## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3469

## Review: Metode-Metode Ekstraksi Ciri dan Klasifikasi Identifikasi Pembicara
Faisal Dharma Adhinata * , Nur Ghaniaviyanto Ramadhan
Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia Email: 1,* faisal@ittelkom-pwt.ac.id, 2 ghani@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: faisal@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Pengenalan identitas seseorang masih sering menggunakan ID Card (KTP, SIM, paspor, dsb). Cara ini mempunyai kelemahan karena ID Card mudah rusak dan hilang. Sistem pengenalan biometric memberi solusi dengan menggunakan bagian tubuh manusia sebagai pengenalan identitas. Suara merupakan informasi biometric yang mudah didapat. Pengenalan pola suara digunakan untuk proses identifikasi pembicara untuk memperoleh identitas seseorang yang berbicara. Pada paper ini mereview beberapa metode ektraksi ciri dan klasifikasi yang sering digunakan dalam identifikasi pembicara. Pemilihan metode ekstraksi ciri dan klasifikasi berfungsi dalam komputasi serta tingkat akurasi sistem identifikasi pembicara. Berdasarkan survey dataset yang diaplikasikan dengan metode ekstraksi ciri, metode Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) memiliki akurasi yang tinggi meskipun dengan input suara ber-noise. Kemudian dalam klasifikasi, metode Gaussian Mixture Model (GMM) paling sering digunakan karena mampu bekerja dalam suara ber-noise. Akhir-akhir ini dikembangkan hybrid classifier yang membuat nilai akurasi semakin meningkat.
Kata Kunci: Identifikasi Pembicara; MFCC; GMM; Hybrid Classifier
Abstract− Identifying a person's identity still often uses an ID card (KTP, SIM, passport, etc.). This method has a weakness because the ID Card is easily damaged and lost. Biometric recognition systems provide a solution by using human body parts as identity recognition. Sounds are readily available biometric information. Voice pattern recognition is used for the speaker identification  process  to  obtain  the  identity  of  someone  speaking.  This  paper  reviews  several  feature  extraction  and classification  methods  that  are  often  used  in  speaker  identification.  The  selection  of  feature  extraction  methods  and classification functions in computation and the level of accuracy of the speaker identification system. Based on the survey dataset applied with the feature extraction method, the Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) method has high accuracy even with noise input. Then in classification, the Gaussian Mixture Model (GMM) method is most often used because it can work in noise. Recently, a hybrid classifier has been developed, which increases the accuracy value.
Keywords : Speaker Identification; MFCC; GMM; Hybrid Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Metode konvensional yang masih sering digunakan untuk mengenali identitas seseorang biasanya menggunakan ID Card (KTP, SIM, paspor, dsb). Metode pengenalan konvensional memiliki keterbatasan, yaitu mudah rusak dan  hilang.  Sistem  pengenalan biometric mampu  mengatasi  keterbatasan  ini  karena  sistem  identifikasi menggunakan  bagian  tubuh  manusia  [1]. Biometric adalah  teknik  yang  mempelajari  fisik  atau  tingkah  laku manusia  yang  sering  digunakan  sebagai  input  pengenalan  pola.  Karakteristik  tingkah  laku  manusia  sering digunakan dalam teknik pengenalan pembicara. Setiap manusia mempunyai tingkah laku yang unik atau berbeda dengan yang lain, misalnya tanda tangan atau suara [2]. Informasi biometric yang paling mudah didapat dan sering digunakan dalam kehidupan sehari-hari adalah suara.
Manusia selalu berkomunikasi satu sama lain. Bahasa lisan yang digunakan untuk berkomunikasi memiliki sinyal-sinyal  suara  yang  unik  pada  masing-masing  individu.  Dengan  demikian,  sinyal  suara  yang  diucapkan manusia  tidak  hanya  mencirikan  apa  yang  diucapkan,  namun  memberikan  karakteristik  siapa  yang  berbicara. Pemrosesan suara digunakan untuk mengenali pola suara, terdapat dua pengenalan pola suara yaitu  pengenalan pembicara dan pengenalan suara. Pengenalan suara bertujuan untuk mengenali kata atau kalimat yang diucapkan dari pembicara, sedangkan pengenalan pembicara bertujuan untuk mengenali siapa yang berbicara menggunakan kata atau kalimat tersebut. Salah satu bagian dari pengenalan pembicara adalah identifikasi pembicara [3]. Identifikasi pembicara mengidentifikasi suara tak dikenal dengan mencocokan suara dalam database yang menghasilkan  identitas  pengucap  suara  [3].  Sebuah  sistem  identifikasi  pembicara  dikatakan  baik  apabila  dapat melakukan  ektraksi  ciri  yang  menjadi  ciri  khas  seseorang,  kemudian  memproses  fitur-fitur  suara  untuk diklasifikasikan  ke  dalam  kelas-kelas  tertentu  untuk  proses  pengenalan.  Terdapat  dua  tipe  dalam  penerapan identifikasi  pembicara,  yaitu text  dependent dan text  independent . Text  dependent menggunakan  input testing berupa kata atau frasa yang digunakan dalam data training sebelumnya. Sedangkan text independent lebih fleksibel karena input testing yang digunakan mungkin tidak terdapat dalam data training . Secara umum terdapat dua tahapan dalam identifikasi pembicara. Tahap pertama adalah training dari data pembicara  yang  sudah  dikenali  dan  terverifikasi.  Tahap  kedua  adalah  melakukan testing menggunakan  data pembicara yang tidak dikenali untuk dicocokkan dengan data training yang dilakukan pada tahap sebelumnya. Tahap  training  diawali  dengan  menerima  input  sinyal  suara,  kemudian  dilakukan pre-processing dan normalisasi  suara. Pre-processing adalah tahap menghilangkan bagian suara yang tidak digunakan dalam tahap ektraksi ciri. Tahap ini biasanya dilakukan dengan menghilangkan noise suara dan menghilangkan silence-frame

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3469
( sample suara yang tidak memiliki bunyi). Sedangkan normalisasi digunakan untuk menghilangkan variasi sample suara.  Normalisasi  dilakukan  dengan  menaikkan  atau  menurunkan  amplitude  atau  volume  dari sample suara supaya nilai sample berada pada rentang tertentu [4].
Gambar 1. Tahapan identifikasi pembicara
Langkah  selanjutnya  adalah  ektraksi  ciri  yang  menghasilkan  parameter-parameter  sinyal  suara.  Proses training dapat dilakukan offline (input suara berasal dari rekaman suara) maupun online (input suara menggunakan pengucapan  langsung  tanpa  perekaman).  Hasil  dari  tahap training disimpan  untuk  tahap  selanjutnya.  Tahap pencocokkan dilakukan dengan mencocokkan sinyal suara yang diperoleh dari ucapan tak dikenal dengan model suara yang disimpan pada tahap training. Tujuan pencocokkan adalah untuk mengidentifikasi siapa yang berbicara. Sama  halnya  dengan  tahapan training ,  ucapan  yang  belum  dikenali  ini  juga  dilakukan pre-processing dan normalisasi untuk dimasukkan dalam tahapan ektraksi ciri [4]. Gambar 1 menjelaskan tahapan dalam identifikasi pembicara dengan fokus pembahasan pada tahap ekstraksi ciri dan speaker model atau klasifikasi.
Metode  yang  dikembangkan  dalam  identifikasi  pembicara  biasanya  untuk  memperbaiki  akurasi  yang dihasilkan dari tahap ektraksi ciri atau model speaker yang digunakan sebagai klasifikasi. Beberapa metode yang digunakan  dalam  ektraksi  ciri  adalah  Mel-Frequency  Cepstral  Coefficient  (MFCC)  [5][6][7][8][9],  Frekuensi Formants  [6],  Linear  Predictive  Coding  (LPC)  [6][7],  Linear  Predictive  Cepstral  Coefficients  (LPCC)  [10], Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  [6].  Sedangkan  metode  yang  sering  digunakan  untuk  model  speaker  atau classifier adalah Support  Vector Machine (SVM) [11], Hidden Markov Model  (HMM)  [12], Gaussian Mixture Model (GMM) [5] [8] [9] [13], i-Vector [9] [13],  Dynamic Time Wrapping (DTW) [14].
Pada  artikel  ini  memberikan  penjelasan  terkait  identifikasi  pembicara  serta  metode  ekstraksi  ciri  dan klasifikasi yang sering digunakan dalam mengolah sinyal suara untuk mengidentifikasi siapa yang berbicara dari suara  tak  dikenal. Struktur  paper  ini  pada  bagian selanjutnya  membahas  tentang  identifikasi  pembicara  beserta prosesnya. Pembahasan selanjutnya mengenai metode yang sering digunakan dalam ekstraksi ciri dan klasifikasi beserta hasil penerapan metode dalam beberapa tipe dataset identifikasi pembicara. Di bagian akhir paper berisi kesimpulan rekomendasi penelitian ke depan.

## 2. METODELOGI PENELITIAN
Suara yang dihasilkan dari  seseorang yang berbicara terdapat  sinyal suara yang mengandung informasi. Sinyal suara memberikan data informasi penting untuk ektraksi ciri, hal ini karena sinyal suara yang dihasilkan masing- masing orang berbeda-beda. Berbagai algoritma ektraksi ciri dibahas dalam artikel ini dengan tujuan menemukan metode terbaik untuk ektraksi ciri.
2.1 Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3469

## Gambar 2. Tahapan metode MFCC
MFCC  merupakan  koefisien  yang  merepresentasikan  audio.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Davis  dan Mermelstein pada tahun 1980-an. Ekstraksi ciri dalam proses ini dimulai dengan mengubah data suara menjadi data citra yang berbentuk spektrum gelombang. Sistem pengenal ucapan saat ini kebanyakan menggunakan MFCC sebagai feature karena metode ini dapat diimplementasikan dalam berbagai kondisi [8]. Gambar 2 menunjukkan tahapan metode MFCC. Perkembangan metode MFCC sebagai berikut:

## 2.1.1 MFCC Dinamis
MFCC tradisional hanya bekerja pada fitur voiceprint pembicara, tetapi  tidak mempertimbangkan karakteristik dinamis dari suara. Peningkatan kinerja dapat dilakukan dengan cara menggabungkan MFCC tradisional dengan koefisien  diferensial orde  pertama  yang  mencerminkan  karakteristik  dinamis  dari  suara  [8].  Namun,  dengan pendekatan ini dapat meningkatkan besarnya dimensi dari parameter dan kompleksitas komputasional.

## 2.1.2 Weighted Dynamic MFCC
Weighted Dynamic MFCC dapat memberikan fitur voiceprint pembicara dan karakteristik dinamis dari ucapan. Sehingga  dengan  menggunakan  parameter  fitur  ini,  kompleksitas  komputasional  dari  sistem  berkurang  secara signifikan dengan tetap mempertahankan tingkat akurasi pengenalan yang tinggi [8]. Weighted Dynamic MFCC memiliki kinerja yang lebih baik dalam merefleksikan voiceprint dan karakteristik dinamis dari suara [8]. Metode MFCC tidak dapat mengatasi noise (gangguan) yang ada pada background suara [15].

## 2.2 Frekuensi Formants
Frekuensi formants didefinisikan sebagai puncak dalam envelope spektrum pada bunyi suara. Frekuensi formant dikeluarkan  dari  rongga  bidang  suara  manusia,  sebagaimana  ditunjukkan  dalam  Gambar  3.  Umumnya,  suara manusia mempunyai tiga klasifikasi formant yaitu F1, F2, dan F3. Sedangkan F0 adalah frekuensi dasar ( pitch ) yang merupakan pengulangan unit terkecil yang mampu mengintegrasikan dua atau lebih periode dari suatu sinyal yang  merepresentasikan  secara  subjektif  bagaimana  sifat  suatu  sinyal,  khususnya  pada  sinyal  periodik  [16]. Formants merupakan puncak spektral bunyi yang secara menyeluruh dipengaruhi oleh saluran vokal ( vocal tract ). Oleh karena itu, frekuensi formant yang dihasilkan oleh setiap orang berbeda satu  dengan yang lainnya karena setiap orang memiliki organ resonansi yang berbeda pula.
Gambar 3. Frekuensi formant saat terjadi bunyi
Metode formants jika dikombinasikan dengan metode  Wavelet Entropy dan Neural Networks lebih baik dibandingkan  dengan  algoritma  klasik  yang  sering  digunakan  untuk  identifikasi  pembicara  [6]. Formants berdasarkan  LPC  memiliki  kinerja  identifikasi  yang  lebih  baik  di  lingkungan  yang  bersih  dan  ber- noise [17]. Penambahan formant memberikan threshold yang  lebih  ketat  untuk  tujuan  perbandingan  dan  membantu mengurangi False Accept Rates (FAR) [18]. Formant dapat digunakan sebagai fitur unik untuk pembicara. Pitch mungkin cukup untuk identifikasi pembicara, tetapi biasanya dikombinasikan dengan formant untuk pengenalan pembicara  yang  lebih  baik  [6]  serta  meningkatkan  kinerja  identifikasi  pembicara  [17]. Formant vokal  dengan strategi berbasis skor tidak hanya lebih akurat dalam identifikasi tetapi juga lebih akurat [18].
Kekurangan  metode  ini  jika  terlalu  banyak  menggunakan formant ,  dampaknya  akurasi  tidak  selalu meningkat [18]. Penambahan formant juga menyebabkan False Reject Rates (FRR) [18]. Selain itu, tidak selalu menghasilkan  akurasi  yang  baik  karena  vokal formant untuk  vokal  yang  sama  sering  tumpang  tindih  dalam pembicara  yang  berbeda.  Kadang-kadang  hanya  satu  dari  tiga  nilai formant yang  tumpang tindih, dan  kadang- kadang dua nilai tumpang tindih dengan satu-satunya perbedaan berada di frekuensi ketiga [18].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3469

## 2.3 Linear Predictive Coding (LPC)
LPC bertujuan untuk memisahkan frekuensi formant dengan frekuensi dasar ( pitch ) dari suara manusia. LPC juga digunakan untuk mendapatkan spektrum suara [16]. Koefisien korelasi dengan pendekatan LPC ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Koefisien korelasi dengan pendekatan LPC
Metode  LPC  dimulai  dengan  mengasumsikan  sinyal  suara  dihasilkan  oleh  dengungan  pada  ujung  bibir. Dengan  memperkirakan formants , LPC menganalisa sinyal suara. Metode ini menghilangkan efek dari formant dari  sinyal  suara,  dan  memperkirakan  intensitas  serta  frekuensi  dengung  ( buzz )  yang  tersisa.  Prosedur  yang digunakan untuk menghapus formant disebut penyaringan terbalik, dan sinyal yang tersisa disebut residu [19]. Metode LPC reliable [18], akurat & kuat [18], kecepatan tinggi [18]. LPC dapat diimplementasikan untuk pemrosesan real  time dari  bentuk  gelombang suara  [17]. LPC lebih efisien daripada MFCC dan membutuhkan waktu  komputasi  yang  jauh  lebih  sedikit  dalam  ekstraksi formant vokal  [18].  Dapat  mengekstraksi  frekuensi formant secara  efektif  dengan  mencari  akar  dari  polinomial  prediksi  atau  dengan  puncak  hasil  dari linear prediction spectrum [17]. Disisi lain, metode ini mengalami penurunan kinerja karena adanya noise [20] dan pada bagian yang tidak bersuara dari sinyal suara [20] serta tidak dapat membedakan huruf vokal serupa [18].

## 2.4 Linear Predictive Cepstral Coefficients (LPCC)
LPCC termasuk kelompok cepstral coefficient yang memodelkan suara manusia pada lingkungan yang tidak ber- noise untuk  menangkap  suara  vokal. Salah  satu modifikasi  LPCC  adalah  LPCC  berbobot.  Berdasarkan  urutan, LPCC  berbobot  masing-masing  dimensi  dapat  menghasilkan  parameter  fitur  berbobot.  Prinsip  LPCC  berbobot adalah  menghasilkan  urutan  kontribusi  rata-rata  untuk  mengidentifikasi  kinerja  pengenalan  yang  berbeda  antar komponen [10], dan untuk menemukan pola yang paling jelas dalam peningkatan pengenalan melalui penentuan bobot  yang  berbeda  untuk  setiap  komponen.  Dibandingkan  dengan  LPCC  tradisional,  LPCC  berbobot  mampu meningkatkan  akurasi  sistem  pengenalan  pembicara  [10].  Namun,  koefisien  bobot  tidak  mudah  ditentukan  dan memerlukan banyak percobaan [10].

## 2.5 Discrete Wavelet Transform (DWT)
Transformasi  Wavelet  adalah  metode  untuk  menganalisis  sinyal non-stationer seperti  suara.  Metode  ini mendistribusikan fitur-fitur spesifik dari sinyal ke dalam pita frekuensi yang berbeda. Dalam versi diskrit, wavelet menguraikan sinyal dengan variabel frame untuk melakukan analisis multi-resolusi (MRA) dalam bentuk diadik, yang dikenal sebagai transformasi wavelet diskrit / discrete wavelet transform (DWT) [21]. Transformasi  wavelet  diskrit  dimulai  dengan  menerapkan hi-pass  filtering yang  menghasilkan  sinyal frekuensi tinggi dan lo-pass filtering yang menghasilkan sinyal frekuensi rendah. Sinyal suara manusia merupakan representasi  sinyal  1  dimensi,  oleh  karena  itu  filter hi-pass dan lo-pass masing-masing  menggunakan  1  filter. Proses transformasi ini dikenal sebagai dekomposisi wavelet dan hasil dari dekomposisi wavelet disebut koefisien wavelet .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3469
Penambahan level dekomposisi wavelet dapat meningkatkan akurasi pengenalan sampai ke tingkat tertentu. Apabila proses dekomposisi wavelet masih terus dilakukan, dapat menyebabkan penurunan tingkat akurasi karena informasi yang dihasilkan semakin sedikit dan menjadi umum [22]. DWT dapat mengurangi pengaruh noise pada input sinyal suara karena pada DWT terdapat fitur yang digunakan untuk pengenalan, yaitu koefisien DWT sinyal global yang tidak terpengaruh terhadap noise [22].

## 2.6 Metode klasifikasi
Gambar 5. Jenis-jenis metode klasifikasi
Klasifikasi  adalah  tahap  identifikasi  pembicara  selanjutnya  setelah  tahap  training.  Tingkat  keberhasilan klasifikasi diukur dengan akurasi identifikasi pembicara dan mempunyai tingkat kesalahan minimal. Terdapat tiga jenis metode klasifikasi, yaitu klasik, training , dan hybrid sebagaimana ditampilkan dalam Gambar 5.
2.7 Support Vector Machine (SVM)

## Gambar 6. Ilustrasi metode SVM
Support  Vector  Machine  (SVM)  menggunakan  garis  pemisah hyperplane untuk  mengklasifikasikan dataset. Ilustrasi metode SVM sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 6. Desain utama dalam SVM adalah kernel yang digunakan dalam fitur space . Tujuan desain kernel  SVM adalah untuk menemukan metrik yang sesuai  di fitur space SVM yang cocok untuk proses klasifikasi [23]. SVM merupakan supervised algoritma.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3469
Metode  SVM  sangat  baik  ketika  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data binary .  Namun  dalam identifikasi  pembicara  yang  mempunyai  beberapa  parameter  hasil  ekstraksi  ciri,  metode  ini  tidak  cocok  untuk digunakan  [11].  Untuk  meningkatkan  kinerja  SVM,  terdapat  metode hybrid [23].  Metode  GMM-SVM meningkatkan  kecepatan  identifikasi  pembicara.  Classifier  SVM  meningkatkan  kecepatan,  sedangkan  GMM membantu  proses  identifikasi  menjadi  lebih  efisien.  Penggunaan hybrid GMM-SVM  pada classifier lebih  baik dibanding hanya menggunakan metode SVM atau GMM. Bahkan metode GMM-SVM mencapai akurasi 100% yang hanya menggunakan 3 data training.

## 2.8 Hidden Markov Model (HMM)

## Gambar 7. HMM tipe ergodic
Hidden Markov Model (HMM) merupakan model penerapan rantai Markov yang statusnya tidak teramati secara langsung (tersembunyi), tetapi hanya dapat dikaji melalui suatu himpunan pengamatan pada variable lain. HMM memiliki model ergodic sebagaimana ditunjukkan dalam Gambar 7 dan model kiri ke kanan sebagaimana ditunjukkan dalam Gambar 8 [24].

## Gambar 8. HMM tipe kiri ke kanan
Model  ergodik  merupakan  tipe  model  HMM  yang  setiap  statusnya  terhubung,  sedangkan  model  kiri  ke kanan merupakan tipe HMM yang urutan statusnya terhubung dengan dirinya dan terhubung dari kiri ke kanan. Jenis kiri  ke kanan untuk  model yang sifatnya berubah dari  waktu  ke waktu  dan tidak dapat  kembali  ke status sebelumnya seperti pembicaraan (speech). HMM merupakan unsupervised algoritma.
Kelemahan metode HMM adalah komputasi HMM sangat kompleks, memerlukan banyak memori, serta membutuhkan banyak data training [12]. Pada artikel [25] menjelaskan metode GMM memiliki komputasi yang lebih efisien dibanding HMM.

## 2.9 Dynamic Time Warping (DTW)
DTW  adalah  algoritma  pencocokan  pola  dengan  yang  menggunakan  normalisasi  waktu non-linier [26].  DTW merupakan  algoritma  untuk  menghitung optimal  warping  path antara  dua  waktu.  Pada  Gambar  9  ditunjukkan warping antara  dua  seri  waktu.  Prinsip  DTW  adalah  membandingkan  dua  pola  dinamis  dan  mengukur kesamaannya dengan menghitung jarak minimum di antara keduanya [26].
Gambar 9. Warping antara dua seri waktu
Algoritma DTW mampu mendeteksi pola yang sangat lambat maupun sangat cepat dikarenakan pembacaan panjang pendeknya gelombang frekuensi serta mampu menghitung jarak dari dua vector data dengan panjang yang berbeda [27]. Ketika metode DTW diimplementasikan pada FPGA dengan menggunakan dataset kata-kata yang diterima oleh microfon dalam lingkungan VHDL, metode ini memperoleh hasil kinerja yang memuaskan. Sistem

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3469
berbasis DTW meningkatkan rata-rata tingkat pengenalan [14]. Sedangkan kelemahan algoritma DTW adalah sulit untuk membandingkan dua sekuens dari channel yang berbeda karena mungkin memiliki fitur yang berbeda [27].

## 2.10 Gaussian Mixture Model (GMM)
GMM pada umumnya digunakan sebagai fitur dalam sistem biometric , seperti fitur spektrum vokal dalam sistem identifikasi  pembicara.  Parameter  GMM  didapat  dari  data training yang  menggunakan  algoritma  iteratif Ekspektasi-Maksimalisasi (EM) atau estimasi Maximum A Posteriori (MAP) dari model sebelumnya yang sudah di- training [18].
GMM  mampu  mengidentifikasi  suara  yang  sulit  diidentifikasi,  misalnya  suara  yang  rusak.  Metode  ini secara  komputasi  tidak  rumit  dan  mudah  diimplementasikan  pada platform  real-time serta  memungkinkan terintegrasi  langsung dengan sistem pengenalan suara  [28]. Disisi  lain, metode GMM mengharuskan pengguna untuk  mengatur  jumlah mixture  model yang  akan  dicoba  dan  mencocokkan  dengan  dataset training [18]. Penggunaan GMM tidak maksimal dalam dimensi suara tinggi dan komputasi GMM akan meningkat saat jumlah data suara meningkat [18].
2.11 i-Vector
i-Vector adalah model sederhana untuk  identifikasi  pembicara dengan menghilangkan perbedaan antara ucapan dan saluran variabilitas subruang [29]. Sistem i-vector terbagi menjadi dua bagian utama yaitu front-end dan back- end . Front-end terdiri dari ekstraksi fitur cepstral dan training Universal Background Model (UBM), sedangkan back-end berisi perhitungan statistik, yaitu training T-matrix, ekstraksi i-vector, pengurangan dimensi dan scoring . i-Vector efektif untuk identifikasi pembicara dengan dimensi-rendah yang disebut ruang variabilitas total [30]. Disisi lain i-vector tidak efektif pada ruang dimensi tinggi (ruang variabilitas total) seperti pada metode GMM kombinasi JFA [10].

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  beberapa tipe dataset yang sering  digunakan dalam proses  identifikasi  pembicara, diantaranya adalah text-dependent dan text-independent .

## 3.1 Text-dependent
Dataset dengan tipe text-dependent menggunakan input testing berupa kata atau frasa yang digunakan dalam data training sebelumnya.

## 3.1.1 Metode Ekstraksi Ciri
Beberapa contoh penggunaan dataset untuk perbandingan metode ekstraksi ciri diantaranya menggunakan huruf vokal  Arab  (A-E-O)  dari  80  suara  manusia  [6]  untuk  identifikasi  pembicara  dengan  Neural  Network  sebagai classifier . Tabel  1 menunjukkan perbedaan hasil akurasi  pada metode untuk  ekstraksi  ciri. Text-dependent bisa juga  menggunakan  kata,  misalnya  Hello,  Turn  On,  Turn  Off,  Up,  Down,  Good  bye  [31].  Hasil  penggunaan modifikasi MFCC untuk text-dependent berupa kata ditunjukkan pada tabel 2. Penerapan text-dependent juga dapat dilakukan pada kata berpasangan [32]. Hasil akurasi dataset kata berpasangan ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 1. Hasil Akurasi vokal- dependent [6]
Metode ekstraksi ciri Recognition rate [%] FWE 90.09 DWT 81.44 MFCC 79.66 LPC 66.63 Tabel 2. Hasil akurasi modifikasi MFCC pada kata [31] Kata MFCC Adaptive MFCC Hello 96.7 % 98 % Turn On 96.2 % 96 % Turn Off 96.5 % 97.2 % Up 96.4 % 97.6 % Down 96.3 % 98 % Good Bye 96 % 97.4 % Tabel 3. Hasil akurasi pada kata berpasangan [32] Kata Metode Ekstraksi Ciri Recognition Rate (%) HUM-TUM LPCC 97.0 MFCC 100

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3469
Kata Metode Ekstraksi Ciri Recognition Rate (%) YANHA- WANHA LPCC 93.1 MFCC 99.9 JINA-MARNA LPCC 99.0 MFCC 99.9 KHANA-PINA LPCC 98.0 MFCC 99.7 DIN-RAAT LPCC 98.0 MFCC 99.9

## 3.1.2 Metode Klasifikasi
Metode  klasifikasi  dalam  proses  identifikasi  pembicara  digunakan  untuk  mengukur  kesamaan  antara  input ekstraksi dengan model ekstraksi dalam database. Penggunaan metode klasifikasi diantaranya dataset kata pada i- Vector [33], DTW [26], GMM [34], HMM [24], SVM [23], hybrid GMM-SVM [23] sebagaimana ditunjukkan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan hasil akurasi i-Vector, DTW, GMM, HMM, SVM, dan hybrid GMM Classifier Accuracy (%) GMM-SVM [23] 100 DTW [26] 96 GMM [34] 90.6 HMM [24] 90 SVM [23] 81.25 i-Vector [33] 75.02

## 3.2 Text-independent
Dataset dengan tipe text-independent lebih fleksibel karena input testing yang digunakan mungkin tidak terdapat dalam data training .
3.2.1 Metode Ekstraksi Ciri
Tabel 5. Hasil Akurasi vokal- independent [6] Metode ekstraksi ciri Recognition rate [%] FWE 82.50 DWT 79.32 MFCC 74.03 LPC 59.45
Beberapa contoh penggunaan dataset untuk perbandingan metode ekstraksi ciri diantaranya menggunakan 80 suara manusia yang direkam dengan sound card dalam Bahasa Arab [6]. Hasil akurasi metode ekstraksi ciri ini ditunjukkan pada Tabel 5. Penggunaan database TIMIT dengan 89 suara manusia menggunakan modifikasi MFCC menunjukkan  hasil  yang  sangat  signifikan  dibanding  MFCC  tradisional  [8].  Hasil  akurasi  medifikasi  MFCC dengan menggunakan GMM sebagai classifier disajikan dalam Tabel 6. Perbandingan MFCC dengan LPCC dalam lingkungan ber- noise [35] menghasilkan MFCC masih lebih unggul seperti yang disajikan pada tabel 7.
Tabel 6. Hasil Akurasi modifikasi MFCC [8]
GMM Parameter Recognition Rate (%) 2 MFCC 76.4 MFCC + ∆ MFCC 78.7 Weighted Dynamic MFCC 79.9 4 MFCC 88.7 MFCC + ∆ MFCC 88.7 Weighted Dynamic MFCC 91.5 8 MFCC 92.2 MFCC + ∆ MFCC 94.4 Weighted Dynamic MFCC 95.5 Tabel 7. Perbandingan metode LPCC dan MFCC dalam lingkungan ber- noise [35] SNR Metode ekstraksi ciri Recognition rate [%] 20 dB LPCC MFCC 73.27 97.03

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3469
SNR Metode ekstraksi ciri Recognition rate [%] 15 dB LPCC MFCC 59.41 85.15 10 dB LPCC MFCC 47.52 68.32

## 3.2.2 Metode Klasifikasi
Beberapa contoh  perbandingan metode klasifikasi seperti penggunaan database TIMIT  untuk  membandingkan metode SVM, GMM, DTW [11]. Percobaan menggunakan 10 dan 50 dataset sebagaimana ditunjukkan pada tabel 8.  Penggunaan  database  TIMIT  juga  dilakukan  untuk  membandingkan  metode  GMM  dan  i-Vector  [13], sebagaimana ditunjukkan pada tabel 9. Kemudian penggunaan dataset tipe text-independent juga digunakan untuk membandingkan metode SVM dan HMM [36] sebagaimana ditunjukkan pada table 10.
Tabel 8. Perbandingan akurasi 10 dan 50 dataset pada GMM, DTW, dan SVM [11]
Classifier Akurasi pada 10 dataset Akurasi pada 50 dataset GMM 98% 83% DTW 92% 80% SVM 72% 60% Tabel 9. Perbandingan akurasi GMM dan i-vector [13] Classifier Percakapan pendek Percakapan panjang GMM 94.7% 97% i-Vector 85% 95% Tabel 10. Perbandingan akurasi HMM dan SVM [36] Classifier Recognition rate (%) SVM 95% HMM 30%

## 4 KESIMPULAN
Paper  ini  memberikan review singkat  metode-metode  ekstraksi  ciri  dan  klasifikasi  untuk  proses  identifikasi pembicara.  Kelebihan  beserta  kelemahan  metode  ekstraksi  ciri  dan  klasifikasi  telah  dijabarkan  sehingga  dapat menjadi pedoman untuk penelitian selanjutnya. Hasil akurasi metode ekstraksi ciri dan klasifikasi menjadi penentu dalam  memberikan  rekomendasi  penelitian  ke  depan.  Metode  MFCC  memiliki  nilai  akurasi  paling  tinggi dibanding  metode  ektraksi  ciri  lainnya.  Akhir-akhir  ini  metode  MFCC  terus  dikembangkan  sehingga  dapat digunakan untuk  lingkungan ber- noise , modifikasi  MFCC diantaranya terdapat  Adaptive MFCC dan Weighted Dynamic  MFCC.  Kemudian  pada  metode  klasifikasi,  kinerja  GMM  lebih  unggul  dibanding  metode  klasifikasi lainnya.  Sekarang  mulai  dikembangkan  model hybrid sebagai classifier sehingga  meningkatkan  nilai  akurasi matching similarity data.

## REFERENCES
[1] R. Togneri and D. Pullella, “An overview of speaker identification: Accuracy and robustness issues,” IEEE Circuits and Systems Magazine , vol. 11, no. 2, pp. 23–61, 2011, doi: 10.1109/MCAS.2011.941079.
[2] A. H. Rasmussen and D. B. Mikalski, “Speaker Identification,” Technical University of Denmark, 2007.
[3] L. Feng, “Speaker Recognition,” Technical University of Denmark, 2004.
[4] S. S. Tirumala, S. R. Shahamiri, A. S. Garhwal, and R. Wang, “Speaker identification features extraction methods: A systematic review,” Expert Systems with Applications , vol. 90, pp. 250–271, 2017, doi: 10.1016/j.eswa.2017.08.015.
[5] A.  Maurya,  D.  Kumar,  and  R.  K.  Agarwal,  “Speaker  Recognition  for  Hindi  Speech  Signal  using  MFCC-GMM Approach,” Procedia Computer Science , vol. 125, pp. 880–887, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2017.12.112.
[6] K. Daqrouq and T. A. Tutunji, “Speaker identification using vowels features through a combined method of formants, wavelets,  and  neural  network  classifiers,” Applied  Soft  Computing  Journal ,  vol.  27,  pp.  231–239,  2015,  doi: 10.1016/j.asoc.2014.11.016.
[7] S.  V.  Chougule  and  M.  S.  Chavan,  “Robust  Spectral  Features  for  Automatic  Speaker  Recognition  in  Mismatch Condition,” Procedia Computer Science , vol. 58, pp. 272–279, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.08.021.
[8] Z. Weng, L. Li, and D. Guo, “Speaker recognition using weighted dynamic MFCC based on GMM,” Proceedings - 2010 International  Conference  on  Anti-Counterfeiting,  Security  and  Identification,  2010  ASID ,  pp.  285–288,  2010,  doi: 10.1109/ICASID.2010.5551341.
[9] A. Shahab and D. Lestari, “An investigation of Indonesian speaker identification for channel dependent modeling using I-vector,” 2016 Conference of the Oriental Chapter of International Committee for Coordination and Standardization of Speech  Databases  and  Assessment  Techniques,  O-COCOSDA  2016 ,  no.  October,  pp.  151–155,  2017,  doi:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3469
10.1109/ICSDA.2016.7919002.
[10]  L. Zhu and Q. Yang, “Speaker Recognition System Based on weighted feature parameter,” Physics Procedia , vol. 25, pp. 1515–1522, 2012, doi: 10.1016/j.phpro.2012.03.270.
[11]  L. M. Yee and A. M. Ahmad, “Comparative Study of Speaker Recognition Methods :DTW,GMM and SVM,” 2008.
[12]  N.  Mohan,  “GMM-UBM  for  Text-Dependent  Speaker  Recognition,” IEEE ,  pp.  432–435,  2012,  doi: 10.1109/ICALIP.2012.6376656.
[13]  P.  K.  Nayana,  D.  Mathew,  and  A.  Thomas,  “Comparison  of  Text  Independent  Speaker  Identification  Systems  using GMM and i-Vector Methods,” Procedia Computer Science , vol. 115, pp. 47–54, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.09.075.
[14]  D. Pandey, “Implementation of DTW Algorithm for Voice Recognition using VHDL,” pp. 1–4, 2017.
[15]  S. B. Magre, R. R. Deshmukh, and P. P. Shrishrimal, “A comparative study on feature extraction techniques in speech recognition,” no. June, 2013, doi: 10.1007/s40012-015-0063-y.
[16]  M.  Subali,  M.  Andriansyah,  and  C.  Sinambela,  “Analisis  Frekuensi Dasar  dan  Frekuensi  Formant dari  Fonem  Huruf Hijaiyah untuk Pengucapan Makhraj dengan Metode DTW,” Prosiding PESAT (Psikologi, Ekonomi, Sastra, Arsitektur &Teknik Sipil) , vol. 6, pp. 60–73, 2015.
[17]  S.  Srivastava,  P.  Nandi,  G.  Sahoo,  and  M.  Chandra,  “Formant  Based  Linear  Prediction  Coefficients  for  Speaker Identification,” International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN) , pp. 685–688, 2014.
[18]  N. Almaadeed, A. Aggoun, and A. Amira, “Text-Independent Speaker Identification Using Vowel Formants,” Journal of Signal Processing Systems , vol. 82, no. 3, pp. 345–356, 2016, doi: 10.1007/s11265-015-1005-5.
[19]  P. J. Chaudhary and K. M. Vagadia, “A Review Article on Speaker Recognition with Feature Extraction,” International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering , vol. 5, no. 2, pp. 94–97, 2015.
[20]  K. Kaur and N. Jain, “Feature Extraction and Classification for Automatic Speaker Recognition System: A Review,” International Journal of Advances Research in Computer Science and Software Engineering , vol. 5, no. 1, pp. 1–6, 2015.
[21]  J.  D.  Wu  and  B.  F.  Lin,  “Speaker  identification  using  discrete  wavelet  packet  transform  technique  with  irregular decomposition,” Expert  Systems  with  Applications ,  vol.  36,  no.  2  PART  2,  pp.  3136–3143,  2009,  doi: 10.1016/j.eswa.2008.01.038.
[22]  A. Shafik, S. M. Elhalafawy, S. M. Diab, B. M. Sallam, and F. E. Abd El-samie, “A wavelet based approach for speaker identification from degraded speech,” International Journal of Communication Networks and Information Security , vol. 1, no. 3, pp. 52–58, 2009.
[23]  R.  Chakroun,  L.  B.  Zouari,  M.  Frikha,  and  A.  Ben  Hamida,  “A  hybrid  system  based  on  GMM-SVM  for  speaker identification,” International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, ISDA , pp. 654–658, 2016, doi: 10.1109/ISDA.2015.7489195.
[24]  D. Handaya, H. Fakhruroja, E. M. I. Hidayat, and C. Machbub, “Comparison of Indonesian speaker recognition using vector  quantization  and  Hidden  Markov  Model  for  unclear  pronunciation  problem,” Proceedings  of  the  2016  6th International  Conference  on  System  Engineering  and  Technology,  ICSET  2016 ,  pp.  39–45,  2017,  doi: 10.1109/FIT.2016.7857535.
[25]  W. C. Chen, C. T. Hsieh, and C. H. Hsu, “Robust speaker identification system based on two-stage vector quantization,” Tamkang Journal of Science and Engineering , vol. 11, no. 4, pp. 357–366, 2008.
[26]  A. H. Mansour, G. Zen, A. Salh, and K. A. Mohammed, “Voice Recognition using Dynamic Time Warping and Mel- Frequency Cepstral Coefficients Algorithms,” International Journal of Computer Applications , vol. 116, no. 2, pp. 975– 8887, 2015, doi: 10.5120/20312-2362.
[27]  T. F. FURTUNA, “Dynamic Programming Algorithms in Speech Recognition,” Informatica Economica , vol. XII, no. March, pp. 94–98, 2008, [Online]. Available: http://econpapers.repec.org/RePEc:aes:infoec:v:xii:y:2008:i:2:p:94-98.
[28]  R. C. Rose, E. M. Hofstetter, and D. A. Reynolds, “Integrated Models of Signal and Background with Application to Sneaker Identification in Noise,” IEEE Transactions on Speech and Audio Processing , vol. 2, no. 2, pp. 245–257, 1994, doi: 10.1109/89.279273.
[29]  N. Dehak, P. J. Kenny, R. Dehak, P. Dumouchel, and P. Ouellet, “Front-end factor analysis for speaker verification,” IEEE  Transactions  on  Audio,  Speech  and  Language  Processing ,  vol.  19,  no.  4,  pp.  788–798,  2011,  doi: 10.1109/TASL.2010.2064307.
[30]  N.  S.  Ibrahim  and  D.  A.  Ramli,  “I-vector  Extraction  for  Speaker  Recognition  Based  on  Dimensionality  Reduction,” Procedia Computer Science , vol. 126, pp. 1534–1540, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.08.126.
[31]  H. S. Bae, H. J. Lee, and S. G. Lee, “Voice recognition based on adaptive MFCC and deep learning,” Proceedings of the 2016  IEEE  11th  Conference  on  Industrial  Electronics  and  Applications,  ICIEA  2016 ,  pp.  1542–1546,  2016,  doi: 10.1109/ICIEA.2016.7603830.
[32]  T. Gulzar, A. Singh, and S. Sharma, “Comparative Analysis of LPCC, MFCC and BFCC for the Recognition of Hindi Words using Artificial Neural Networks,” International Journal of Computer Applications , vol. 101, no. 12, pp. 22–27, 2014, [Online]. Available: https://pdfs.semanticscholar.org/a9d5/3dce0ef368d9bb0e461ad73a4519319e79a6.pdf.
[33]  C. Li, X. Ma, B. Jiang, and X. Li, “Deep Speaker : an End-to-End Neural Speaker Embedding System,” arXiv , pp. 1–8, 2017.
[34]  G. R. Dhinesh, G. R. Jagadeesh, and T. Srikanthan, “A low-complexity speaker-and-word recognition application for resource-constrained devices,” Proceedings - 2011 International Symposium on Electronic System Design, ISED 2011 , pp. 335–340, 2011, doi: 10.1109/ISED.2011.30.
[35]  U. Bhattacharjee, “A Comparative Study Of LPCC And MFCC Features For The Recognition Of Assamese Phonemes,” International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT) , vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2013.
[36]  B. Srinivas and P. Subhashini, “Text Independent Speaker Identification using SVM with MFCC,” Global Journal of Advanced Engineering Technologies , vol. 5, no. 2, pp. 255–266, 2016.