## Modifikasi  Metode MFCC untuk  Identifikasi Pembicara di Lingkungan  Ber- Noise
Yanuar Risah Prayogi yanuar.tif@unusida.ac.id
Teknik Informatika,  Fakultas Ilmu  Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo
Abstract—Some  feature  extraction  methods  for  speaker identification  systems  have  a  disadvantage  that  their accuracy  decreases  when  the  environment  is  noisy.The Mel Frequency  Cepstral  Coefficient  (MFCC)  method is a noise- sensitive  voice  extraction  method.The  MFCC  method produces  high  accuracy  when  in  a  clean  environment. Conversely,  when  in  a  noise  environment,  accuracy  drops dramatically.This  research  proposes  feature  extraction methods  using  MFCC  combined  with  endpoint  detection algorithm.The endpoint detection algorithm separates speech and  nonspeech  regions.Nonspeech  area  usually  contains more  noise so it can be used as noise information.The noise information  is  extracted  and  generates  a  noise  frequency magnitude.Test  of  the  proposed  method  yields  higher accuracy  values  for  all  noise  types  and  SNR  levels.The accuracy produced by the proposed method is 14.69% higher than  the  MFCC  method,  6.4%  compared  to  the  MFCC  + wiener  method,  and  2.74%  compared  to  the  MFCC  + Spectral Subtraction (SS) method.
I ntisari —  Beberapa  metode  ekstraksi  fitur  untuk  sistem identifikasi  pembicara  memiliki  kelemahan  yaitu  ketika dilingkungan  berderau  hasil  akurasinya  menurun.  Metode ekstraksi  fitur Mel-Frequency  Cepstral  Coefficient (MFCC) merupakan  metode  ekstraksi  sinyal  suara yang  peka terhadap derau.  Metode  MFCC  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi ketika dilingkungan yang bersih. Sebaliknya ketika dilingkungan  yang  berderau  akurasi  yang  dihasilkan  turun drastis.  Penelitian  ini  mengusulkan  metode  ekstraksi  fitur menggunakan  MFCC  digabung  dengan  algoritma  deteksi endpoint.  Algoritma  deteksi  endpoint  memisahkan  daerah speech dan nonspeech .  Daerah nonspeech biasanya  lebih banyak  berisi  derau  sehingga  bisa  dijadikan  informasi  derau. Informasi  derau  diekstrak  dan  menghasilkan  magnitude frekuensi derau. Uji coba metode yang diusulkan menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  pada  semua tipe derau  dan  tingkat  SNR.  Akurasi  yang dihasilkan oleh metode yang  diusulkan  lebih  tinggi 14.69% dibanding metode MFCC, 6.4%  dibanding  metode  MFCC+wiener,  dan  2.74%  dibanding metode MFCC+Spectral  Subtraction (SS).
Kata Kunci—identifik asi pembicara, Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) termodifik asi.

## I. PENDAHULUAN
Identifikasi pembicara adalah proses mencocokkan identitas  pembicara  menggunakan  suara  pengguna[6].  Pada sistem  identifikasi  pembicara,  database  sudah  berisi  daftar identitas  pembicara.  Pembicara  mengklaim  sebuah  identitas menggunakan  suaranya.  Sedangkan  sistem  mencocokkan suara  pembicara dengan database yang ada pada sistem. Ada baberapa  kelemahan  pada  sistem  identifikasi  pembicara  salah satunya  adalah  tidak  bisa  akurat  ketika  di  lingkungan  yang berderau  [13].  Nilai  akurasi  dari  sistem  identifikasi  pembicara mengalami  penurunan  secara  drastis  ketika  di  lingkungan sebenarnya.  Penyebabnya  adalah  lingkungan ketika pelatihan dan  pengenalan  berbeda  jauh.  Derau  yang ada di lingkungan sebenarnya  atau  ketika  pengujian  ternyata  lebih  banyak sehingga akurasi dari sistem identifikasi  pembicara  rendah.
Metode
ekstraksi
sinyal suara yang
umum,banyakdigunakan,  dan  terkenal  adalah  MFCC[3]. Cepstral  coefficient  yang dihasilkan peka terhadap derau [13]. Metode  MFCC  menghasilkan  akurasi  yang  sangat  tinggi ketika  di  tempat  yang  tidak  berderau.  Sedangkan  di lingkungan  yang  berderau,  akurasi  metode  MFCC  turun drastis.  Sehingga  diperlukan  modifikasi  metode  MFCC  agar bisa  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi  baik  di  kondisi  tanpa derau maupun dengan derau.Dari  paparan  penelitian sebelumnya, metode  MFCC  masih  perlu  ditingkatkan kinerjanya  untuk  lingkungan  bersih  maupun  berderau. MFCC perlu  dimodifikasi  untuk  meningkatkan  akurasi  baik  di lingkungan  tingkat  SNR  tinggi  maupun  rendah.  Modifikasi harus  mampu  mengurangi  bahkan  menghilangkan  derau pada tingkat derau yang tinggi maupun rendah.
Pada penelitian ini, penulis mengusulkan untuk memodifikasi  metode  MFCC  dengan  menambahkan  proses ekstrasi  informasi  dari sinyal hasil algoritma deteksi endpoint . Algoritma  tersebut  mengolah  sinyal  suara  sehingga  area nonspeech dan speech terpisah  [11]. Nonspeech tidak digunakan untuk proses selanjutnya karena tidak ada informasi yang  bisa  diekstrak  sehingga  bisa  disebut  sebagai  residu. Sedangkan  pada  sinyal berderau, daerah nonspeech diisi oleh informasi  derau  sehingga  bisa  dimanfaatkan  dan  diekstrak untuk mendapatkan infomasi derau  [9].Daerah nonspeech atau sisa  suara  diekstrak  dan  diubah  ke  domain  frekuensi.  Hasil dari  ekstraksi nonspeech adalah  magnitude  frekuensi  derau.
Informasi  derau  tadi  digunakan  untuk  menghilangkan  derau pada  daerah speech .  Paresh  dan  Nikita  melakukan  proses pengurangan terjadi di domain  frekuensi[1].

## II. METODE PENELITIAN
Sistem  yang  akan  dibangun  adalah  identifikasi  pembicara menggunakan  modifikasi  metode  MFCC. Metode  Mel-
Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) mengalami modifikasi  pada  bagian  setelah  FFT  dan  sebelum Mel- frequency Filtering . Pada bagian ini terdapat penambahan satu blok  proses  yang  digunakan  untuk  mengurangi  sinyal  utama dengan  sinyal  informasi  sinyal  derau [8] .  Sedangkan  pada bagian awal terdapat proses deteksi endpoint yang digunakan untuk  memisahkan  sinyal  utama  dan  residu  sinyal  suara. Gambar  proses  dari  metode  MFCC  yang  termodifikasi ditunjukkan pada Gambar  1.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Lim  & Oppenheim  yaitu  Spectral  Subtraction  (SS) [7] dan  penelitian Paresh  dan  Nikita [1] menjadi  dasar  dari  modifikasi  metode MFCC. Metode Spectral Subtraction mengekstrak frame awal dari  sinyal  suara  untuk  mengurangi  bahkan  menghilangkan derau.  Sedangkan  Paresh  dan Nikita menghilangkan frekuensi derau menggunakan wiener filter .
Pada Gambar 1, blok proses yang berwarna abu-abu adalah blok  proses  yang  digunakan  untuk  mengekstrak  informasi sinyal  derau.  Metode Spectral  Subtraction menggunakan frame  sebelumnya  sebagai  informasi.  Metode  yang diusulkan menggunakan frame-frame sisa  deteksi endpoint untuk diekstrak [4] .  Sinyal  utama  dan  sinyal  sisa  hasil  deteksi endpoint sama-sama  diekstrak sehingga dihasilkan magnitude frekuensi.  Kemudian  magnitude  sinyal  utama  dikurangi magnitude sinyal sisa [5] .

## A.  Praproses (Deteksi Endpoint)
Pada praproses terdapat deteksi endpoint yang digunakan untuk  memisahkan  antara  sinyal  utama  dengan  sinyal  derau. Deteksi endpoint terletak  diawal  sebelum  proses  ekstraksi fitur. Selain deteksi endpoint , praproses juga digunakan untuk meningkatkan  sinyal  suara.  Algoritma  deteksi endpoint menggunakan
short-time
energy .
Short-time
energy digambarkan  dengan  nilai/angka  dari  energi  sinyal suara.  Kuantitas  sinyal  suara  didapatkan  dari    kuadrat amplitudo [10].

## B.  Preemphasis, Frame Blocking, Windowing, dan FFT
Proses preemphasis , frame block ing , windowing , dan FFT bertujuan  untuk memperlakukan sinyal suara agar siap diubah menjadi  informasi frekuensi yang berupa magnitude frekuensi. Preemphasis digunakan untuk mengingkatkan energi frekuensi tinggi  dari  sinyal  suara.  Cara  kerja preemphasis hampir  sama dengan high-pass  filter yaitu  untuk  melewatkan  komponen frekuensi tinggi dari  sinyal suara [3].
Frame  block ing bertujuan  untuk  memecah  sinyal  suara menjadi  blok frame kecil. Frame tadi  berisi  sampel  yang cukup untuk mendapatkan informasi [2]. Sedangkan windowing berfungsi  untuk  mengurangikesenjangandi  awal dan  akhir  dari frame  windowing [6]. Ketika berada di window , sinyal suara pada awal dan akhir frame dibuat menjadi runcing [2].  Adapun Fast  Fourier  Transform (FFT)  digunakan  untuk merubah  domain  sinyal  suara  yang  awalnya  berasal  dari domain  waktu  ke  domain  frekuensi  [2].  Prose  FFT menghasilkan  magnitude  frekuensi  dalam  bentuk  bilangan kompleks.  Bilangan  kompleks  tersebut  terdiri  dari  riil  dan imajiner  kemudian  dirubah  menjadi  bilangan  riil  dengan menghitung nilai  mutlak  magnitude.

## C.  Rata-rata Magnitude Frekuensi
Pada  proses frame  block ing dihasilkan  beberapa  blok sinyal  suara.  Setiap  blok  sinyal  suara  diubah  menjadi magnitude  frekuensi.  Setiap  frekuensi sinyal suara dari semua blok  dirata-rata  nilai  magnitude-nya.  Pada  proses  awal  sinyal suara  masuk  kemudian  dipisah  antara  sinyal  utama  den gan sinyal  derau.  Pada  sinyal  derau,  nilai  rata-rata  tersebut digunakan sebagai estimasi nilai  frekuensi derau.

## D.  Pengurangan Magnitude Frekuensi
Setiap frame /blok  sinyal  suara  dihasilkan  nilai  magnitude frekuensi.  Magnitude  frekuensi  sinyal  utama  dikurangi magnitude  frekuensi  sinyal  derau  [14][12].  Dari  proses pengurangan  dihasilkan  magnitude frekuensi  yang bersih dari derau. Hasil dari proses ini kemudian masuk proses berikutnya
Deteksi Endpoint Modifikasi Metode MFCC Frame Blocking Windowing FFT (Sinyal Utama) DCT Mel-frequency
Filtering
Delta & Delta- delta Cepstrum FFT (Sinyal Residu) 1.5*Rata-rata Magnitude Frekuensi
Fitur MFCC
Windowing Frame
Blocking Sinyal Residu Sinyal Utama Preemphasis Preemphasis Pengurangan Magnitude Frekuensi Sinyal Suara
Gambar 1. Blok Proses Metode MFCC Termodifikasi
Gambar  1 Alur Blok  Proses
untuk  dihasilkan  koefisien  fitur  sinyal  suara  yang  bersih  dari derau.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian dilakukan pada tipe derau dan tingkat SNR yang berbeda.  Ada  5  tipe  derau  yang  digunakan  yaitu  derau f16 (pesawat  tempur), volvo (kendaraan  berat), hfchannel (frekuensi  televisi), white ,  dan pink .  Tingkat Signal  Noise Ratio (SNR)  yang  digunakan  sebesar  0,  5,  10,  15, 20, 25, dan bersih.  Satu  dataset  terdiri  dari  36  pembicara  dan  set iap pembicara  terdiri  dari  11  file.  Pelatihan  menggunakan  10  file pada  setiap  pembicara  dari  dataset  sinyal  yang  bersih. Pengenalan  menggunakan  1  file  pada  setiap  pembicara  dari dataset sinyal yang berderau. Pelatihan dan pengenalan untuk setiap file diulangi sebanyak 5 kali untuk mendapatkan akurasi maksimum.  Pada  uji  coba  dilakukan  percobaan  menggunakan metode yang diusulkan, MFCC, MFCC+SS, dan MFCC+wiener  dengan  jumlah  komponen GMM sebesar 8, 16, 32,  dan 64.
Nilai  akurasi  dari  metode  yang  diusulkan  mayoritas  lebih tinggi  dari  metode  lain  kecuali  pada  SNR  tingkat  SNR  10dB. Pada  SNR  tingkat  SNR  10dB,  nilai  akurasi  tertinggi  terletak pada  metode  MFCC+SS  sebesar  99.6%  dengan  selisih  0.05% dari  metode  yang  diusulkan.  Selisih  metode  yang  diusulkan dengan  metode  MFCC+SS  sangat  kecil  sehingga  akurasi kedua  metode  tersebut  bisa  dianggap  sama.  Dengan demikian,bisadisimpulkan  bahwa  metode  yang  diusulkan unggul  pada  semua  tingkat  SNR.  Akurasi  metode  ekstraksi fitur terhadap tingkat SNR  ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Akurasi Metode Ekstraksi Fitur Terhadap Tingkat SNR  (dalam  satuan %)
Tingkat SNR Metode  yang diusulkan MFCC MFCC+ SS MFCC+ wiener Bersih 100 100 100 95.71 25dB 100 100 100 95.61 20dB 100 100 100 95.25 15dB 100 98.48 100 95.15 10dB 99.55 80.15 99.6 92.88 5dB 94.04 48.94 88.18 82.88 0dB 66.46 29.6 53.08 57.78
Ket:   Nilai  akurasi tertinggi
Penurunan  akurasi  seiring  turunnya  SNR  tingkat  SNR disebabkan karena frekuensi pembicara tertutup oleh frekuensi derau.  Frekuensi  derau  dengan  magnitude  yang  lebih  besar menutupi  frekuensi  pembicara  yang  mempunyai  magnitude lebih  kecil.Sebagai  ilustrasi  dapat  dilihat  gambar  spektrogram dari  pembicara  1  pada  Gambar  2  dan  Gambar  3.  Pada Gambar 2  dan  Gambar  3  terdapat  gambar  spektrogram  dari  pembicara 1  pada  derau  hfchannel  dengan  tingkat  SNR  bersih  dan 0dB.Ketika  tingkat  SNR  bersih,  frekuensi  pembicara  terlihat
jelas.  Kemudian  frekuensi  pembicara  tersamarkan  dan  mirip dengan frekuensi derau ketika  tingkat SNR  0dB.
Gambar  2.  Spektrogram  Pembicara  1 tanpa Derau
Gambar  3.  Spektrogram  Pembicara  1 pada Derau Hfchannel dengan SNR 0dB
Dari  hasil  analisis  yang  sudah  dilakukan,  metode  yang diusulkan unggul pada semua analisis. Metode yang diusulkan unggul  pada  23  pembicara  dari  36  pembicara.  Metode  yang diusulkan  menghasilkan  nilai  akurasi  lebih  tinggi  pada beberapa  tipe  derau  kecuali  tipe  derau  volvo  yang  sama dengan  metode  MFCC  dan  MFCC+SS.  Pada  kondisi  tingkat SNR  bermacam-macam,  metode  yang  diusulkan  unggul  pada semua  tingkat  SNR  kecuali pada SNR tingkat SNR 10dB y ang lebih  unggul  metode  MFCC+SS  dengan  selisih  0.05%  dari metode  yang  diusulkan.  Rata-rata  akurasi  metode  yang diusulkan,  MFCC,  MFCC+SS,  dan  MFCC+wiener  secara berturut-turut  adalah  94.29%,  79.6%,  91.55%,  dan  87.89%. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa    metode  yang diusulkan  memiliki  kinerja  lebih  baik  dari  metode  MFCC, MFCC+SS,  dan MFCC+wiener  dalam  hal akurasi.
Metode  yang  diusulkan  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik dari  metode  MFCC,  MFCC+SS,  dan  MFCC+wiener  karena metode  yang  diusulkan  menggunakan  residu  (sisa  hasil) algoritma  deteksi endpoint sebagai  informasi frekuensi derau. Residu  deteksi endpoint diolah  untuk mendapatkan informasi frekuensi  derau.  Sinyal  utama  dikurangi  dengan  frekuensi derau sehingga sinyal utama tidak mengandung derau lagi.

## IV. KESIMPULAN  DAN  SARAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini  adalah modifikasi  metode  MFCC  menggunakan  sinyal  residu  dari algoritma  deteksi  endpoint  dapat  meningkatkan kinerja sistem dalam hal akurasi.  Metode  yang  diusulkan,  MFCC, MFCC+SS,  dan  MFCC+wiener  berturut-turut  memiliki  rata- rata  akurasi  94.29%,  79.6%,  91.55%,  dan  87.89%.  Metode yang  diusulkan  menunjukkan  peningkatan  akurasi  berturut- turut  sebesar  14.69%,  2.74%,  dan  6.4%  dari  metode  MFCC, MFCC+SS,  dan    MFCC+wiener.  Akurasi  dari  metode ekstraksi  fitur  turun  seiring  turunnya  tingkat  SNR.  Metode yang  diusulkan  unggul  hampir  pada  semua  tingkat  SNR kecuali  pada  tingkat  SNR  10dB.  Pada  tingkat  SNR  10dB, metode  MFCC+SS  memiliki  akurasi  tertinggi  sebesar  99.6% dengan selisih 0.05%  dari metode yang diusulkan [3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14]

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] P.  M.  Chauhan  and  N.  P.  Desai,  “Mel  Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) based speaker identification in noisy environment using wiener filter.”
[2] S.  Gupta,  J.  Jaafar,  W.  wan  Ahmad,  and  A.  Bansal, “Feature Extraction  Using Mfcc.”
[3] Wei  Han,  Cheong-Fat  Chan,  Chiu-Sing  Choy,  and Kong-Pang  Pun,  “An  efficient  MFCC  extraction method in speech recognition.”
[4] J.  Wu  and  J.  Yu,  “An improved arithmetic of MFCC in speech recognition system.”
[5] T.  Kinnunen et  al. ,  “Low-variance  multitaper  MFCC features: A case study in robust speaker verification.”
[6] C.  G.  K.  Leon,  “Robust  computer  voice  recognition using improved MFCC  algorithm.”
[7] J.  S.  Lim  and  A.  V.  Oppenheim,  “Enhancement  and Bandwidth Compression of Noisy Speech.”
[8] M.  Jaafar,  A.  Ahmad,  Z.  Sakawi,  M.  Abdullah,  N. Sulaiman,  and  Normukhnun  Mokhtar,  “Indeks  Kualiti
Air  (  IKA  )  Sg  .  Selangor  pasca  pembinaan  Water Quality  Index  (  WQI  )  of  the  Selangor  River  after  the construction of the Selangor River Dam.”
[9] Bing-Fei  Wu  and  Kun-Ching Wang, “Robust endpoint detection  algorithm  based  on  the  adaptive  band - partitioning spectral entropy in adverse environments.”
[10] G.  Rigoll,  “Speaker  adaptation  using  improved speaker Markov models.”
[11] C.  Leimin,  “Performance  Comparison  of  New  Endpoint Detection Method in Noise Environments.”
[12] Y.  Wang,  B.  Li,  X.  Jiang,  F.  Liu,  and  L.  Wang, “Speaker  recognition  based  on  dynamic  MFCC parameters.”
[13] Y.  Zhang  and  W.  H.  Abdulla,  “Robust  speaker identification  in  noisy  environment  using  cross diagonal GTF-ICA  feature.”
[14] W.  U.  Zunjing  and  C.  A.  O.  Zhigang,  “Improved MFCC-based feature for robust speaker identification.”