## Aplikasi Metode Independent Component Analysis untuk Pemisahan Sinyal Wicara dengan Backsound pada Audio Movie
Titon Dutono 1 , Dinda Ayu Oktaviasari 2 , Tri Budi Santoso 3 1,2,3 Teknik Elektro,Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Jln. Raya ITS, Sukolilo, Surabaya, 60111 Email: 1 titon@pens.ac.id, 3 tribudi@pens.ac.id
Abstract- Voice analysis in establishing speech and non-speech is carried out by audio signal processing from the sound source. This research  focuses  on  mixed  voice  data  in  the  form  of  actor  voices (speech  signal)  and background  voices  (backsound)  from a movie. In this study, sound signal separation has been carried out using the Blind  Source  Separation  (BSS)  method  to  separate  mixed  signals into  a  number  of  forming  signals  without  information  about  the number of signal sources or the process of mixing these signals. The algorithm used for BSS in this study is the Independent Component Analysis  (ICA)  algorithm.  The  actor's  voice  signal  that  has  been separated  from  the  background  sound  in  a  film  was  tested  using MSE  and  SIR  analysis  to  determine  the  quality  of  the  separation signal. From the Mean Square Error (MSE) test of the speech signal from the separation results, a test value of 5 seconds was obtained of 0.036, for a duration of 10 seconds the MSE value was 0.0432, and in the data of 15 seconds it produced an MSE value of 0.0558. Signal to Interference Ratio (SIR) analysis of speech signals resulting from separation, for data with a duration of 5 seconds of 14,485, for data measuring 10 seconds obtained SIR of 13,645, and for data with a duration of 15  seconds  obtained  SIR  of 12,533.  The output of  this sorting process is then used as an input for other necessary signal processing processes.
Abstrak- Analisis  suara  dalam  menetapkan  speech  dan  non- speech  dilakukan  dengan  audio  signal  processing  dari  sumber suara. Penelitian ini berfokus pada data suara campuran berupa suara  aktor  (speech  signal)  dan  suara  latar  (backsound)  dari sebuah  film.  Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  pemisahan sinyal  suara  dengan menggunakan  metode  Blind  Source Separation  (BSS)  untuk  memisahkan  sinyal tercampur menjadi sejumlah sinyal pembentuknya tanpa informasi mengenai jumlah sumber sinyal  atau proses tercampurnya sinyal-sinyal tersebut. Algoritma yang digunakan untuk BSS dalam  penelitian ini adalah algoritma Independent Component Analysis (ICA).  Sinyal  suara aktor  yang  telah  terpisah  dari  suara  latar  pada  sebuah  film diuji  menggunakan  analisa  MSE  dan  SIR  untuk  mengetahui kualitas  sinyal  hasil  pemisahan.  Dari  pengujian  Mean  Square Error  (MSE)  terhadap  sinyal  speech  hasil  pemisahan,  diperoleh nilai pengujian pada durasi 5 detik sebesar 0.036, untuk durasi 10 detik  nilai  MSE  yakni  0.0432,  dan  pada  data  sebesar  15  detik menghasilkan  nilai  MSE  sebesar  0.0558.  Analisa  Signal  to Interference  Ratio  (SIR)  terhadap  sinyal  wicara  hasil pemisahan,  untuk  data  berdurasi  5  detik  sebesar  14.485,  untuk data berukuran 10 detik  diperoleh SIR sebesar 13.645, dan untuk data  dengan  berdurasi  15  detik  diperoleh  SIR  sebesar  12.533. Luaran dari proses pemilahan ini selanjutnya digunakan sebagai input bagi proses pengolahan sinyal lainnya yang diperlukan.
Kata Kunci: Sinyal Wicara, Backsound, BSS, ICA.

## I. P ENDAHULUAN
Ucapan  merupakan  cara  paling  alami  untuk  pertukaran informasi.  Dengan  demikian,  merancang  mesin cerdas  yang dapat mengenali informasi lisan telah menjadi topik penelitian bagi  para  ilmuwan  dan  insinyur  selama  lebih  dari  lima dekade  [1].  Hal  ini  dapat  digunakan  secara  efisien  dalam berbagai  keseharian  untuk  meningkatkan  lingkungan  kerja, atau  untuk  memecahkan  masalah  nyata  dalam  kehidupan seperti  membuat  teknologi  modern  yang  dapat  diakses  dalam kegiatan  seharihari  bagi  orang-orang  yang  menderita  cacat fisik.  Proses  berbicara  dapat  terjadi  jika  manusia  mampu mengeluarkan  sinyal  akustik  yang  disebut  dengan  suara. Suara  manusia  dihasilkan  dengan  adanya  interaksi  antara organ-organ  pembentuk  sinyal.  Klasifikasi  suara  menjadi wicara dan non-wicara memberikan segmentasi  akustik awal untuk aplikasi pengolahan ucapan seperti pengenal wicara.
Masalah  pemisahan  sumber  sinyal  audio  dari  campuran suara  merupakan  masalah  penting  yang  muncul  di  berbagai aplikasi industry. Sebagai contoh, permasalahan tersebut dapat menjadi  pembahasn  pada  sound  based  fault  detection  and diagnosis di dalam perangkat industry atau suatu multi-speaker recognition didalam suatu cocktail party problem. Satu hal yang sangat  panting  untuk  kreasi  pada  generasi  baru  teknologi hearing  aid  yang  mengisolasi  dan  menguatkan  suatu  sinyal wicara  tertentu  di  dalam  suasana  bising.  Pada  paper  ini, disusulkan  suatu  pendekatan  baru  untuk  menyelesaikan permasalahan, didasarkan pada ansamble jaringan syaraf tiruan. Penyelesaian masalah dibagi dalam dua tahapan. Pada tahapan pertama,  ensemble  pada  convolutional  neural  network menentukan keberadaan atau  tidaknya  sinyal  wicara di dalam siatu  lingkungan  bernois,  dengan  menggunakan  suatu  set sampel-sampel sinyal wicara, dipersiapkan secara benar. Pada tahapan  kedua,  ensemble  jaringan  syaraf  yang  lain  memfilter sinyal  wicara,  yang  telah  ditetapkan  pada  tahap  pertama,  dan memotong sisa sinyal lainnya dan diperlakukan sebagai noise. Ansambel  jaringan  saraf  convolutional,  yang  digunakan  pada tahap pertama, terdiri dari jaringan saraf, yang masing-masing mencakup  tiga  lapisan  convolutional  dan  satu  lapisan  yang terhubung  penuh.  Analisis  suara  dilakukan  berdasarkan spektogramnya,  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  FFT. Jaringan  saraf  ini  diimplementasikan  dengan  Python  dengan menggunakan pustaka perangkat lunak TensorFlow dan Keras. Hasil  eksperimen  komputasi  dalam  menggunakan  jaringan saraf  yang  dirancang  dan  dilatih  untuk  menganalisis  dan
memfilter  aliran  audio,  yang  berisi  beberapa  suara  pria  dan wanita yang dilapiskan dengan musik di latar belakang. [2]
Pemisahan  sinyal  wicara  dari  music  background  sangat penting  di  dalam  berbagai  aplikasi  seperti  speaker identification,  speaker  specific  information  retrieval,  word recognition, dsb., yang mana dalam hal ini background music dipertimbangkan  sebagai  noise.  Walaupun  pemisahan  sinyal wicara  telah  dipelajari  secara  luas  dalam  beberapa  tahun  ini, tetapi belum mampu menunjukkan kinerja yang cukup di dalam pemisahan  sinyal  voice  ayau  sinyal  wicara  dari  background musical noise. Pada penelitian ini disajikan suatu usulan sebuah system  untuk  memisahkan  sinyal  wicara  dari  background music.  Sistem  yang  disusun  terdiri  dari  dua  tahapan,  yang memodifikasi  nonnegative  matrix  factorization  (NMF)  untuk melakukan  dekomposisi  masukan  ke  mixture  spectrogram. Diskontinuitas  thresholding  diaplikasikan  pada  mixture spectrogram untuk memilih komponen-komponen luaran NMF. Diskontinuitas  ini  dipertimbangkan  dalam  arah  temporal (waktu) dan spectral (frekuensi) [3].
Paper ini menyajikan suatu metode baru untuk mengektraksi vocal tract dari suatu campuran music, yang tersusun dari suatu suara  penyanyi  dan  sebuah  back  track  yang  berasal  dari beragam  instrument.  Di  sini  metode  convolutional  network digunakan dengan skip and residual connections sebaik model dilated convolutions untuk mengestimasi parameter-parameter vocoder,  dan  memberikan  spectrogram  pada  suatu  campuran masukan.  Parameter-parameter  yang  diestimasi  selanjutnya digunakan  untu  mensitesa  vocal  track,  tanpa  suatu  inteferensi dari backing track (suara latar). Sistem telah dievaluasi melalui metrik  objective  yang  relevan  untuk  kualitas  audio  dan inteferensi dari sumber-sumber background, dan melalui suatu evaluasi comparative subjective. Open-source source separation yang didasarkan pada metode metode Non-negative Matrix  Factorization  (NMFs)  dan  Deep  Learning  methods sebagai  pembanding  system  ini,  dan  membahas  aplikasi  ke depan untuk algoritma-algoritma tersebut. [4]
Sebuah  penelitian  untuk  menghjasilkan  perbaikan  kinerja sinyal  wicara  sehingga  dapat  didengarkan  secar  jelas  bagi penderita  gangguan  pendengaran  telah  disajikan  [2-baru]. Sebagai Langkah awal telah disusun melalui algorithma DUET Blind  Source  Separation  (BSS)  yang  telah  dimodifikasi  agar secara  otomatis  mampu  mengekstrak  sinyal  wicara  dalam suasana  auditory  scene  [5].  Tetapi  system  ini  belum  dapat diujudkan  secara  real  time,  dan  masih  dalam  tahapan  awal sebuah  simulasi  di  mana  proses  mixing  dilakukan  secara sempurna.
Identifikasi sumber akustik secara akurat, untuk mendapatkan  informasi  tentag  noise  secara  tepat  telah dipaparkan dengan memanfaatkan blind source separation [6]. Dengan  pengkondisian  bahwa  mesin  sebagai  sumber  suara dalam  kondisi  constant,  dan  mendapatkan  suatu  model campuran sinyal dengan multi-source noise masih memungkinkan  untuk  teridentifiksi.  Penelitian  ini  telah menunjukkan  hasil  bahwa  luaran  model  BSS  yang  disajikan mampu  memberikan kelayakan suara hasil pemisahan dengan bagus.
Sebuah  pemisahan  sinyal  akustik  dari  noise  non  Gaussian telah diujikan dengan model data pengukusan akusik bawah air [7].  Proses  pemisahan  pemisahan  sinyal  akustik  dilakukan dengan  menggunakan  Natural  Gradient  ICA  berdasarkan
Generalized  Gaussian  Model  yang  didapat  dari  karakteristik distribusi sinyal akustik non-gaussian yakni ship radiated noise dan sea ambient. Pemisahan sinyal akustik dilakukan sebanyak tiga  kali  yakni  dengan  simulasi  toolbox  ICALABS  V3  dan menggunakan  pemisahan  sinyal  akustik  dari  data  riil pengukuran.  Dari  hasil  simulasi  menunjukkan  pemisahan dengan  algoritma  Natural  Gradien  ICA  berdasarkan Generalized Gaussian Model berjalan dengan baik dengan nilai SIR yakni shrimp.wav 48,995 dB dan SIR ferry.wav 46,931 dB.
Penelitian  tentang  pemisahan  sinyal  suara  j uga  telah dilakukan  pada  berbagai  topik,  diantaranya  pemisahan  sinyal akustik  bawah  laut  dan  pemisahan  sinyal  pada  seni geguntangan  [8].  Penelitian  tersebut  bertujuan  memisahkan suara  vokal  dengan  gamelan  pada  geguntangan  yang merupakan  pesantian  dalam  upacara  keagamaan.  Algoritma SCA dan ICA digunakan untuk proses pemisahan suara dengan parameter  nilai  yang  digunakan  adalah  Mean  Square  Error (MSE)  dan  Signal  to  Interference  Ratio  (SIR).  Dari  hasil simulasi  menunjukkan  Hasil  perhitungan  MSE  dan  SIR didapatkan hasil  untuk  metode ICA, nilai MSE adalah 3.60 x 10 -5 untuk vokal dan 1.71 x 10 -6 untuk instrumen, memiliki SIR 44.848 dB untuk vokal dan 59.897 dB untuk instrumen. Untuk metode SCA nilai MSE adalah 1.25 x 10-4 untuk vokalnya dan 4.21 x 10 -6 untuk instrumennya, memiliki SIR 40.009 dB untuk vokal dan 54.708 dB untuk instrumen.
Sebuah  kerangka  kerja  untuk  mengaplikasikan  ICA  pada proses  denoise  side-channel  measugrements  dengan  tujuan untuk  mereduksi  kompleksitas  proses  dalam  mengatasi  key recovery  attacks.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa dalam beberapa kasus yang telah dilakukan, dapat ditunjukkan bahwa  system  ICA  memiliki  kelebihan  dibandingkan  dengan berbagai  system  yang  sudah  umum  digunakan,  yaitu  singular spectrum  analysis  [9].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ICA merupakan  model  yang  menarik  dan  masih  terbuka  di  dalam proses  penyelesaian  masalah  noise.    Sementara  itu  di  sisi lain  pengembangan  model  untuk  ekstraksi  ciri  dengan memanfaatkan  model  principal  component  Analysis juga  sudah  dikembangkan  [12].  Dan  penelitian  lain yang  menarik  tentang  pengenalan  audio  berbasis hardware  (Arduino)  juga  telah  dikembangkan  [13], sedangkan  untuk  model  pengenalan  suara  berbasis metode  HMM  juga  telah  dipaparka n  pada[14].  Ketiga penenelitian  ini  semakin  menguatkan  bahwa  model independent  komponen  analysis  merupakan  Teknik yang menantang untuk pengembangan di bidang audio, khususnya pengolahan sinyal wicara.
Sinyal  suara  yang  ada  pada  audio  film  merupakan gabungan  dari  beberapa  sumber  suara  yang  tidak diketahui jumlahnya.  Untuk  melakukan  penelitian  pengolahan  suara seperti  speech  recognition  dari  sebuah  film,  data  pengujian yang  dibutuhkan  ialah  sinyal  wicara  dari  audio  film  tersebut. Terlepas  dari  kebutuhan,  permasalahan  yang  dihadapi  dari data  audio  film  ialah  terdapatnya  suara  latar  seperti  suara musik  ataupun  efek-efek  yang  ditambahkan  dalam  sebuah audio  film. Pada paper  ini  akan disajikan  suatu  metode Blind Source  Separation,  pemisahan  suara  dari  suatu  sinyal  blind pada  audio  film dapat  diatasi.  Metode  BSS  selanjutnya dikombinasikan  dengan  algoritma  Independent  Component Analysis (ICA) yang memisahkan sejumlah sinyal independen dari sinyal campuran.

## II. K

## ONSEP P EMISAHAN S INYAL DARI N OISE

## A. Blind Source Separation
Metode Blind  Source  Separation digunakan  untuk memperkirakan sinyal asli dengan cara  melakukan  pemisahan satu  set  sinyal  asli  dari  satu  set  sinyal  campuran  (sinyal observasi),  dengan  tanpa  adanya  informasi  (atau  dengan sangat sedikit informasi) tentang sumber sinyal ataupun proses pencampurannya.  Pemisahan  sinyal  bergantung  pada  asumsi bahwa  sumber  sinyal  tidak  berkorelasi  satu  dengan  yang lainnya.  Secara  sederhana  metode  BSS  dapat  diasjikan seperti pada  Gambar 1 berikut ini:

## Gambar. 1 Diagram blok model BSS
Pada kondisi ini diasumsikan bahwa sumber sinyal S 1 dan S 2 bersifat  saling  independen.  Asumsi  ini  biasanya  berlaku  di dunia  nyata.  Sedangkan  sinyal  suara  yang  didapat  dari  hasil observasi berupa  sinyal  suara X 1 dan X 2 .  Untuk  m endapatkan sinyal  output  Y 1 dan Y 2 yang  saling  independen  dilakukan dengan  cara  mengekstraksi  sinyal  observasi  menggunakan unmixing  matrix W ij .Operasi  seperti  ini  tidak  memerlukan informasi  apapun  pada  posisi  atau  periode  keberadaan sumber,  serta  tidak  memerlukan  informasi  tentang  proses pencampurannya  (mixing)  yang  dinotasikan  dengan  mixing matriks H ij .  Proses  seperti  ini  dinamakan Blind  Source Separation (BSS) [10] .

## B. Independet Component Analysis
Permasalahan  yang  sering  ditemui  pada  BSS  adalah bagaimana  menemukan  representasi  linier  yang  komponen- komponennya  independen  secara  statistic.  Pada  kondisi  real, hal ini akan sulit ditemukan komponen yang benar-benar saling independent,  tetapi  minimal  kita  dapat  mengupayakan bagaiamana sebuah komponen mendekati kondisi independent seperti yang diperlukan.
Independent  Component  Analysis  (ICA),  diperkenalkan pada  tahun  1986  oleh  Jeanny  Herault  dan  Christian  Jutte sebagai Neural Network berdasarkan Hebb learning law  yang mampu  melakukan  pemisahan  blind  signal.  Secara  khusus, Algoritma  ICA  mencoba  untuk  memisahkan  sejumlah  sinyal independen dari jumlah input sinyal yang sama adalah jumlah linier yang pertama [11]. Dua asumsi dasar agar system dapat diberi perlakukan dengan system ICA adalah bahwa Sebagian besar pada subcomponent sinyal memiliki pola distribusi non- Gaussian  dan  secara  statistic  ssinyal  sinyal  tersebut  memiliki sifat saling independent satu dengan yang lain.
Pada  bagian  awal  proses  ICA,  perlu  dilakukan  pengolahan pendahuluan  ( pre-processing ) agar dapat berjalan dengan baik, yaitu centering dan whitening.
C entering adalah proses pemusatan data yang membuat nilai sinyal  campuran  ( X )  menjadi  sinyal campuran yang memiliki rerata  nol  atau zero  Mean ( D ).  Hal  ini  ditujukan  untuk memusatkan  data  dengan  mengurangkan  rerataan  dari  semua sinyal. Diberikan  n sinyal campuran ( X ), rata-ratanya adalah l dan langkah pemusatan dapat dihitung  sebagai berikut:
𝐷 = 𝑋 − 𝜇 = ( 𝑑 1 ⋮ 𝑑 𝑛 ) = ( 𝑥 1 − 𝜇 ⋮ 𝑥 𝑛 − 𝜇 ) (1)
Di mana D adalah sinyal campuran setelah langkah pemusatan dan  ϵR 1xN adalah  rata-rata  dari  semua  sinyal  campuran. Vektor  rata-rata  dapat  ditambahkan  kembali  ke  komponen independen setelah menerapkan ICA.
Whitening adalah  proses  untuk  memutihkan  variabel  yang diamati,  dalam  hal  ini  adalah  sinyal  campuran.  Dari  proses whitening didapatkan  vektor  sinyal  campuran  baru yang memiliki  varian  sama dengan satu ( z ). Hal ini ditujukan untuk memutihkan data yang berarti mengubah sinyal menjadi sinyal yang  tidak  berkorelasi  dan  kemudian  mengubah  skala  setiap sinyal  menjadi dengan varian satuan.
Proses  estimasi  dilakukan  untuk  mengetahui  sejauh  mana hasil  pemisahana  sinyal  bisa  berjalan  dengan  baik.  Dua  cara yang cukup popular dalam hal ini adalah dengan memanfaatkan Mean Square Error (MSE) dan melihat Signal to Interference Ratio (SIR).
MSE  merupakan  suatu  metode  untuk  mengukur  perbedaan antara  estimator  (sinyal  rekonstruksi)  dan  nilai  sebenarnya (sinyal baseline )  dari  kuatitas  yang  diperkirakan.  Secara  garis besar  dengan  menghitung nilai MSE,  maka  akan didapatkan selisih pergeseran yang diperoleh antara sinyal asli dan  sinyal rekonstruksi., yang dapat ditunjukkan pada persamaan berikut. Variabel yang  dibutuhkan untuk pengujian MSE adalah jumlah data, sinyal asli, dan sinyal estimasi.
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∫ (𝑆 − 𝑆 𝑖 ) 2 𝑡 1 𝑑𝑡 (2)
Variabel yang  dibutuhkan untuk pengujian MSE adalah jumlah data, sinyal asli, dan sinyal estimasi.
SIR  adalah  perbandingan  daya  sinyal  terhadap  daya interferensi  dan  digunakan  untuk  menilai  kualitas  sinyal terhadap  gangguan  interferensi  akibat  penggabungan  sinyal. Interferensi  adalah gangguan  selain noise yang  dapat menyebabkan  kualitas  suatu  sinyal  menurun.  Semakin  tinggi nilai  SIR,  maka  kualitas  sinyal  semakin  baik,  begitu  juga sebaliknya.  Variabel  yang  dibutuhkan  untuk  pengujian SIR adalah nilai dari MSE. Rumus untuk mencari nilai SIR adalah sebagai berikut:
𝑆𝐼𝑅 = −10𝑙𝑜𝑔 10 (𝑀𝑆𝐸)             (3)

## III. P EMODELAN S ISTEM
Sebelum  memulai  dengan  proses  pemisahan  sinyal  dari background suara, perlu dilakukan langkah pendahuluan berupa pengumpulan  data  suara  yang  akan  diproses,  dan  melakukan perubahan format dari file MP4 menjadi  file WAV.

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dimulai  dari  ekstraksi  audio  dari sebuah  film  hingga  pemilahan  sinyal  campuran.  Data  yang digunakan  yakni  file  suara  dengan  durasi  masing-masing  5 detik,  10  detik,  dan  15  detik.  Dalam  hal  ini,  film  yang
digunakan  yakni  sebuah  film  Indonesia  yang telah  ditentukan dengan  judul  “Bumi  Manusia”.  Film  Bumi  Manusia  dipilih karena  dari  sisi  cerita  dan  latar  yang  menarik  serta  terdapat banyak  adegan  menggunakan  percakapan  dan  disertai background  suara  pendukung,  hal  tersebut  memudahkan dalam  melakukan  pengambilan  data.
Proses pertama yang dilakukan dalam mengumpulkan data adalah  mengambil  suara  dari  file video dengan format MP4 menjadi  file  suara  dengan  format  WAV.  Proses  ini menggunakan software AoA Audio Extractor dalam mengambil suara pada sebuah film.  Sebelum  dilakukan  proses  konversi dari  film  menjadi  audio  dengan  format  WAV  file,  terlebih dahulu  mengubah  format  file  film  menjadi  MP4,  karena software AoA Audio Extractor  tidak dapat  mendukung proses konversi  dalam  format  MKV.  Berikut  merupakan  proses pengubahan  format  MKV  menjadi  MP4  meggunakan tools Wondershare  UniConverter  yang  telah  terinstall  pada  PC. Setelah file suara telah menjadi format MP4, kemudian proses konversi menggunakan AoA  Audio Extractor dapat dilakukan. Dalam hal ini durasi yang dipilih untuk data pertama yakni dari 00:23:51  hingga  00:24:25,  untuk  Audio  Bitrate  digunakan 128kbps,  Audio  SampleRate  sebesar  48000,  dan  dengan Channel Stereo.
Proses  kedua  adalah  pemilahan  sinyal  campuran.  Sinyal suara  yang  didapatkan  dari  proses  sebelumnya  untuk selanjutnya dipilah dengan cara  diambil  hanya  pada  bagian- bagian  yang  mempunyai  campuran  antara  sinyal  wicara  dan backsound.  Proses  konversi  dilanjutkan  untuk  mengubah sinyal  dengan  sample  rate  sebesar  8000Hz, sample encoding Lin32, serta mengubah kanal menjadi mono.

## B. Pre-Processing ICA
Seperti  telah dipaparkan  pada  Bab 2, bahwa  ada dua  pre- processing ICA, yaitu centering dan whitening.   Kedua proses ini  dilakukan menggunakan  pemrograman  python  yang terdapat pada fungsi centering dan whitening.
Hal mendasar yang perlu dilakukan dalam proses Centering adalah dengan memusatkan data x. Prinsipnya mengurangi  data tersebut  dengan  rerata  data  dari  vektor  yang  ada,  sehingga  x menjadi variabel bererata nol  ( zero-mean ). Pemusatan data ini semata-mata  untuk  membuat  algoritma  ICA  menjadi  mudah dan  cepat.  Setelah melakukan taksiran matriks pencampur A dengan data memusat, kita melengkapi taksiran  tersebut dengan menambahkan  vektor  rerata  kepada  hasil  taksiran  yang memusat.  Secara  sederhana  dapat  diberikan  pada  Gambar  2 berikut ini.
Gambar 2. Ilustrasi proses Centering
Whitening berfungsi  untuk  me-mutih-kan  variabel  yang diamati.  Sehingga  didapatkan  sebuah  vektor  baru  yang variansnya  sama  dengan  satu  serta  komponen  nyata  dan imajinernya tidak terkorelasi dengan nilai varians yang sama. Secara  singkat,  matriks  kovarians  dari 𝑥̌ sama  dengan matriks  identitas  (orthogonal)  dan  digambarkan dalam
persamaan berikut:
𝐸{𝑋̌𝑋̌ 𝑇 } = 𝐼 (4)
Metode  yang  sering  digunakan  adalah eigenvalue decomposition ( EVD)  dari  matriks  kovarians 𝐸{𝑥𝑥 𝑇 } .  Pada tahap ini, terlebih dahulu  mengamati nilai dan vektor eigen dari 𝐸{𝑥𝑥 𝑇 } ,  seperti  yang  dilakukan  pada Principal Component  Analysis (PCA).  Persamaan  untuk  mengamati nilai  dan  vektor  eigen  dirumuskan  sbb:
𝑥𝜆 = 𝐷𝜆 (5)
Dengan x menunjukkan  matriks  yang  akan  dicari  nilai dan  vektor eigen nya.  D a l a m   h a l   i n i D merupakan  matriks nilai eigen berbentuk diagonal dan  adalah vektor eigen dari matriks x .  Untuk  mendapatkan  Persamaan  4,  dilakukan pemutihan  isyarat  yang  dapat  dilakukan  dengan  persamaan berikut.
𝑋̌ = 𝐷 −1/2 𝜆 𝑇 𝑥 (6)
Di mana nilai 𝐷 −1/2 𝜆 𝑇 disebut sebagai matriks whitening dan untuk mengembalikan  proses  disebut  invers  matriks withening ( dewhitening ).  Proses  whitening  ini  ditunjukkan seperti pada gambar 3 berikut.
Gambar 3. Diagram alir proses whitening (a) Fungsi PCA, (b) Fungsi whitening

## C. Proses ICA
Setelah  data  mengalami  praproses  yaitu  pemusatan  dan pemutihan. Kemudian data  diolah  dengan  suatu  metode  yang efisien  yang  disebut Fast ICA.  Algoritma Fast ICA  dilakukan setiap  iterasi yang ditunjukkan sebagai berikut:
Langkah  pertama adalah  memperkirakan  satu  unit komponen bebas, yang dilakukan dengan langkah sbb:
- Memilih sebuah nilai awal vektor kompleks w , dapat secara acak
- Menghitung nilai w yang baru dengan persamaan berikut:
𝑤 + = 𝑤 − 𝑬{𝒙𝒈(𝒘𝑻𝒙)}−𝜷𝒘 𝑬{𝒈′(𝒘𝑻𝒙)}−𝜷 (6)
di mana fungsi g pada langkah ini adalah fungsi nonlinearitas.
- Menormalkan nilai w yang baru
𝑤 = 𝑤 + ‖𝑤 + ‖ ⁄ (7)
- Memeriksa  konvergensi,  bila  tidak  konvergen  maka kembali ke langkah b. Konvergen pada langkah  d  berarti bahwa nilai w yang baru dan yang lama mempunyai arah yang sama, yaitu perkalian titik  diantaranya sama dengan 1.  Konvergensi  dapat  tercapai  jika  galat  yang  terbentuk bernilai  di  bawah  ambang  batas  nilai  yang  dimasukkan. Untuk  mempermudah  maka  didefinisikan epsilon yang merupakan  nilai  kesalahan  terbesar  (toleransi)  dari  nilai tersebut, pada tugas akhir ini sebesar 10 -4 .
Gambar 4. Diagram alir algoritma Fast ICA
Langkah Kedua adalah memperkirakan beberapa komponen bebas.  Hal  ini  dilakukan  dengan  menjalankan  algoritma FastICA untuk  satu  unit  di  muka  untuk  masing-masing komponen  bebas  dengan  vektor w 1 ,  ..., w n .  Setelah  itu dilakukan  dekorelasi  untuk  masing-masing  output  w  setiap iterasi,  untuk  menjaga  agar  vektor  yang  berbeda  tidak konvergen  ke  besaran  yang  sama.  Pendekatan  ini  berarti memperkirakan komponen  bebas  yang  bersangkutan  satu persatu.  Ketika  telah  diperkirakan  2  komponen  bebas,  atau  2 vektor w ( w 1 , w 2 )  lalu  menjalankan  algoritma FastICA maka setiap  akhir  proses  iterasi  dilakukan  proses  penghitungan seperti persamaan berikut.
𝑤 + = 𝑤 + 𝑑𝑖𝑎𝑔(𝛼 𝑖 )[𝑑𝑖𝑎𝑔(𝛽 𝑖 ) + 𝐸{𝑔(𝑦)𝑦 𝑇 }]𝑤 (8)
Di mana :
𝑦 = 𝑊𝑥, 𝛽 𝑖 = 𝐸{𝑦 𝑖 (𝑦 𝑖 )} 𝛼 𝑖 = − 1 𝛽 𝑖 − 𝐸{𝑔 𝑡 (𝑦 𝑖 )}
Matriks  W  selalu  ortogonal  pada  akhir  setiap  langkah. Secara sederhana algoritma Fast ICA ditunjukkan pada diagram alir pada Gambar 4.

## IV. H ASIL P ENGUJIAN DAN A NALISA

## A. Pemisahan Sinyal dari Backsound
Hasil  pemisahan  sinyal  dengan  menggunakan  simulasi python  ditunjukkan  pada  gambar  5  dengan  durasi  data  5 detik.  Sinyal  dengan  warna  merah  menunjukkan  backsound, sedangkan  sinyal  dengan  warna  biru  menunjukkan  sinyal wicara.

## Gambar 5. Pemisahan sinyal durasi 5 detik
Pada gambar 6 menunjukkan hasil pemisahan sinyal dengan durasi 10 detik, yang mana diawali dari  proses pencampuran sinyal hingga sinyal wicara terpisah dari backsound .

## Gambar 6. Pemisahan sinyal durasi 10 detik
Hasil pemisahan sinyal dengan durasi 15 detik menunjukkan bahwa backsound hasil  pemisahan  berukuran  besar  karena noise. Hal ini bukan menjadi masalah karena yang dibutuhkan adalah hasil pemisahan dari sinyal wicara .

## B. Pengujian MSE dan SIR
Dalam pengujian ini, sinyal rekonstruksi merupakan sinyal wicara hasil  pemisahan  dengan  menggunakan  metode  ICA, sedangkan  untuk  sinyal  estimator  yaitu  sinyal wicara hasil pemisahan  dengan  menggunakan  Spleeter  GUI. Signal  to Interference  Ratio (SIR)  adalah  perbandingan  daya  sinyal terhadap  daya  interferensi  dan  digunakan  untuk  menilai kualitas  sinyal  terhadap  gangguan  interferensi  akibat penggabungan sinyal.

## Pengujian Mean Square Error
Pada pegujian nilai mean square error dilakukan terhadap hasil  pemisahan  sinyal  dengan  metode ICA .  Secara  garis besar  dengan  menghitung  nilai MSE ,  maka  akan  didapatkan selisih  pergeseran  yang  diperoleh  antara  sinyal  asli  dan sinyal  rekonstruksi  (sinyal  hasil  pemisahan).  Variabel  yang dibutuhkan  untuk pengujian MSE adalah jumlah data, sinyal asli, dan sinyal hasil pemisahan.
Pada  pengujian  ini  digunakan  fungsi  matlab  yaitu immse  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai MSE terhadap  kedua array X dan Y . X yang  merupakan sinyal asli atau  sinyal  pemisahan  spleeter  dan Y merupakan sinyal hasil pemisahan  dengan  metode ICA .  Hasil  pengujian  nilai MSE ditunjukkan sebagai berikut.

## Gambar 8. Screen shoot hasil pengujian MMSE

## Perhitungan Signal to Interference Ratio (SIR)
Pada  proses  perhitungan  SIR  digunakan  nilai  MSE  yang didapatkan  dari  proses  sebelumnya.  Hasil  perhitungan  SIR akan  menunjukkan  semakin  tinggi  nilai  SIR,  maka  kualitas sinyal semakin baik, begitu  juga sebaliknya. Hasil perhitungan dari nilai signal to interference ratio ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengukuran MSE dan SIR Durasi MSE SIR 5 detik 0.0356 14.4855000203 10 detik 0.0432 13.6451625319 15 detik 0.0558 12.5336580106

## V. K ESIMPULAN
Dari paparan yang telah disajikan pada paper ini, dengan mengacu pada hasil pengujian pada model yang telah disusun, selanjutnya diperoleh gambaran singkat sebagai berikut:
- Proses  iterasi  pada Fast ICA  dengan  pendekatan negentropy lebih  banyak  daripada  kurtosis  yakni sebanyak  6  kali  dengan  nilai  akhir  sebesar  6.388e-08, sedangkan pada  pendekatan  dengan kurtosis  sebanyak 4 kali dan nilai akhir iterasi didapatkan sebesar 6.398e-07.
- Pengujian Mean  Square  Error (MSE)  terhadap  sinyal wicara hasil pemisahan,  diperoleh  nilai  sebesar  0.0334 pada  pemisahan  dengan  pendekatan  nilai  kurtosis  dan negentropy, sedangkan untuk pendekatan pada maksimum kurtosis didapatkan MSE sebesar 0.0001.
- Perhitungan Signal  to  Interference  Ratio (SIR)  terhadap sinyal wicara hasil  pemisahan,  diperoleh  nilai  sebesar 1.4762535332 untuk pemisahan dengan  pendekatan nilai kurtosis  dan  negentropy,  sedangkan  untuk  pendekatan pada maksimum kurtosis didapatkan nilai SIR sebesar 4.
- Hasil  pemisahan  sinyal  pada  ketiga  pendekatan,  yakni negentropy,  kurtosis,  maupun  maksimum kurtosis menunjukkan  kualitas  yang  baik,  yakni  nilai  MSE  yang dihasilkan telah mendekati 0 dan  nilai SIR lebih dari 1.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Manajemen  PENS  yang telah memberikan dukungan dalam bentuk fasilitas laboratorium  dan  penyediaan  semua  perangkat  untuk pelaksanaan penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] C.Y. Fook, M. Hariharan, S. Yaacob, and A. Ah, “A Review : Malay Speech  Recognition  and  Audio  Visual  Speech  Recognition,”  no. February,pp. 27-28,  Universiti Malaysia Perlis (UniMAP), 2012.
[2] M.V. Gubin,” Using Convolutional Neural Networks to Classify Audio Signal  in  Noisy  Sound  Scenes”,  2018  Global  Smart  Industry Conference (GloSIC).
[3] Snehal S. Gaikwad, Pallavi P. Ingale, Dr. S. L. Nalbalwar, “Separation of singing voice from background musical noise using modified NMF and Filtering”, International Conference on Electrical, Electronics, and Optimization Techniques (ICEEOT) - 2016 .
[4] Pritish Chandna, Merlijn Blaauw, Jordi Bonada, Emilia Gomez, , “A Vocoder based Method for Singing Voice Extraction”, ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP).
[5] Kenneth  John  Faller,  Jason  Riddley,  and  Elijah  Grubbs,  “Automatic Blind  Source  Separation  of  Speech  Source in  an  Auditory  Scene  ”, 2017 51-st Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers.
[6] Yang  Yang,  Zuoli  Li,  Xiuqin  Wang  and  Di  Zhang,  “Noise  Source Separation  based  on  the  Blind  Source  Separation”, 2011  Chinese Control  and  Decision  Conference  (CCDC), Mianyang,  China , 23-25 May 2011.
[7] R.Farkhan,  “Application  of  blind  source  separation  technique  for separating  noise  from  non  gaussian  acoustic  signal ”, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 2013.
[8] P.  Angga  Pramana,  W.  Ni  Wayan,  M.  Ni  Putu,  B.  I  Dewa  Made, “ Independent  Component  Analysis (ICA)  dan Sparse  Component Analysis (SCA)  dalam  Pemisahan  Vokal  dan  Instrumen  pada  Seni Geguntangan”,  Jurnal  Elektronik  Ilmu  Komputer  Udayana  p-ISSN: 2301-5373 Volume 8, No 1, Universitas Udayana, 2019.
[9] Houssem Maghrebi and Emmanuel Prouff, “On the Use of Independent Component  Analysis  to  Denoise  Side-Channel  Measurements”, International  Workshop  on  Constructive  Side-Channel  Analysis  and Secure  Design,  COSADE  2018.  In  the  book  of  Constructive  Side- Channel Analysis and Secure Design pp 61–81.
[10] M.  Shoji,  S.  Hiroshi,  M.  Ryo,  A.  Shoko,  “Blind  Source  Separation of  Convolutive  Mixtures  of  Speech in Frequency Domain”, IEICE Trans. Fundamental, VOL.E88-A, NO.7 July 2005.
[11] T.  W.  Lee.  “Independent  Component  Analysis”,  Kluwer  Academic Publishers, Boston, 2000.
[12] T.Sihotang, A.Asni, dan Anwar Fattah, ” Ektraksi Ciri Menggunakan Algorithma  Discrete  Wavelet Transform (DWT)  dan  Principal Component Analysis Pada Warna Kulit wajah”, JTE  UNIBA, Vol. 3, No. 2, April 2019.
[13] Saftiadi,  A.  Asni  B,  Aswadul  Fitri  Saiful  Rahmant,  “  Perancangan Sistem  Kontroler  Alat  Elektronik  Rumah  Tangga  berbasis Miklrokontroler  Arduino dengan Perintah Suara”, JTE UNIBA. Vol. 3. No. 2, April 2019.
[14] A.Asni B, Diah Patriana Setianingsih, “ Pengenalan IndentitasPenutur MenggunakanAlgoritma DiscreteWavelet Transform (DWT ) dan Hidden  Markov  Modesls (HMM)”,  JTE  UNIBA,  Vol.  05,  No  1. September 2018.