JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 5, No. 2, Desember 2020, Hal. 295-302 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v5.i2.2020.295-302
Diterima: 30 Oktober 2020; Direvisi: 8 Desember 2020; Disetujui: 14 Desember 2020 JTERA, Vol. 5, No. 2, Desember 2020 © 2020 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi

## Perancangan Sistem Lokalisasi Sumber Suara Berdasarkan Metode TDOA dan DTOF
Resti Fauziah # , Carmadi Machbub, Egi Muhammad Idris Hidayat Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha No. 10 Kota Bandung, Jawa Barat 40132, Indonesia
# resti.fauziah@gmail.com

## Abstrak
Pada  penelitian  ini  dibahas  perancangan  sistem  lokalisasi  sumber  suara  dengan  menggunakan  metode Time Difference of Arrival (TDOA) dan metode Difference of Time of Flight (DTOF). TDOA merupakan metode penentuan posisi  sumber  suara  berdasarkan  pada  persamaan  hiperbola  pada  bidang  koordinat  dan  hubungan  selisih  titik  fokus hiperbola  dari  sinyal-sinyal  yang  diperoleh  pada  beberapa  sensor  berupa  mikrofon  dengan  waktu  kedatangan  yang menggunakan  waktu  mutlak tiba di mikrofon tertentu.  DTOF  merupakan  metode penentuan posisi sumber suara  yang diturunkan berdasarkan perbedaan waktu propagasi sinyal dari sumber suara ke setiap mikrofon saat mikrofon dipicu. Sebagai  pembuktiannya  dilakukan  dengan  dua  cara.  Pertama,  simulasi  dengan  waktu  setiap  mikrofon  ialah  jarak mikrofon  terhadap  sumber  suara  dibagi  dengan  kecepatan  suara.  Kedua,  eksperimen  dengan  waktu  setiap  mikrofon ialah hasil rekaman suara yang waktu tundanya diperoleh dengan membandingkan Korelasi Silang dan Korelasi Silang Umum.  Berdasarkan  simulasi  dan  eksperimen  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  TDOA  menghasilkan  akurasi  yang lebih baik.
Kata kunci: time difference of arrival, difference of time of flight , lokalisasi sumber suara

## Abstract
This  research  discussed  about  sound  source  localization  system  design  using  Time  Difference  of  Arrival  (TDOA) and Difference of Time of Flight (DTOF). TDOA is a method that determined the position of the sound source based on hyperbole equation on the coordinate plane and focus point gap of the hyperbole from the signals obtained from several sensors such as microphones used the absolute time that arrived at one of microphone. While DTOF is a method that the  decision  derived  based  on  the  gap  of  propagation  time  signal  of  the  sound  source  to  each  microphone  when  the microphone is triggered. Verifications are made in two  ways. First, using simulation, time of each microphone is the microphone  distance  from  the  sound  source  divided  by  sound  speed.  Second,  a  real  experiment,  time  of  each microphone is a sound recording which the delay time obtained by comparing Cross Correlation (CC) and Generalized Cross Correlation (GCC). Based on the simulation and real experiments can be concluded that TDOA method produces better accuracy.
Keywords : time difference of arrival, difference of time of flight, sound source localization

## I. P ENDAHULUAN
Lokalisasi sumber suara telah menjadi penelitian yang  diminati  dan  menarik  dalam  penelitan  ilmiah terutama  pada  bidang  rekayasa  pengolahan  sinyal karena  banyak  berperan  penting  dalam  aplikasi audio  yang  nyata.  Metode  lokalisasi  sumber  suara yang  ada  dapat  dibagi  menjadi  tiga  kategori  yaitu, metode  berdasarkan steered  beamforming ,  metode yang  didasarkan  pada high  resolution  spectral ,  dan metode  yang  didasarkan  pada  estimasi  waktu  tunda [1].  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  yang didasarkan pada estimasi waktu tunda yang memiliki
akurasi  yang  relatif  tinggi  dan  implementasi  waktu sebenarnya mudah untuk dicapai [2].
Beberapa  peneliti  telah  melakukan  penelitian lokalisasi sumber suara seperti [3] and [4]. Referensi [3]  menghasilkan  algoritma  yang  lebih  baik dibandingkan interpolasi bola, dan memiliki ambang batas  kebisingan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan batas  bawah  Cramer-Rao  serta  memiliki  solusi eksplisit  yang  tidak  tersedia  pada  metode  Taylor- series  dan Beamforming .  Referensi  [4]  menyajikan gagasan  baru  formulasi  estimasi  lokalisasi  sumber suara  untuk  dua  dimensi  dan  tiga  dimensi menggunakan perbedaan waktu saat mikrofon dipicu
yang  dibandingkan  dengan  TOF  sebenarnya  yang memiliki  banyak  permasalahan.  Dalam  menentukan waktu tunda yang digunakan pada estimasi lokalisasi sumber  suara  dengan  membandingkan  metode  CC dan  GCC  yang  menyimpulkan  bahwa  metode  GCC Phase  Transform (PHAT)  memiliki  karakteristik fluktuasi  kecil,  puncak  yang  tajam  dan  kemampuan anti-jamming yang  kuat  [5].  Seperti  pada  referensi [6] dihasilkan metode GCC-PHAT berhasil mencapai  hasil  terbaik  di  bagian  eksperimen  dan metode  CC  memiliki  hasil  terburuk  di  bagian simulasi  eksperimen  serta  dengan  menambahkan mikrofon  akurasi  akan  meningkat  dan  itu  memiliki pengaruh  terbesar  ketika  metode  korelasi  silang digunakan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sistem lokalisasi  sumber  suara  menggunakan  metode TDOA dan DTOF. Kedua metode tersebut memiliki dua  langkah  penentuan.  Langkah  pertama  ialah memperoleh  estimasi  waktu  tunda  dari  masing- masing  pasang  mikrofon,  yaitu  perbedaan  waktu perjalanan  suara  dari  sumber  ke  sepasang  mikrofon menggunakan  Korelasi  Silang  dan  Korelasi  Silang Umum  digunakan  untuk  mendapatkan  presisi  yang lebih baik [7]-[9]. Langkah kedua ialah menggunakan  algoritma  lokalisasi  yang  tepat  untuk mengestimasi  lokalisasi  sumber  suara  berdasarkan estimasi  waktu  tunda  dan  posisi  mikrofon.  Untuk metode  TDOA,  digunakan  algoritma  Chan  yang merupakan  metode  pemecahan  kuadrat  persamaan langsung  yang  membutuhkan  tiga  mikrofon  pada bidang  dua  dimensi.  Untuk  metode  DTOF, digunakan  algoritma  Walworth  yang  merupakan metode  yang  diturunkan  berdasarkan  perbedaan waktu  propagasi  sinyal  dari  sumber  suara  ke  setiap mikrofon  saat  mikrofon  dipicu  yang  membutuhkan empat mikrofon pada bidang dua dimensi. Penelitian ini  bertujuan  untuk  memecahkan  masalah  pada estimasi  posisi  sumber  suara  yang  disebabkan  oleh ketidakakuratan  posisi  menggunakan  TDOA  dan DTOF  lalu  kedua  metode  tersebut  dibandingkan berdasarkan tingkat akurasinya.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  sumber  suara  yang  direkam berupa  suara  manusia  berbahasa  indonesia  dengan
kalimat  “saya  pelajar”  dengan  frekuensi  yang berbeda  yang  memiliki  durasi  4,5  detik,  yang kemudian disimpan dalam format .wav.
Perangkat yang  digunakan  untuk  menangani masukan  sinyal  dalam  penelitian  ini  ialah  Line6 Toneport®  UX8,  sebuah  antarmuka  perekaman yang  mampu  menangani  hingga  8  buah  masukan mikrofon. Pada eksperimen-eksperimen yang terdapat dalam penelitian ini, digunakan empat unit mikrofon  untuk  pengambilan  data  [10]-[13]. Perangkat  lunak  perekaman  yang  digunakan  ialah Adobe Audition 3.0 dan untuk keperluan menghitung  TDOA  dan  koordinat  posisi  sumber suara,  digunakan  perangkat  lunak  MATLAB R2015b  [14].  Penelitian  dilakukan  dengan  simulasi dan eksperimen dalam mengestimasi lokasi sumber suara.

## A. Perancangan Simulasi
Pada simulasi seperti diagram blok pada Gambar 1.  Lokasi  sumber  suara  dan  jarak  mikrofon diketahui  terlebih  dahulu  lalu  derau  diberikan  pada waktu  setiap  mikrofon,  hal  ini  dilakukan  untuk menguji  seberapa  besar  rentang  derau  yang  dapat diberikan  untuk  memperoleh  posisi  sumber  suara yang  mendekati  akurat  [15].  Algortima  TDOA  dan algoritma DTOF diperbandingkan dalam menentukan  posisi  sumber  suara  yang  paling mendekati  dengan  posisi  sumber  suara  yang  telah ditentukan diawal.

## B. Perancangan Eksperimen
Pada  eksperimen  seperti  diagram  blok  pada Gambar  2.  Lokalisasi  sumber  suara  dirancang  dari masukan  sinyal  berupa  rekaman  suara  dengan menggunakan  sensor  berupa  mikrofon.  Pengukuran estimasi  waktu  tunda  diperoleh  dari  hasil  rekaman suara  dengan  membandingkan  metode  korelasi silang  dan  beberapa  metode  yang  termasuk klasifikasi  korelasi  silang  umum.  Estimasi  waktu tunda  yang  mendekati  akurat  digunakan  dalam perhitungan lokalisasi sumber suara dengan menggunakan  algoritma  TDOA  [3]  dan  algoritma DTOF [4].
Gambar 1. Diagram blok lokalisasi sumber suara secara simulasi
Gambar 2. Diagram blok lokalisasi sumber suara secara eksperimen
Gambar 3. Desain eksperimen hubungan TDOA dan selisih jarak
Dalam  menentukan  waktu  tunda,  perhitungan korelasi  silang  dapat  dikembangkan  dengan berbagai  macam  metode,  diantaranya  ialah  metode GCC-PHAT,  GCC-ML,  GCC-ROTH,  dan  GCC- SCOT yang  termasuk  ke  dalam  klasifikasi  korelasi silang  umum.  Sehingga  dilakukan  perbandingan antara  metode  CC,  GCC-PHAT,  GCC-ML,  GCC- ROTH, dan GCC-SCOT untuk mendapatkan waktu tunda yang mendekati akurat. Lalu dihitung argmax yang  menyatakan  nilai  yang  yang  menyebabkan hasil fungsi tersebut menjadi maksimum [16]-[17].

## C. Eksperimen Hubungan TDOA dan Selisih Jarak
Waktu  tunda  antara  dua  sinyal dapat diperoleh dengan mencari nilai t yang menyebabkan nilai korelasi silangnya maksimum.
argma ( )( ) (1)
Waktu  tunda  ini  dianggap  berbanding  lurus secara  linier  dengan  selisih  jarak  dengan  konstanta pembanding  sebesar k ,  yang  diperoleh  dari eksperimen dan regresi linier. Dengan memperhitungkan faktor intercept dari regresi linier ( e ),  hubungan  TDOA  dan  selisih  jarak  dinyatakan sebagai berikut,
i = 1, 2, ..., M (2)
Tujuan  dari  eksperimen  ini  ialah  memperoleh konstanta k dan e dalam persamaan (2) dengan dua buah  mikrofon,  satu  buah  perangkat  keras perekaman,  perangkat  lunak  perekaman,  dan perangkat lunak untuk menghitung waktu tunda.
Gambar 4. Desain posisi mikrofon dan sumber suara menggunakan algoritma TDOA
Gambar 5. Desain posisi mikrofon dan sumber suara menggunakan algoritma DTOF
Gambar 6. Desain peletakan posisi mikrofon dan sumber suara menggunakan algoritma TDOA
Gambar 7. Desain peletakan posisi mikrofon dan sumber suara menggunakan algoritma DTOF
Jarak sumber suara d 1 dan d 2 ialah 5 cm – 55 cm, dengan  interval  5  cm  dan  semua  kombinasi  yang mungkin yang  dapat  diubah-ubah.  Pada  setiap kombinasi jarak, dihitung waktu tunda antara sinyal yang  diterima  oleh  setiap  mikrofon.  Setelah  itu dilakukan  regresi  linier  agar  diperoleh  hubungan antara selisih jarak dengan TDOA.

## D. Eksperimen Posisi Sumber Suara
Tujuan  dari  eksperimen  ini  ialah  melakukan estimasi posisi sumber suara berdasarkan algoritma Chan  yang  digunakan  pada  metode  TDOA  [3]  dan algoritma  Walworth  yang  digunakan  pada  metode DTOF [4].
Pada  eksperimen  ini,  digunakan  tiga  buah mikrofon  pada  algoritma  TDOA  seperti  pada Gambar 4 dan empat buah mikrofon pada algoritma DTOF  seperti  pada  Gambar  5  dan  sebuah  sumber suara.  Analisis  terhadap  peletakan  posisi  mikrofon dan  sumber  suara  dilakukan  menggunakan  kedua algoritma tersebut yang ditunjukkan pada Gambar 6 dan Gambar 7. Posisi dari masing-masing mikrofon ditetapkan  pada  (0,0),  (55,0),  (55,35),  dan  (0,35) untuk  letak  mikrofon  yang  berdekatan  dan  (0,0), (200,0),  (200,150),  dan  (0,150)  untuk  letak mikrofon yang berjauhan.
Pada  eksperimen  ini,  dihitung  masing-masing TDOA  antara  mikrofon.  Kemudian  selisih  jarak dihitung dengan hasil regresi linier pada percobaan sebelumnya, lalu posisi dihitung dengan menyelesaikan sistem persamaan linier.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  rekaman  suara  yang  digunakan  sebagai data  pengujian  dengan  kalimat  “saya  pelajar” dengan  durasi  4,5  detik  dapat  dilihat  pada  Gambar 8.  Dalam  menentukan  waktu  tunda  dilakukan dengan  membandingkan  beberapa  metode  yaitu motode  CC,  GCC-PHAT,  GCC-ML,  GCC-ROTH, dan GCC-SCOT. Berikut hasil pengujian perbandingan  metode  tersebut  yang  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Gambar 8. Hasil sinyal suara “saya pelajar”
Pada  perbandingan  metode  penentuan  waktu tunda, waktu tunda telah dirancang sebesar 243 dan derau  diberikan  secara  acak  pada  masing-masing sinyal.  Terlihat  pada  Gambar  9,  seluruh  metode menghasilkan  waktu  tunda  sebesar  243.  Namun, metode  GCC-PHAT  menghasilkan  puncak  yang tajam  dibandingkan  dengan  metode  lain.  Hal  itu dikarenakan  metode  GCC-PHAT  berfungsi  untuk memutlakan sinyal masukan campuran.

## A. Hubungan TDOA dan Selisih Jarak
Setelah  dilakukan  percobaan  dengan  mengambil data  untuk  beberapa  selisih  jarak  dan  TDOA, dilakukan regresi linier untuk memperoleh konstanta k dan e yang.  Hasil regresi  linier dapat dilihat pada Gambar 10.
Persamaan  yang  dihasilkan  oleh  regresi  linier untuk hubungan kedua peubah tersebut ialah:
(3)
Persamaan  (3)  menjadi  dasar  untuk  menghitung selisih jarak pada percobaan selanjutnya.
Gambar 9. Hasil perbandingan metode dalam penentuan waktu tunda
Gambar 10. Hasil regresi linier

## B. Estimasi Posisi Sumber Suara
Pada  eksperimen  ini  dilakukan  beberapa  kali pengambilan  data  pada  posisi  sumber  suara (15,10),  (35,15),  dan  (35,25)  untuk  letak  mikrofon yang berdekatan dan (45,20), (90,150), dan (160,55) untuk  letak  mikrofon  yang  berjauhan.  Hasil pengambilan  data  pada  posisi-posisi  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 11 sampai Gambar 14.
Gambar  11  dan  Gambar  12  menunjukkan kesalahan rata-rata secara simulasi yang kecil ketika menggunakan  algoritma  TDOA  dengan  letak mikrofon  yang  berdekatan  dan  mikrofon  yang berjauhan.
Gambar  13  dan  Gambar  14  menunjukkan kesalahan  rata-rata  secara  eksperimen  yang  kecil ketika menggunakan algoritma TDOA dengan letak mikrofon  yang  berdekatan  dan  mikrofon  yang berjauhan.
Eksperimen  juga  dilakukan  dalam  menganalisis peletakan  posisi  mikrofon  dan  sumber  suara  yang dilakukan  pada  posisi  sumber  suara  (15,10), (25,20), (250,70), dan (550,70) seperti pada Gambar 15 sampai Gambar 18.
Gambar 11. Grafik kesalahan rata-rata secara simulasi dengan mikrofon berdekatan
Gambar 12. Grafik kesalahan rata-rata secara simulasi dengan mikrofon berjauhan
Gambar 13. Grafik kesalahan rata-rata secara eksperimen dengan mikrofon berdekatan
Gambar 14. Grafik kesalahan rata-rata secara eksperimen dengan mikrofon berjauhan
Gambar 15. Grafik kesalahan rata-rata pengaruh peletakan posisi mikrofon yang berdekatan 1
Gambar 17. Grafik kesalahan rata-rata pengaruh peletakan posisi mikrofon yang berjauhan 1
Gambar 18. Grafik kesalahan rata-rata pengaruh peletakan posisi mikrofon yang berjauhan 2
Gambar  15  dan  Gambar  16  menunjukkan pengaruh peletakan posisi mikrofon yang berdekatan  dengan  kesalahan  rata-rata  yang  kecil ketika menggunakan algoritma TDOA.
Gambar  17  dan  Gambar  18  menunjukkan pengaruh peletakan posisi mikrofon yang berjauhan dengan  kesalahan  rata-rata  yang  kecil  ketika menggunakan algoritma TDOA.
Setelah dilakukan penelitian perbandingan algoritma  TDOA  dan  algoritma  DTOF  terbukti algoritma  TDOA  bekerja  lebih  baik  dalam penentuan  estimasi  lokalisasi  sumber  suara  baik secara  simulasi  maupun  eksperimen  dan  dengan peletakan  mikrofon  secara  berdekatan  maupun secara  berjauhan.  Sama  halnya  seperti  pada referensi [3] dihasilkan algoritma TDOA lebih baik dibandingkan interpolasi bola, batas bawah Cramer- Rao, metode Taylor-series dan Beamforming dalam penentuan  posisi  sumber  suara  khususnya  ketika jumlah  sensornya  kecil  yang  pada  penelitian  ini sensor berupa mikrofon.

## IV.   KESIMPULAN
Dari seluruh pengujian dan eksperimen berbagai koordinat  posisi  sumber  suara    pada  simulasi  dan eksperimen  menghasilkan  hasil  yang  sama  yaitu kesalahan rata-rata pada algoritma TDOA yang lebih kecil  dibandingkan  dengan  kesalahan  rata-rata  pada
algoritma  DTOF  di  semua  koordinat  sumber  suara yang diujikan terutama pada kasus penentuan posisi sumber  suara  menggunakan  mikrofon  dan  sumber suara  berupa  suara  manusia.  Peletakan  mikrofon juga  berpengaruh  terhadap  hasil  estimasi  lokalisasi sumber  suara.  Apabila  posisi  sumber  suara  dekat dengan  mikrofon  maka  hasil  estimasi  akan  lebih baik dibandingkan dengan posisi sumber suara yang jauh  dengan  mikrofon  dan  apabila  posisi  sumber suara  berada  di  dalam  lingkup  mikrofon  dengan peletakan  posisi  mikrofon  secara  berdekatan maupun  berjauhan  menghasilkan  kesalahan  yang lebih kecil dibandingkan dengan posisi sumber suara yang  berada  di  luar  lingkup  mikrofon.  Untuk penelitian  selanjutnya  disarankan  menggunakan mikrofon lebih dari empat dan koordinat yang lebih bervariatif.

## REFERENSI
[1]  M.  Brandstein  and  D.  Ward,  "Microphone  Array," Verlag, New York, Springer , pp. 158-159, 2001.
[2]  M.  S.  Brandstein,  "A  practical  methodology  for speech source localization with microphone arrays," Computer  Speech  &  Language ,  vol.  II,  no.  2,  pp. 91-126, April, 1997.
[3]  Y.  T.  Chan  and  K.  C.  Ho,  "A  simple  and  efficient estimator for hyperbolic location, IEEE Transactions  on  signal  processing , vol.  42,  no.  8, pp. 1905-1915, 1994.
[4]  M. Walworth and A. Mahajan, "3D position sensing using  the  difference  in  the  time-of-flights  from  a wave  source  to  various  receivers.  In Advanced Robotics," ICAR'97. Proceedings., 8th International Conference on (pp. 611-616), IEEE, 1997.
[5]  L.  Chen,  Y.  Liu,  F.  Kong  and  N.  He,  "Acoustic source  localization  based  on  generalized  cross- correlation time-delay estimation," Procedia Engineering , 15 , 4912-4919, 2011.
[6]  H. Khaddour, "A comparison of algorithms of sound source localization based on time delay estimation," Electrotechnic  magazine:  elektrorevue 2.1  (2011): 31-37, 2011.
[7]  C.  L.  Aguilar,  I.  Mohino,  and  L.  A.  Perez,  "A comparative study of time-delay estimation techniques  for  convolutive  speech  mixtures," Advances in Computer Science , 291-296, 2011.
[8]  M. Azaria and D. Hertz, "Time delay estimation by generalized  cross  correlation  methods," IEEE Transactions  on  Acoustics,  Speech,  and  Signal Processing , vol. 32, no. 2, pp. 280-285, 1984.
[9]  S.  Dhull,  S.  Arya  and  O.  P.  Sahu,  "Comparison  of time-delay  estimation  techniques  in  acoustic environment," International  Journal  of  Computer Applications , vol. 8, no. 9, pp. 29-31, 2010.
[10]  D. B. Haddad, W. A. Martins, L. W. Biscainho, M. D. V. Da Costa and K. H. Kim, "Choosing coherent times  of  flight  for  improved  acoustic  sensor localization,"  In Telecommunications  Symposium
(ITS),  2014  International (pp.  1-5),  IEEE,  August, 2014.
[11]  B. Kwon, Y. Park and Y. S. Park, (2010, October): Analysis  of  the  GCC-PHAT  technique  for  multiple sources.  In Control  Automation  and  Systems (ICCAS),  2010  International  Conference  on (pp. 2070-2073). IEEE, October, 2010.
[12]  S.  Liu,  C.  Zhang  and  Y.  Huang  "Research  on acoustic source localization using time difference of arrival measurements," In Measurement, Information and  Control  (MIC),  2012  International Conference  on (Vol.  1,  pp.  220-224),  IEEE,  May, 2012.
[13]  J.  S. Mwela, "Acoustic  Speech  Source  Localization in  a  Constrained  search  Space,  "  Doctoral dissertation, Blekinge Institute of Technology, 2010.
[14]  S.  Potluri,  "Hyperbolic  position  location  estimator with tdoas from four stations," 2002.
[15]  A. Satriawan, "Perancangan Estimasi Posisi Sumber Suara Pada Bidang Dua Dimensi Berdasarkan Time Difference  of  Arrival," Jurnal  Sarjana  ITB  bidang Teknik Elektro dan Informatika , vol. 2, no. 1, 2013.
[16]  B.  Woodacre,  "TDOA  positioning  algorithms: Evaluation and implementation," 2003.
[17]  Y. Zhang and W. H. Abdulla, "A comparative study of time-delay estimation techniques using microphone  arrays," Department  of  Electrical  and Computer Engineering, The University of Auckland, School of Engineering Report , 619 , 2005.