ucapan  atau  dalam perioda  singkat  antar  kata  dan  silabel,  energi ucapan mendekati atau sama dengan nol[10][13].  Sehingga  dengan  menelusuri  daya minimum dalam suatu window maka noise floor dapat  diestimasi.  Pertama  dihitung  daya  sinyal subband P(t,k) dengan menggunakan smoothed periodogram seperti persamaan (3) [10][15] :         2 , 1 , 1 , k t Y k t P k t P S S     

(3) P(t,k) adalah estimasi rapat  spektral  daya  sinyal berderau  dan α S adalah  parameter smoothing . Untuk  derau  yang  tidak  stasioner,  dibutuhkan paramater smoothing yang  berubah  terhadap
waktu  dan  frekuensi  seperti  persamaan  (4) sampai persamaan (8) [10].
            2 , , 1 , 1 , , k t Y k t k t P k t k t P S S       (4)       2 1 0 1 0 2 1 , / , 1 1 1 ~                  l K l K C S k t Y k t P t  (5)  
      7 . 0 , ~ max 3 . 0 1 7 . 0 t t t C S C S C S          (6)           2 2 1 , 1 / , 1 1 max , ˆ       k t k t P t k t N c S S S    
(7)
 
         s sf R S SNR 064 . 0 min , 3 . 0 min  (8)
nilai  parameter smoothing yang  selanjutnya digunakan adalah parameter pada persamaan (9) [10]
      min _ , , ˆ max , ˆ   S S akhir S k t k t    (9)
Pada  proses  pencarian  minimum, window dengan panjang D diuraikan menjadi sejumlah U sub window dengan  panjang  V  sampel frame . Nilai minimum pada setiap sub window {P actmin (t,k)}  dan  nilai  minimum  pada  setiap sample  {P actmin_sub (t,k)},  diinisialisasi  dengan nilai  maksimum.  Jika  daya  P y (t,k)  yang mendapatkan  koreksi  lebih  kecil  dari  P actmin (t,k)
maka didapatkan nilai P actmin (t,k) dan
P actmin_sub (t,k)  yang  baru.  Jika  daya  P y (t,k)  yang mendapatkan  koreksi lebih  besar dari  P actmin (t,k) maka  digunakan  nilai  P actmin (t,k)  dan  nilai P actmin_sub (t,k)  yang  sebelumnya.  Jika  nilai P actmin_sub (t,k)  lebih  kecil  dari  nilai  minimum sebelumnya  {P min (t,k)},  maka  nilai  minimum yang baru adalah nilai P actmin_sub (t,k). Sedangkan, jika P actmin_sub (t,k) lebih besar dari nilai minimum sebelumnya,  maka  nilai  minimum  sekarang sama  dengan  minimum  sebelumnya.  Daya minimum  yang  diperoleh  merupakan  estimasi daya derau. [10,13]

## 2.2.3 Berauti Spectral Subtraction
Pada spectral  subtraction domain  daya, rentang  nilai oversubtraction yang  optimal adalah  antara  3  dan  6  [16].  Rentang spectral floor berada  pada  0.005  sampai  0.1  [6].  Belum ada  metode  optimasi  untuk  menetukan  nilai faktor oversubtraction sehingga lebih merupakan pendekatan  heuristik  dan  pada  umumnya
dilakukan  secara  empiris  [17].  Pembobotan ( gain )  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan (10a) dan (10b) [15]
𝐽𝑖𝑘𝑎 [ |𝐷̂(𝑡,𝑘)| 2 |𝑌(𝑡,𝑘)| 2 ] < 1 𝛼 𝑜𝑠 +𝛽 𝑆𝐹 maka: 𝐺(𝑡, 𝑘) = (1 − 𝛼 𝑜𝑠 [ |𝐷̂(𝑡,𝑘)| 2 |𝑌(𝑡,𝑘)| 2 ]) 1 2 ⁄ (10a)
jika tidak:
𝐺(𝑡, 𝑘) = (𝛽 𝑆𝐹 [ |𝐷̂(𝑡,𝑘)| 2 |𝑌(𝑡,𝑘)| 2 ]) 1 2 ⁄ (10b)
Spektral  daya  sinyal  ucapan  bersih  (tanpa derau) diestimasi dengan menggunakan persamaan (11).
|𝑆̂(𝑡, 𝑘)| 2 = 𝐺(𝑡, 𝑘) ∙ |𝑌(𝑡, 𝑘)| 2 (11)
Untuk  mengembalikan  ke  domain  waktu digunakan  Inverse  Transformasi  Fourier  dan phasa sinyal berderau.

## 3 Metoda Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan dijelaskan dalam tahapan sebagai berikut.
Pengumpulan  data  penelitian  dimana  data ucapan  direkam  dalam  lingkungan  tenang dengan spesifikasi perekaman frekuensi sampling  8  Khz,  durasi  sampel  kata  1  detik, jumlah sumber suara 15 orang, 10 ucapan untuk setiap  angka  dari  setiap  sumber,  sehingga  total data  ucapan    1500  ucapan.  Kosakata  adalah angka  bahasa  Indonesia  nol,  satu,  dua,  tiga, empat,  lima,  enam,  tujuh,  delapan,  sembilan. Jenis  derau  yang  digunakan  AWGN,  derau Suara  Mobil  dan  derau  suara  pengering  rambut. Level SNR yang diuji adalah 0 dB, 5 dB, 10 dB, 15dB dan 20 dB
Selanjutnya  dibentuk  sistem  pengenalan ucapan pada lingkungan tenang. Sistem dibentuk dengan  topologi  Bakis  Model,    ekstraksi  ciri metoda  MFCC  26  koefisien,  dilakukan  variasi ukuran model (jumlah state dan jumlah mixture). Pemodelan dilakukan menggunakan  560 ucapan yang berasal dari 8 orang
Kemudian  dilakukan  pengujian/pengenalan terhadap  sinyal  ucapan  tanpa  derau  sebanyak 1500 ucapan, untuk mengetahui akurasi pengenalan ucapan pada lingkungan tenang. Pengenalan  terhadap  sinyal  ucapan  berderau untuk  mengetahui  pengaruh  derau  terhadap akurasi sistem. Pengujian ini menggunakan data
pengujian  =  1500  ucapan  x  3  jenis  derau  x  5 level SNR = 22500 sinyal ucapan berderau
Untuk  perancangan Spectral  subtraction digunakan : ukuran frame 32 ms dan overlap 50 %.  Pada  proses  windowing  menggunakan Gaussian window dengan memvariasi parameter nilai redaman sidelobe . Estimasi Derau dilakukan dengan menggunakan metoda minimum  statistik.  Pada Berauti  Spectral Subtraction dengan variasi nilai oversubtraction dan spectral floor 0.01. Memperbaiki 22500 sinyal ucapan berderau. Pengenalan  terhadap  22500  sinyal ucapan  berderau  yang  telah  diperbaiki.  Hal  ini untuk  mengetahui  kinerja  Spectral  subtraction yang  diusulkan  dalam  mengatasi  derau.  Persen akurasi  pengenalan  dapat  dihitung  dengan persamaan (12)
%𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐴 𝐵 𝑥100% (12)
Dimana : A = Jumah ucapan dikenali dengan Benar B = Jumlah ucapan yang diujikan

## 4. Hasil dan Pembahasan
Persentase  peningkatan  akurasi  merupakan selisih  antara  persentase  akurasi  pengenalan terhadap  sinyal  ucapan  berderau  sebelum diperbaiki dengan persentase akurasi pengenalan terhadap  sinyal  ucapan  berderau  yang  telah diperbaki dengan menggunakan metoda spectral subtraction yang diusulkan. Peningkatan akurasi  sinya  hasil  perbaikan  dengan spectral subtraction menggunakan Hamming  window dibandingkan terhadap Gaussian Window dengan beberapa variasi nilai redaman sidelobe . Hasil  pengujian  ditunjukkan  oleh  gambar  4 sampai 6 dan untuk setiap gambar legend grafik yang digunakan ditunjukkan oleh gambar 3.
Gambar 3. Legend untuk grafik pada gambar 4-6.
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  terhadap sinyal ucapan berderau AWGN ditunjukan pada gambar 4, terhadap sinyal ucapan berderau suara mobil  ditunjukan  pada  gambar  5  dan  sinyal berderau  suara  pengering  rambut  ditunjukan pada gambar 6.
(a) (b) (c)
Gambar  4.  Peningkatan  akurasi  pengenalan ucapan  berderau  AWGN  yang diperbaiki  menggunakan  Spectral subtraction pada SNR 0, 5, 10 dB
Gambar  5  dapat  menunjukan  peningkatan akurasi pengenalan ucapan berderau suara mobil yang  telah  diperbaiki  oleh  metoda  spectral subtraction  menggunakan  gaussian  window,
memberikan  hasil  persentase  yang  lebih  tinggi dibandingkan  hamming  window.  Hal  ini  juga terjadi  pada  sinyal  berderau  dengan  level  SNR 15  dB  dan  20  dB.  Penggunaan  hamming window memberikan peningkatan akurasi maksimum  pada  nilai  oversubtraction  2.5  dan menurun  untuk  nilai  oversubtraction  yang  lebih besar.  Hal  ini  terjadi  pada  semua  level  SNR.
Rata-rata peningkatan akurasi pengenalan sinyal berderau  suara  mobil  dengan  menggunakan hamming  window  sebesar  20,71  %  pada  nilai oversubtraction 2.5.
(a) (b) (c)
Gambar  5.  Peningkatan  akurasi  pengenalan ucapan  berderau  suara  mobil  yang
0 5 10 15 20 25 30 1 1.75 2.5 3.25 4 4.75 % Nilai Oversubtraction Peningkatan Akurasi Pengenalan Ucapan Berderau AWGN SNR 0 dB 0 5 10 15 20 25 30 35 1 1.75 2.5 3.25 4 4.75 % Nilai Oversubtraction Peningkatan Akurasi Pengenalan Ucapan Berderau AWGN SNR 5dB 0 5 10 15 20 25 1 1.75 2.5 3.25 4 4.75 % Nilai Oversubtraction Peningkatan Akurasi Pengenalan Ucapan Berderau AWGN SNR 10dB 0 5 10 15 20 25 1 1.75 2.5 3.25 4 4.75 % ak ur asi Nilai Oversubtraction Peningkatan Akurasi Pengenalan Ucapan berderau Suara Mobil, SNR 0 dB 0 5 10 15 20 25 30 35 1 1.75 2.5 3.25 4 4.75 % ak ur asi Nilai Oversubtraction Peningkatan Akurasi Pengenalan Ucapan Berderau Suara Mobil, SNR 5 dB 0 10 20 30 40 50 60 1 1.75 2.5 3.25 4 4.75 % A kuras i Nilai Oversubtraction Peningkatan Akurasi Pengenalan Ucapan Berderau Suara Mobil, SNR 10 dB
diperbaiki  menggunakan  Spectral pada SNR 0, 5, 10 dB
Penggunaaan  gaussian  window  memberikan peningkatan akurasi pengenalan sebesar 46,94 % pada  nilai  oversubtraction  4,75  dan  redaman sidelobe  1.5.  Karena  itu,  penggunakan  gaussian window  pada  metoda  spectral  subtration  untuk memperbaiki  kualitas  sinyal  berderau  suara mobil,  memberikan  peningkatan  akurasi  yang lebih baik dibandingkan hamming window.
Gambar  6  menunjukan  bahwa  peningkatan akurasi  pengenala  ucapan  berderau  suara pengering  rambut  (Hair  Dryer)  yang  telah diperbaiki  oleh  metoda  spectral  subtraction menggunakan  gaussian  window,  memberikan persentase peningkatan pengenalan ucapan yang lebih  tinggi  dibandingkan  hamming  window. Hal ini juga terjadi pada sinyal berderau dengan level  SNR  15  dB  dan  20  dB.  Pada  setiap  level SNR,  peningkatan  akurasi  maksimum  pada hamming window berada pada nilai oversubtraction  2.5  dan  menurun  untuk  nilai oversubtraction  yang  lebih  besar.  Rata-rata peningkatan  akurasi  pengenalan  sinyal  berderau suara  penegring  rambut  dengan  menggunakan hamming  window  sebesar  14.45%  pada  nilai oversubtraction 2.5. Gaussian window memberikan rata-rata peningkatan akurasi pengenalan sebesar 45,32 % pada oversubtraction 4 dan redaman sidelobe 1.5. Secara keseluruhan, gaussian window
memiliki rata-rata peningkatan akurasi pengenalan  ucapan  sebesar  36,4  %  diperoleh pada  nilai  oversubtraction  4.75  dan    redaman sidelobe  1.5.  Hamming  window  memiliki  rata- rata  peningkatan  akurasi  pengenalan  sebesar 18,7  %  pada  nilai  oversubtraction  2.5.  Oleh karena  itu,  penggunaan  gaussian  window memberikan  peningkatan  akurasi  yang  lebih baik  dibandingkan  hamming  window.  Pada gaussian  window,  terlihat  bahwa  semakin  besar atau  kecil  nilai  redaman  sidelobe  tidak menjamin  peningkatan  akurasi  pengenalan, seperti  halnya  pada  nilai  oversubtraction.  Oleh karena  itu  pemilihan  nilai  oversubtraction  dan redaman sidelobe mempengaruhi akurasi pengenalan ucapan.
(a) (b) (c)
Gambar  6.  Peningkatan  akurasi  pengenalan ucapan  berderau  suara  hair  dryer yang  diperbaiki  pada  SNR  0,  5,  10 dB

## 5. Kesimpulan
Berdasarakan  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat  disimpulkan  bahwa  metoda  Berauti spectral  subtraction  yang  menerapkan  gaussian window  dengan  estimasi  derau  minimum statistik  mampu  memperbaiki  kualitas  sinyal berderau  sehingga  dapat  meningkatkan  akurasi
0 5 10 15 20 25 1 1.75 2.5 3.25 4 4.75 % A kuras i Nilai Oversubtraction Peningkatan Akurasi Pengenalan Ucapan Berderau Suara HD, SNR 0 dB 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 1 1.75 2.5 3.25 4 4.75 % A kuras i Nilai Oversubtraction Peningkatan Akurasi Pengenalan Ucapan Berderau HD, SNR 5 dB 0 10 20 30 40 50 1 1.75 2.5 3.25 4 4.75 % A kuras i Nilai oversubtraction Peningkatan Akurasi Pengenalan Ucapan Berderau HD, SNR 10 dB
pengenalan ucapan berderau. Penggunaan gaussian window pada metoda spectral subtraction  mampu  memberikan  peningkatan akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  hamming window.  Pemilihan  nilai  oversubtraction  dan redaman sidelobe menentukan besarnya peningkatan akurasi pegenalan ucapan.

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih disampaikan kepada Jurusan Teknik  Elektro  Fakultas  Teknik  Universitas Andalas yang telah memberikan dana penelitian DIPA  Fakultas  Teknik  dengan  nomor  kontrak  : 095/UN.16.09.D/PL/2017

## Daftar Pustaka
[1]  Li,  J.,  Deng,  L.,  Yu,  D.,  Gong,  Y.,  & Acero,  A.,  "High-performance  HMM adaptation  with  joint  compensation  of additive  and  convolutive  distortions  via vector Taylor series." In Automatic Speech Recognition  &  Understanding,  ASRU . IEEE Workshop on pp. 65-70. 2007.
[2]   Xiao  Xiong. Speech  Enhancement  with
Applications in Speech Recognition . Nanyang Technological University, 2006 [3]   Gales,  Mark  John  Francis.  "Model-based techniques for noise robust speech recognition."  PhD  diss.,  University  of Cambridge, 1995.
[4]  Arun  Narayanan,  Xiaojia  Zhao.,  DeLiang Wang, Eric Fosler-Lussier. "Robust Speech Recognitiion  Using  Multiple  Prior  Models For  Reconstructon". ICASSP  -  IEEE .
2011;4800-48003
[5] Boll:  ”Supp ression  of  acoustic  noise  in speech    using  spectral  subtraction”, IEEE
Trans.  Acoust.  Speech  and  Sig.  Proc. , 27:113-120, 1979.
[6]    M.  Berouti,  R.  Schwartz,  J.  Makhoul, ”Enhancement  of  speech  corrupted  by acoustic  noise”, Proc.  IEEE  ICASSP ,  208- 211, 1979.
[7]  Harald  Gustafsson,  Sven  Nordholm  and Ingvar  Claesson,  "Spectral  Subtraction
With  Adaptive  Averaging  Of  The  Gain Function",  6th  European  Conference  on Speech  Communication  and  Technology (EUROSPEECH’99) Budapest,  Hungary, September 5-9, 1999
[8] S.  China  Venkateswarlu,  A.  Subba  Rami
Reddy  &  K.  Satya  Prasad,  "Speech
E nhancement  using  Boll’s  Spectral
Subtraction  Method  based  on  Gaussian Window", Global  Journal  of  Researches in Engineering: Electrical and Electronics Engineering Vol.  14  Issue  6 Version 1.0  2014
[9]   A.  M.  Kandoz, Digital  speech ,  2nd edition, Willey, 2002.
[10]   Martin,  Rainer.  "Noise  power  spectral density  estimation  based  on  optimal smoothing and minimum statistics." IEEE Transactions  on  speech  and  audio processing Vol.9 No.5 pp.504-512, 2001.
[11]   Urmila  Shrawankar,  Vilas  Thakare.  An "Adaptive  Methodology  for  Ubiquitous ASR System", C omputer and Information Science , vol 6 no.1, pp 58-69, 2013
[12] Fitrilina  .,  Rahmadi  Kurnia,  Siska  Aulia ,
" Pengenalan  Ucapan  Metoda  MFCC-
HMM  Untuk  Perintah  Gerak  Robot Mobil  Penjejak  Identifikasi  Warna", Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  (JNTE) Vol 2,No 1: Maret 2013
[13] Fitrilina, "Sistem Pengenalan Isolated Digit yang Robust Dengan Menggunakan Spectral Subtraction Berdasarkan Minimum  Statistics", Jurnal  Teknika No 35 Vol 1. 2011, [14]   Venkata Rami Reddy Datla, "Implementation and evaluation of spectral  subtraction  (SS)  with  minimum statistics and wiener beamformer combination". Master Thesis of Electrical Engineering, school of Engineeringctrical Engineering ,Blekinge Institute of
Technology (BTH), Sweden. 2013
[15]  Martin, Rainer. "Spectral subtraction based on  minimum  statistics."  P ower V6  n.8,
1994
[16]
Bhatnagar,  Mukul,  “Modified  Spectral Subtraction Method Combine With Percetual Weighting for Speech Enhancement”, The sis,  The University of Texas,  Dallas, 2002
[17]  Hilman  F.  Pardede,  "Nonlinear  Spectral Subtraction  Berbasis  Tsallis  Statistics untuk Peningkatan Kualitas Sinyal Ucapan", INKOM , Vol. 7, No. 1, 2013.
Fitrilina ,  Menamatkan  S1  di  Teknik  Elektro Fakultas Teknik Universitas Andalas tahun 2005. Menamatkan  S2di  Teknik  Elektro  STEI-ITB tahun  2010.  Saat  ini  terdaftar  sebagai  staf pengajar di Jurusan Teknik Elektro FT UNAND
Winda Alfin, Menamatkan S1 di Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Andalas tahun 2017
Fajar  Afriyansah, Menamatkan  S1  di  Teknik Elektro  Fakultas  Teknik  Universitas  Andalas tahun 2016.