Jurnal ELKOMIKA Itenas – 129

## Transformasi Pitch Suara Manusia Menggunakan Metode PSOLA
SUSETYO BAGAS BHASKORO 1 , IRNA ARIANI 2 , ANANDHA A. ALAMSYAH 3
1. Prodi Teknik Informatika Universitas Widyatama
2. Teknik Media Digital dan Game Institut Teknologi Bandung
3. Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Email:susetyo.bagas@widyatama.ac.id

## ABSTRAK
Kemampuan pengubahan suara yang dilakukan Dubber untuk beragam bentuk suara menjadi perhatian khusus dengan melakukan rekayasa suara, di dalam perkembangan teknologi di kenal sebuah teknikpitch shifting yang digunakan untuk mengubah suara manusia di bagian timbre dan pitch. Penelitian ini menggunakan metodepitch shifting PSOLA (Pitch Synchronous Overlap Add) untuk merubah pitch sekaligus timbre suara. Proses yang dilakukan meliputi perekaman suara sehingga didapatkan sinyal suara. Sinyal hasil perekaman kemudian diolah untuk menemukan posisi pitch dari sinyal pada domain waktu. Setelah posisi pitch diketahui, jarak antar pitch akan dikalikan dengan bilangan skala pergeseran yang sudah ditentukan. Hasil dari perkalian tersebut adalah perubahan pada pitch suara, sehingga menghasilkan suara yang lebih tinggi atau lebih rendah. Perubahan juga terjadi pada timbre sehingga menghasilkan karakter suara yang berbeda dengan suara aselinya.Hasil pengujian pitch dan timbre dengan menggunakan metode PSOLA menunjukkan keberhasilan mencapai 98% berdasarkan sinyal sinus.
Kata kunci: Pitch, Timbre,Pitch Shifting, PSOLA.

## ABSTRACT
The ability of converts sound done in various forms of a dubber sound, becomes a special attention in doing an engineering design sound. In the development of technology the pitch of shifting know a technique that is used to turn the human voice in the timbre and  pitch. This study using methods  pitch  shifting psola (pitch synchronous overlap add) to change the pitch as well as the timbre sound. The process was about recording a sound so obtained up a noise. Recording signals then processed the results to find the position of the pitch signals on the domain of time. After the position of the pitch known, the distance between the pitch will be multiplied by the number of the scale of a shift that had been determined. The result of the multiplication of the sound is a change in pitch , so producing a higher or lower, Also happens to change the timbre that produces characters a different voice with the original sound. The examination result of pitch and timbre using PSOLA method shows the success as big as 98% for signal sinus examination.
Keywords: Pitch, Timbre, Pitch Shifting, PSOLA.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi multimedia menjadikan film animasi berkembang dengan pesat.Saat ini terdapat beragam film animasi yang dijadikan media hiburan sampai dengan media pembelajaranyang terbagi menjadi berbagai kategori umur.Karakteristik yang dimiliki oleh film animasi biasanya gambar, karakter figur, alur cerita dan suara.Suara di dalam film animasi dilakukan oleh seorang Dubber untuk menggambarkan emosional karakter figur dalam berkomunikasidengan lawan bicaranya di sebuah alur cerita(Bhaskoro, 2013).Seorang Dubber biasanya memiliki peran yang beragam sehingga di dalam menghasilkan karakter suara juga harus beragam.
Sebagai contohnya seorang Dubber memiliki peran untuk mengisi suara karakter figur dengan suara yang normal artinya suara yang digunakan oleh seorang Dubber adalah suara aseli yang tidak ada perubahan. Namun situasi dapat berbeda jika seorang Dubbermemiliki peran yang berbeda dengan karakteristik suara aselinya maka fungsi seorang Dubber adalah menyamarkan suara aselinya dengan menaikkan maupun menurunkan pitch dan timbre. Aktifitas untuk mempertahankan konsistensi pitch dan timbre dalam ukuran tertentu merupakan hal yang sulit dilakukan oleh manusia.Oleh karena itu teknologi dibutuhkan untuk membantu konsistensi keluaran suara dalam ukuran pitch dan timbre tertentu.
Proses untuk mengubah karakteristik suara manusia bergantung dari kemampuan untuk mengontrol sistem organ penghasil suara manusia diantaranya mulut dan rongga hidung serta kemampuan pernafasan manusia. Manusia yang mampu mengontrol sistem organ suara akan dapat menghasilkan suara yang berbeda. Ganguan pada sistem pernafasan seperti hidung tersumbat juga dapat mengubah suara yang dihasilkan manusia walaupun hal tersebut mungkin tidak diinginkan atau disengaja (Patton, 2014).
Melalui perkembangan teknologi informasi saat ini, proses pengubahan suara manusia dapat dilakukan melalui proses komputasi. Namun untuk melakukan perubahan suara dibutuhkan sebuah aplikasi yang dikembangkan secara khusus.Aplikasi yang dikembangkan merupakan aplikasi yang memanfaatkan media suara manusia untuk diolah dengan komputasi komputer. Input suara manusia diolah dan dikomputasi dengan metode pitch shifting. Metode pitch shiftingmelakuan perubahaninputsuara manusia (frekuensi suara) dengan memanfaatkan pergeseran pitchsuara, sehingga output yang dihasilkan adalah suara manusia (frekuensi suara) yang berbeda tanpa mengubah kata yang diucapkan.
Meskipun tujuan kami membantu teknik Dubbing untuk film animasi, namun beberapa batasan di dalam penelitian ini masih tersedia dan kemungkinan masih dapat dikembangkan, diantaranya proses pengujian menggunakan sampel kata yang diucapkan tidak lebih dari 1 detik, skala pergeseran pitch dibatasi pada angka 0.5 sampai 2, dan penelitian ini belum berjalan secara real-time.
Beberapa peneliti telah berhasil melakukan penelitian yang terkait dengan pengolahan suara manusia melalui komputasi teknologi informasi. Penelitian yang telah dilakukan oleh Dimple Garg, Sukhvinder Kaur, Dinesh Arora menjelaskan bahwa untuk proses pengenalan suara manusia ada beberapa parameter yang dimanfaatkan, yaitu cepstrum,  pitch dan formant. Beberapa metode yang digunakan adalah Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) dan Linear Predictive Coding (LPC) (Kaur, 2014). Penelitian ini memfokuskan untuk mengenali suara manusia berdasarkan identitas suara masing-masing pembicara.
Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Zulkarnain, Barmawi Andriana melakukan penelitian tentang komputasi suara yang memiliki tujuan akhir untuk mengenali suara
manusia.Metode yang digunakan adalah LPC dengan parameter yang digunakan untuk mengenali suara manusia adalah formant (Zulkarnain, 2013).
Penelitian awal yang telah kami lakukan tentang sinyal suara hampir sama dengan penelitian lainnya. Penelitian kami juga fokus untuk mengenali suara manusia dengan parameter yang digunakan adalah cepstrum. Usulan kami melakukan modifikasi algoritma mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC)di blok diagramnya untuk mempersingkat langkah kerja menghasilkan keluaran parameter cepstrum.Modifikasi yang dilakukan berkaitan dengan homomorphic, hal ini di dalamdigital signal processing (DSP) dikenal dengan perubahan struktur yang sama (Bhaskoro, 2013). Menurut Alan V. Oppenheim”Dalam sains dan teknik, homomorphic itu biasa digunakan untuk menemukan sinyal yang sulit untuk dipahami atau dianalisa dengan melakukan beberapa penyesuaian teknis penyelesaiannya. Strategi homomorphicmelakukan konversi sinyal menjadi linear pada sistem konvensional” (Oppenheim, 1992).
Penelitian yang dilakukan saat ini mencoba untuk menghasilkan keluaran parameter yang berbeda dari penelitian sebelumnya. Pada penelitian ini fokus terhadap pitch dan timbre. Tujuan penelitian ini melakukan pencarian parameter pitchdan timbreuntuk merubah intonasi suara dari setiap manusia menjadi suara yang memiliki intonasi tinggi atau intonasi rendah diluar kemampuan dari manusia itu sendiri. Jenis suara yang dihasilkan ini mampu digunakan sebagai suara penyamaran dari sinyal suaraaseli yang dimiliki oleh setiap personal.

## 2. DESAIN SISTEM
Perancangan sistem yang di jadikan penelitian memiliki beberapa langkah di dalam penyelesaiannya. Beberapa langkah tersebut seperti pada Gambar 1:
Gambar 1. Blok Diagram Pitch Shifting
Gambar 1 menjelaskan blok diagram menggunakan metode pitch shifting. Namun, sebelum menggunakan metode pitch shifting di Gambar 1 terlihat blok diagram yang menjelaskan tentang pre-processing. Kegiatanpre-processing tersebut penting untuk dilakukan karena sebagai normalisasi data suara yang akan diolah.
Pitch Shifting merupakan teknik yang digunakan untuk merubah pitch dari sinyal suara tanpa mempengaruhi durasi ataupun kecepatan dari sinyal suara tersebut. Kebalikan dari proses pitch shifting adalah time stretching yang digunakan untuk merubah durasi dan kecepatan sinyal suara tanpa merubah pitch. Selain menggunakan pitch shifting terdapat cara sederhana untuk merubah pitch, yaitu dengan melakukan resample pada sinyal suara namun cara ini juga mempengaruhi durasi dan kecepatan dari sinyal suara.
Input suara Pre- Processing Pitch Sifting (PSOLA) Playback Outputs uara
Pitch Sy (Shrawa pitch inp analysis  p 2014).
a. Analy 1. M ju 2. M b. Synth 1. M 2. O 3.1 Pre-p Pre-proce nilai mer didalamn
3.1.1 Rec Perekama bit (1 by stereo, la adalah pro
Beberapa lingkunga peralatan pelafalan cepat da
Inp sua ynchronous ankar, 201 putan suara. phase dan t ysis algorithm
Mencari dan uga dengan p
Membagi siny hesis algorith Memilih segm Overlap and
processing
essing digun rata dalam j ya, yaitu: (i)
ecording an suara dil yte) artinya ama mereka roperties has a hal yang an yang m n microphon atau peng n tidak terla
put ara
Overlapp 11), digunak
. Algorithma tahap kedua m menandai le pitch mark; yal menjadi b hm men atau fra d add segmen
g nakan untuk jumlah siny ) sampling,
Gamba lakukan pad dalam wakt m suara ada sil pengatura Gamba diperhatikan inim noise,  ( ne, soundcar ucapan kata alu lambat),
recording Bhas
Add (PSOL kan untuk p a PSOLA dis a disebut sy
etak pitch pe beberapa fra
ame yang m nt yang dipil
k menghasilk yal yang sam (ii) frontend
ar 2. Blok Di
da kecepatan tu satu detik alah 1 secon an suara.
ar 3. Proper
n lainnya d (2) penggu rd, volume p a-kata, (3) (4) amplitud
Sam (penc skoro, dkk
LA) merupa pemrosesan susun denga ynthesis pha
eriod dari m
ame dimana emiliki data lih. kan sebuah ma. Proses d detection, ( iagram Pre- n 8000Hz de k didapatkan nd dan disim rties Pereka
alam perek naan peran perekaman, pelafalan de do (keras le
mpling cuplikan)
– 132 akan varias sinyal suar an 2 tahap ase  (Oppen asukan siny tiap frame t
pitch mark; sinyal kelua ini dibagi m (iii) normalis -Processing engan resol n data seba pan dengan man Suara
kaman suara ngkat yang frekuensi be engan inton emah) denga
Fronten detectio
si dari alg ra yang dida , tahap per nheim, 199
yal suara. Fa tadi terdapa
; aran suara y menjadi beb sasi.
usi (tingkat nyak 8000 ekstensi .w
a diantarany sama,seper esar audio s nasi normal an intonasi
nd on No oritma SOL asarkan pad rtama diseb 92),  (Patton ase ini diseb at pitch.
yang memili berapa prose kuantisasi) byte,  chann wav. Gambar
ya:(1) kond rti penentua sampling, da (tidak terla normal (tida
ormalisasi
LA da ut n, ut iki es 8 nel r 3 isi an an alu ak
terlalu tin perekama
3.1.2 Sam Melakuka untuk se frekuensi tidak me yang dih Persamaa Dimana: f s =
f max =
Kecepata dengan  a 3400Hz. Sehingga maka aka
Dimana: f s = f max = Gambar 5 Tra nggi dan tid an suara. mpling an proses sa etiap period i sampling h menuhi syar asilkan mem an kriteria ny
Frekuensi s Frekuensi n an pencuplik asumsi bah
Semakin ting a, jika kecep an memenuh 8000Hz 3400Hz (2 5 adalah has nsformasi Pitc dak terlalu le Gambar 4. sampling  kar de tertentu. harus lebih b rat maka ak miliki frekue nyquist adala
sinyal sampli nilai maksim
kan mengiku hwa sinyal p ggi frekuens patan sampli hi kriteria da f f s 2 m × ≥ x 3400Hz = sil sampling tch Suara Man
emah).Gamb . Gelombang rena membu Proses sa besar dua ka kan terjadi a nsi yang be h:
2 f s × ≥ ing um sinyal in ti pengatura percakapan si sampling, ling dan dae ari rumus ter
Hz 8000 max ≈ 6800Hz) dengan jum nusia Menggu MIKA Itenas – bar 4 adalah g Sinyal Per utuhkan pro ampling siny ali dari freku aliasing. Alias erbeda dari max f × formasi disa
an pada saa ( speech)  b maka semak erah frekuen rsebut.
( Hz 3400 2 × ≥ mlah data 16 unakan Metod – 133
h hasil gelo rekaman Sua oses pengam yal menurut uensi maksim sing adalah sinyal asliny ampel
t proses per berada pada kin baik siny nsi dimasukk ) Hz 0 dan 100: de PSOLA mbang suar ara mbilandatasi t aturan ny mum. Jika si suatu efek ya(Oppenh rekamansua a daerah fr yal digital ya kan di persa
ra dari prose nyal kontiny yquist adala nyal samplin dimana siny heim, 1992
(1 ra didasarka rekuensi 30 ng dihasilka maan nyqui (2 es yu ah ng yal 2). 1) an 0- n. ist
2)
3.1.3 Po
Power  a menghas rendahny membeda sinyal vo powerunt Gambar 6 diketahui selanjutn 3.1.4 Fro
Frontend Sehingga yang ber sinyal sile silent (no Gambar 7 cord tida Voiceada

## ower
tau energi silkan proses ya sinyal sua akan satu f oiced dan s tuk memper 6 terlihat ba dimana let nya untuk me rontend Det d detection a penggunaa risi data pe lent (noise), oise) tersebu
7adalahkate ak berfung lah daerah d
Ga
menjadi  s s frontend  d ara yang dim frame denga inyal yang rlihatkan leta hwa voiced tak voiced  d engambl nila
etection digunakan an frontendd enting berup pada awal ut, maka pen
gori suara v si. Silence dimana sinya
Bhas
ambar 5. Fr alah satu detection.  Po masukkan  a an lainnya. kosong ( sile ak voiced da Gambar 6 terletak dian dan dimana ai voiced-nya untuk men ddetection in pa ucapan t dan akhir nggunaan pr
voiced atau s adalah da al bicara diu
skoro, dkk
rekuensi Sam bagian blok Power dapat atau dengan
Hal ini dap lent) atau n n noise.
6. Sinyal Pow ntara data k letak noise, a saja.
ngambil dat i untuk mem tersebut. Bia dari ucapan roses fronten
silent (noise) aerah dima capkan. – 134 mpling
k diagram digunakan pengertian pat memuda noise. Gamb
wer
ke-2000 sam , maka dapa
ta sinyal su misahkan si asanya dala n, untuk me nd detection e).Unvoice ad na sinyal yang dibut untuk melih lainnya nila hkan untuk bar 6 adalah
pai data ke- at dilanjutka
uara yang nyal noise  d am penguca enghilangkan n sangat mem
dalah derah bicara tida tuhkan untu hat tinggi da ai yang dap k memisahka h proses da
-7503. setela an ke langka berisi voice dengan siny apan terdap n sinyal yan mbantu.
dimana voc k diucapka
uk an at an ari ah ah ed. yal pat ng
cal n.
Selanjutn noise, ka sebuah  f harus me rata–rata menentu dari stand
Dimana: R s = S d = Berdasar dari voice Gambar Berarti da Gambar dengan n
Tra
nya sinyal su rena sinyal s fitur suara, enentukan b a pada prose kan awal da dar deviasi d
Rata-rata Standar De
kan rumus ( ed. 8terlihat ba atake-0 sam 9 menamp nilai data yan
Sile nsformasi Pitc Gam uara yang di selain silentd namun dem atasan (thre es sebelumn an akhir dar dan rata-rata eviasi (3)didapatka G hwa sinyal mpai data ke pilkan bentu ng hasilnya m ent Vo tch Suara Man
mbar 7. Pem ambil adalah tdannoiseters mikian sebelu eshold) deng nya.Hasil ter ri suara, voic a dari voiced voiced an nilai awal Gambar 8. T voiced terle e-2163 dan uk sinyal fro melebihi dar
Voiced nusia Menggu MIKA Itenas – bagian Siny h sinyal suar sebut terdap um mendap gan menggu rsebut akan icedakan me d. d s S R + ≥ dan akhir d Threshold Uc etak pada d data ke-760 rontend dete ri threshold y
Silen unakan Metod – 135 yal Suara ra yang berk pat nilai yang patkan sinya nakan hasil digunakan emiliki nilai p
dari voiced. G capan data ke–216 02 sampai d tection dan yaitu dari da nt Voiced de PSOLA kategori sela g penting un al voiced, te dari standar sebagai par power yang Gambar 8ad
64 sampai d data ke-8000 menampilk ata 2164 hin Noise
ain silent  da ntuk dijadika erlebih dahu ard deviasi da rameter untu melebihi nil
(3
dalah thresho data ke–760 0 dihilangka kannya sesu gga 7601.
an an ulu an uk lai 3) old 1. n. uai

## 3.1.5No
Normalisa proses f menyama diucapka sinyal kel datanya-p seperti i menghas berbeda
Normalisa panjang jumlah y detection data. Selanjutn dekat ata sinyal  m Setelah dengan dimasukk

## rmalisasi
asi dilakuka frontend de akan dan n.Sebelumny luaran denga pun berbeda ni tetap d silkan perhit pula untuk s asi yang dil data, norma ang sudah n pada akhir nya, (ii) norm au jauhnya m masukan dip mendapatka nilai maksi kan memiliki
G
an untuk m etection. Ju memudah ya dapat dip an nilai baru a-beda anta ibiarkan da tungan den setiap sinyal
akukan disi alisasi ini be ditentukan. r nilainya di Gamb malisasi am mulut denga periksa seca an nilai ma mum dari tinggi ampl
Bhas
ambar 9. Fr mengembalik umlah data hkan pros pahami bahw u dari sebua ara pola kata an dilanjutk gan jumlah masukan. ni terbagi m ertujuan unt Cara kerjan itambahkan
bar 10. Norm
plitudo, nor an micropho ara keseluru ksimumnya, sinyal ters itudo sebesa
skoro, dkk
rontend Dete
kan jumlah harus dik ses pengh wa proses fr h sinyal pola a yang satu kan kedalam h frame ya
menjadi dua uk menamb nya adalah, beberapa  d malisasi Pan
rmalisasi ini one pada saa uhan untuk maka seti sebut. Sehin ar 1 untuk n
– 136 tection
data yang kembalikan itungan  d frontend dete a kata yang u dengan lai m proses p ng berbeda
a bagian, dia bahkan jumla sinyal yang data hingga njang Data
bertujuan  u at pengucap mendapatk ap nilai da ngga diseti nilai maksimu
hilang kare ke-8000  k dari pola tection akan dimasukkan nnya, maka perhitungan, a-beda dan antaranya  ( ah data hing g melalui pro mencapai  p
untuk menya pan. Cara ke kan nilai m ri sinyal te ap sinyal umnya.
ena melewa karena untu kata yan menghasilka . Hasil jumla a apabila ha maka aka rumus yan (i) normalisa gga mencap oses fronten panjang 800 amakan jara erjanya adala maksimumny ersebut diba ucapan yan
ati uk ng an ah sil an ng
asi pai nd 00 ak ah ya. agi ng
Setelah s untuk d menghas yang sam dilakukan 3.2 P
Secara um dan timb
frequency merupaka membuat 2008).
3.2.1 Pitc
Berbagai dipantulk berbagai – rendah Panjang j tinggi fre musik tin dan disim per detik dalam sa
3.2.2 Tim Faktor la dari kara membeda pit Tra sinyal masuk idapatkan silkan sebuah ma meskipun n dengan mu
Pitch dan Ti mum terdap bre  (warna y ) yang dimi an muatan t kita bisa m
tch macam su kan ke segala jenis suara h suara ber jarak terseb ekuensi seb nggi rendah mbolkan den k (misal: da tuan Hz.
mbre in yang me kter suara m akan antara itch pitc nsformasi Pitc Gam kan melewat fitur cirinya h sinyal kelu n pola kata y udah.
imbre pat 2 faktor y suara). P iliki oleh set harmonik membedakan uara yang a arah. Sala adalah pitch rhubungan  d but berpenga aliknya sem suara diwa gan angka a ari rapatan Gam njadi ciri su manusia. Tim a suara yan ch period tch Suara Man
mbar 11. No ti keseluruha a, fungsi uaran suara yang digunak yang berpen Pitch berpen tiap benda y dari suara n antara sua dapat dide h satu param h atau freku dengan jara aruh pada fr makin lebar kili dengan atau huruf. gelombang mbar 12. Pit uara adalah imbre merup ng satu de pitch nusia Menggu MIKA Itenas – rmalisasi Am an proses dia keseluruhan yang mem kan berbeda ngaruh mem ngaruh terh yang berget yang mem ara yang sa engar manu meter yang ensi dasar d ak antar pit rekuensi. Se jarak sema notasi. Seti Frekuensi se ke rapatan tch dan Pitch timbre.  Tim pakan faktor ngan yang
unakan Metod

## mplitudo
atas, maka s n preproces iliki nilai me a-beda, sehin mbentuk ciri s hadap freku tar dan men mpengaruhi atu dengan y usia meram dapat digun dari suara te tch pada ge emakin pend akin rendah ap notasi m endiri merup berikutnya
ch Period mbre dapat d r dari suara lainnya,  w de PSOLA sinyal terseb ssing ini a erata dalam ngga pengh suara manus uensi dasar ngeluarkan  b karakteristik yang lainnya mbat melalu nakan untuk ersebut.  Per elombang (p dek jarak (ra frekuensi. memiliki stan pakan banya ) yang bias disebut seba yang memb walaupun pit
but sudah sia adalah untu jumlah siny itungan dap
sia yaitu pitc ( fundament bunyi. Timb k suara yan a  (Naotosh ui udara da membedaka rbedaan ting (pitch period apat) semak Pada lingku ndar frekuen aknya getara sa dinyataka
agai kunci in buat kita bis tch dan lev ap uk yal pat
tch ntal re ng hi,
an an ggi d). kin up nsi an an
nti sa vel
kekerasa yang diha piano wa piano dis biasanya menyeba harmonik suara yan 3.3 Fr Frame  Bl nantinya akan ber (berubah rupa seh waktu.
Pada taha dan dipis dan fram Frameyan Proses in Satu fram
dan bera setiap 20 rekam se pada ana
F s =800
Disamp
N =20m
M =10m
Overla Panjan
Banyak
n ( loudness asilkan oleh laupun mem sebabkan  p bergetar  d abkan karak k” timbreyan ng memiliki f Gambar 1 Frame Block Blocking(fram dapat mem rhasil denga dengan la hingga sinya ap ini, sinya sahkan deng me yang kedu ng ketiga dim i berlanjut s me terdiri da apa besar fr
0 ms, dan fr elama 1 det alisis frame b 00Hz (berar pling tiap ms ~ (8000 ms ~ (8000 apping ng data (L
k Frame
s, dipengaru gitar yang mainkan nad perbedaan t dalam bebe kter suara ng berbeda fundamenta 3. Muatan H king
mming)  adala mudahkan da an baik apa mbat) terha al suara dap al ucapan di b gan M sampe ua dimulai M mulai 2M sa sampai deng ari beberapa rekuensi sam rekuensi sam tik. Paramet blocking dan rti 8000 s p 20 ms  = 0*0.02s) = 0*0.01s) = = (N-M L)   = leng = (L-b
= (800 =  784

## Bhas
uhi oleh amp memainkan a yang sam timbre. Get erapa frekue masing-m pula. Gam l frekuensi s Harmonik Pa ah proses p alam perhitu abila sinyal adap waktu pat diangga blocking ked el. Frameya M sampel set mpel setela an keseluruh a sampel ter mplingnya. ampling yang ter yang se n M, untuk ja
sampel tiap 0.02 deti 160 sampe 80 sampel M)=10ms ~ gth(X) banyakdata 00 -  160)
40 / 80 =

## skoro, dkk
MIKA Itenas –
plitudo) sua nada ”A” be a. Perbedaa taran gelom ensi secara asing bend bar 13 mer sama dengan ada Domain
pembagian  s ungan dan a yang diana
( time inva ap sebagai s dalam bebera ng pertama telah M sam h M pertama han sampel
rgantung tia
Pengambilan g digunakan ring digunak arak antara f p 1 detik) ik
el Æ (bany l 8000*(N-M)
a)/overlapp
/ 80
98 frame
– 138
aranya sama erbeda deng an karakter s mbang suara simultan. da berbeda rupakan ilus n muatan ha
Frekuensi (
suara menja analisa suar alisa memilik ariant).  Fram sinyal yang apa frameda terdiri dari mpel pertama a (M sampe sinyal terhit
ap berapa d n sampel d n sebesar 8 kan adalah framesatude yak data/ fr )=80 sampe ping a. Sebagai i gan suara ya suara antara a cukup ko Inilah sebe a dikarenak strasi dari s armonik berb
(Patton, 201
adi beberapa ra, karena p ki paramete mming  dibua tidak beru ari keseluruh N sampel s a dimulai (se l dan frame tung.
etik suara a i penelitian 8000Hz, sed N, untuk ju engan frame rame ) l lustrasi sua ang dihasilka a gitar denga ompleks, da enarnya yan kan “muata sebuah siny beda. 14)
a frame yan proses analis er yang teta at sedemikia bah terhada han sampel N inyal pertam elalu overlap e yang kedua akan disamp ini dilakuka dangkan lam umlah samp elainnya. ra an an an ng an yal ng sa ap an ap N, ma p). a).
pel an ma pel
Mengikuti penghitungan diatas, maka setiap sinyal ucapan yang dimasukkan memiliki jumlah frame sebanyak 98 buah dan 160 data sampel per-frame-nya. Oleh karena itu kenapa proses preprocessing dibutuhkan, hal itu untuk menjawab dalam pemakaian rumus yang sudah ditentukan pada proses framming, sehingga sinyal yang dimasukkan akan menghasilkan jumlah frame yang sama.
Gambar 14. Sinyal Framming
3.4

## Windowing
Proses windowingadalah suatu proses weighting yang berfungsi untuk mengurangi efek diskontinuitas pada ujung-ujung frame yang dihasilkan oleh proses framming. Berikut adalah blok diagram dari sebuah proses windowing terhadap keluaran proses framming.Fungsi windowing yang digunakan pada penelitian ini adalah window hamming, yang mempunyai persamaan seperti berikut:
( ) ) 1 ( 0 , ) 1 ( 2 cos 46 . 0 54 . 0 − ≤ ≤ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − × × − = n n n n phi n w (4)
Nilai ( ) n dalam windowing yang digunakan adalah sebanyak 160, karena sampel data pada setiap frameadalah 160 sampel. Berikut ini adalah nilai dan tampilan dari fungsi windowing dengan jumlah ( ) n = 160.
Gambar 15. Windowing ( ) n = 160
Tiap frame sinyal hasil frame blocking dikalikan dengan fungsi window:
) 1 ( 0 ), ( ) ( ) ( − ≤ ≤ × = n n n w n x n x i (5)

## Gambar 16. Frame Windowing

## 3.5 FFT
Fast Fourier Transform (FFT)adalah suatu metode yang efisien untuk pengolahan sinyal, FFT ini digunakan untuk menyederhanakan komputasi data, dan hasil keluaran dari proses ini adalah sinyal spectrum. Penelitian ini digunakan FFT 256 titik karena data yang akan diproses sebanyak 160 buah data. Hasil sinyal yang di FFT merupakan suatu sinyal yang simetris atau menghasilkan bentuk pencerminan dari sisi sebelah kiri terhadap sisi sebelah kanannya, sehingga dari data sebanyak 256 data hanya diambil sebanyak 128. Gambar 17 adalahproses FFT.
Gambar 17. Proses FFT
Frame sinyal hasil windowingakan melewati proses fungsi FFT. Sinyal yang dihasilkan proses ini akan sulit untuk dilihat dengan penglihatan, karena nilai hasil FFT terdapat nilai dalam bentuk imajiner, sehingga sulit untuk ditampilkan dalam bentuk gambar. Gambar 18 adalah bentuk imajiner dari FFT.
Gambar 18. Sinyal Imajiner FFT

## 3.6 Autocorrelation
Autocorrelation merupakan cross-correlation dari suatu sinyal kepada sinyal itu sendiri. Pada pemrosesan sinyal cross-correlation merupakan metode pengukuran dari 2 gelombang sinyal sebagai fungsi jarak waktu antara 2 sinyal tersebut. Autocorrelationdapat digunakan untuk mendeteksi pitch (fundamental frekuensi) pada suatu sinyal periodic.
FFT N=256 FFT Keluaran Windowing 160 data Keluaran FFT 128 data
Sebuah  c Nilai auto membent (memiliki (periodik) estimasi d Pengguna pitchshift selalu be sinus den dibangkit
. wavdilak itu, jika kembali j Gambar yang per bentuk fi menghas frekuensi
Tra cara untuk m okorelasi su tuk korelasi korelasi) ) pola siny dari pitch (fu aan sinyal fting. Sinyal rsifat period ngan frekue tkan data si kukan agar s disimpan se ika memang Gam 20 menunju rtama dilaku le suara. Sin silkan output inya sudah b
nsformasi Pitc
mendeteksi atu sinyal s dengan diri pada setia al suara. B undamental
sinus ber sinus lebih dik terhadap ensi samplin nyal sinus a sinyal terseb ebagai file g diperlukan mbar 20. Pen
ukan alur m ukan adalah nyal tersebu t sinyal sinus berubah sesu Bangkitkan sinyal sinus S se tch Suara Man
pitch pada suara akan sendiri seba p lag wak Berdasarkan frekuensi).
Gambar 19
3. PE
rtujuan me mudah diam domain wa ng 8000 Hz akan disimp but dapat d suara, sinya
.
ngujian Apli
melakukan pi h membang t kemudian s baru yang uai dengan s Simpan bagai file suara
nusia Menggu MIKA Itenas – sinyal suara menunjukka agai fungsi ktu tertentu pola terse
9. Autokore

## NGUJIAN
emudahkan mati dari pa ktu.Percoba durasi 1 d an dengan igunakan un al sinus ter
kasi Mengg
pitch shifting gkitkan siny dikomputas pitch-nya su skala yang d
Pitch unakan Metod – 141
a diperlukan an bagaiman perubahan w u menunjuk but nantiny
lasi
pengamata ada sinyal s an pertama detik dan fr ekstensi . w ntuk penguj rsebut akan
unakan Siny
g. Seperti ya al sinus da si dengan fu udah berges ditentukan. Outp siny h shifting de PSOLA n suatu nilai na bentuk g waktu. Bent kkan perula ya akan did an terhada suara karena akan diban ekuensi 100 wav. Penggun ian dengan lebih muda
yal Sinus
ang sudah d an menyimp ngsi PSOLAd ser, atau den put yal autokorelas gelombang i uk yang mir ngan bentu dapatkan nil p hasil da a sinyal sinu gkitkan siny 0 Hz. Setela naan eksten suara. Sela ah digunaka dijelaskan,  h pannya dala dan kemudia ngan kata la
si. tu rip uk lai ari us yal ah nsi ain an hal m an ain

## Gambar 21. Pengujian Sinyal Sinus
Pengujian hasil pitch shifting dari sinyal sinus dilakukan dengan 3 cara: (1) membandingkan bentuk sinyal input dengan sinyal output pada domain waktu. Pengamatan dilakukan pada frame tertentu yang sudah dilakukan. Dari pengamatan terhadap sinyal dapat dilihat pergeseran pitch; (2) membandingkan bentuk sinyal input dengan sinyal output pada domain frekuensi (spektrum). Dari pengamatan terhadap sinyal dapat dilihat pergeseran nilai frekuensi dasar pada domain frekuensi; (3) membandingkan nilai dari frekuensi dasar.

## 4.1 Pembangkitan Sinyal Sinus
Membangkitkan sinyal sinus yang dikembangkandengan tools matlab sebagai berikut:
Fs=8000; t=(1:8000)/Fs; f=100; x=sin(2*pi*f*t); wavwrite(x, Fs, 'sinfs8000f100.wav');
Bila dijalankan fungsi di atas akan membangkitkan sinyal sinus dengan frekuensi sampling 8000 Hz frekuensi 100 Hz dan durasi 1 detik. Setelah itu fungsi akan mengkonversi sinyal tersebut menjadi file suara dengan nama file ’sinfs8000f100.wav’.

## 4.2 Pengujian Sinyal
Menguji kinerja aplikasi, sinyal sinus yang akan diujikan akan di Shift Up dan Shift Down. Shift Up bertujuan untuk meningkatkan nilai frekuensi. Hasil dari Shift Up akan membuat jarak antar pitch semakin rapat dengan kata lain semakin tinggi frekuensi. Shift Down bertujuan untuk menurunkan nilai frekuensi. Hasil dari Shift Down akan membuat jarak antar pitch semakin lebar dengan kata lain semakin rendah frekuensi. Pengujian kali ini skala untuk Shift Up adalah 2 dan skala untuk Shift Downadalah 0.5.

## 4.2.1 Shift Up
Percobaan ini menggunakan menu offline. Langkah pertama yang dilakukan adalah memanggil file ’sinfs8000f100.wav’ untuk kemudian dilakukan Shift Up. Isikan nilai skala dengan 2 dan tekan tombol PSOLA pada layar menu untuk memulai proses.
Pengujian pada frame ke-n Pengujian pada spektrum Sinyal baru Pengujian nilai fundamental frekuensi Hasil pengujian

## Gambar 22. Perubahan Sinyal Setelah Shift Up
Dari Percobaan di atas didapat sinyal hasil dari Shift Up dengan skala perubahan 2. jika dilihat dengan kasat mata sinyal output tampak lebih rapat dibanding sinyal awal. Untuk Melakukan pengujian lebih dalam sinyal akan diamati pada frame ke-n, domain frekuensi, dan dicari nilai fundamental frekuensinya.
Gambar 23. Perubahan Sinyal Frame ke-2 Hasil Shift Up
Gambar 23adalah hasil pengamatan sinyal pada frame ke-2. Pada sinyal asal dapat dilihat bahwa pada frame tersebut terjadi 2 kali getaran, sedangkan pada sinyal hasil terjadi 4 kali getaran. Dari percobaan ini dapat dilihat bahwa pitch pada sinyal output telah berubah sehingga terjadi pergeseran pitch yang menyebabkan wavelengthberubah menjadi lebih pendek. Hal ini akan berdampak pada nilai frekuensi. Untuk melihat perubahan frekuensi, sinyal harus dilihat pada spektrumnya (domain frekuensi).
Sinyal asal Sinyal hasil

## Gambar 24. Pergeseran Nilai Frekuensi Hasil Shift Up
Gambar 24adalah perbedaan frekuensi sinyal asal dan sinyal hasil. Pada sinyal awal menunjukkan bahwa frekuensi yang memiliki magnitude terbesar berada pada indek ke-100, sedangkan pada sinyal hasil menunjukkan bahwa frekuensi yang memiliki magnitude terbesar berada pada indek ke-200.
Gambar 25. Pencarian Nilai Fundamental Frekuensi
Percobaan terakhir menunjukkan nilai fundamental frekuensi dari sinyal awal adalah 97.561 dan untuk sinyal hasil 190.476.

## 4.2.2 Shift Down
Langkah yang dilakukan untuk percobaan ini sama dengan percobaan Shift Up, menggunakan menu offline. Langkah pertama yang dilakukan adalah memanggil file
’sinfs8000f100.wav’ untuk kemudian dilakukan Shift Down. Isikan nilai skala dengan 0.5 dan tekan tombol PSOLA pada layar menu untuk memulai proses.

## Gambar 26. Perubahan Sinyal Setelah Shift Down
Dari Percobaan di atas didapat sinyal hasil dari Shift Down dengan skala perubahan 0.5. jika dilihat dengan kasat mata sinyal output tampak lebih renggang dibanding sinyal awal. Untuk
Sinyal asal Sinyal hasil Sinyal asal Sinyal hasil
Melakukan pengujian lebih dalam sinyal akan diamati pada frame ke-n, domain frekuensi, dan dicari nilai fundamental frekuensinya.
Gambar 27. Perubahan Sinyal Hasil Shift Down
Gambar 27adalah hasil pengamatan sinyal pada frame ke-2. Pada sinyal asal dapat dilihat bahwa pada frame tersebut terjadi 2 kali getaran, sedangkan pada sinyal hasil terjadi hanya 1 kali getaran. Dari percobaan ini dapat dilihat bahwa pitch pada sinyal output telah berubah sehingga terjadi pergeseran pitch yang menyebabkan wavelengthberubah menjadi lebih panjang. Hal ini akan berdampak pada nilai frekuensi. Untuk melihat perubahan frekuensi, sinyal harus dilihat pada spektrumnya (domain frekuensi).

## Gambar 28. Pergeseran Nilai Frekuensi Hasil Shift Down
Gambar 28 adalah perbedaan frekuensi sinyal asal dan sinyal hasil. Pada sinyal awal menunjukkan bahwa frekuensi yang memiliki magnitude terbesar berada pada indek 100, sedangkan pada sinyal hasil menunjukkan bahwa frekuensi yang memiliki magnitude terbesar berada pada indek 50.
Gambar 29. Pencarian Nilai Fundamental Frekuensi
Sinyal asal Sinyal hasil Sinyal asal Sinyal hasil
Percobaan terakhir menunjukkan nilai fundamental frekuensi dari sinyal awal adalah 97.561 dan sinyal hasil adalah 50. Percobaan pengujian aplikasi terhadap sinyal sinus didapatkan tabel sebagai berikut:
Tabel 1. Pengujian Aplikasi Terhadap Sinyal Sinus
Tabel 1 berisi data hasil percobaan perubahan skala untuk pitch shifting dan efeknya terhadap perubahan frekuensi. Jika dilihat dari data tabel 1, perubahan frekuensi relatif berbanding lurus dengan nilai dari skala perubahan yang ditentukan. Walaupun tidak benar 100% akurat (rata–rata nilai akurasi adalah 98%) namun realisasi perubahan skala sudah mendekati nilai dari skala perubahan yang diinginkan. Dengan kata lain aplikasi berjalan sesuai dengan yang diinginkan pada percobaah dengan menggunakan sinyal sinus.

## Gambar 30. Grafik Perubahan Nilai Fundamental Frekuensi Pada Pengujian Sinyal Sinus

## 4.3 Pengujian Menggunakan Sinyal Suara
Pengujian dengan sinyal suara akan memanfaatkan file suara dengan frekuensi sampling 8000 Hz dan durasi 1 detik. File suara yang diujikan berisi file pengucapan kata /halo/. Sama halnya dengan pengujian sinyal sinus, Pengujian hasil pitch shifting dari sinyal suara dilakukan dengan 3 cara: (1) membandingkan bentuk sinyal input dengan sinyal output pada domain waktu. Pengamatan dilakukan pada frame tertentu yang sudah dilakukan. Dari pengamatan terhadap sinyal dapat dilihat pergeseran pitch; (2) membandingkan bentuk sinyal input dengan sinyal output pada domain frekuensi (spektrum). Pengamatan terhadap sinyal dapat dilihat pergeseran nilai frekuensi dasar pada domain frekuensi; (3) membandingkan nilai dari frekuensi dasar.

## 4.3.1 Pengujian Shift Up
Langkah yang dilakukan untuk percobaan ini sama dengan percobaan Shift Up dan Shift Downpada sinyal sinus, menggunakan menu offline. Langkah pertama yang dilakukan adalah memanggil file ’halo.wav’ untuk kemudian dilakukan Shift Down. Isikan nilai skala dengan 2 dan tekan tombol PSOLA pada layar menu untuk memulai proses. Hasil dari percobaan ini akan menampilkan perbedaan bentuk sinyal awal dengan sinyal hasil. Dengan skala perubahan 2 seharusnya bentuk sinyal hasil terlihat lebih rapat daripada bentuk sinyal asalnya.

## Gambar 31. Percobaan Shift Up Pada Sinyal Suara
Dari percobaan di atas didapat sinyal hasil dari Shift Up dengan skala perubahan 2. jika dilihat dengan kasat mata sinyal output tampak lebih rapat dibanding sinyal awal. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi telah berhasil mengubah pitch dari sinyal awal. Namun masih diperlukan lagi pengujian lebih lanjut untuk mengetahui tingkat akurasi aplikasi terhadap sinyal suara. Untuk Melakukan pengujian lebih dalam sinyal akan diamati pada frame ke-n, domain frekuensi, dan dicari nilai fundamental frekuensinya.
Gambar 32. Perubahan Sinyal Frame Hasil Shift Up dengan Skala 2
Gambar 31adalah hasil pengamatan sinyal pada frame ke-31. Jika dibandingkan dengan hasil pengujian pada sinyal sinus, pengamatan perubahan sinyal pada sinyal suara lebih sulit untuk dilihat. Pengujian pada sinyal sinus lebih mudah diamati karena sinyal sinus selalu periodik terhadap domain waktu.
Gambar 33. Pergeseran Nilai Frekuensi Shift Up dengan Skala 2
Pada domain frekuensi perbedaan antara sinya asal dan sinyal hasil relatif lebih mudah diamati. Gambar di atas menunjukkan perbedaan frekuensi sinyal asal dan sinyal hasil. Pada sinyal awal menunjukkan bahwa frekuensi yang memiliki magnitude terbesar berada pada kisaran indek 130-140, sedangkan pada sinyal hasil menunjukkan bahwa frekuensi yang memiliki magnitude terbesar berada pada kisaran indek 260-280.
Gambar 34. Pencarian Nilai Fundamental Frekuensi
Percobaan terakhir menunjukkan nilai fundamental frekuensi dari sinyal awal diperkirakan berada pada nilai 131.148 dan untuk nilai fundamental frekuensi dari sinyal hasil diperkirakan berada pada nilai 250.

## 4.3.2 Pengujian Shift Down
Langkah yang dilakukan untuk percobaan ini sama dengan percobaan Shift Up dan Shift Downpada sinyal sinus, menggunakan menu offline. Langkah pertama yang dilakukan adalah memanggil file ’halo.wav’ untuk kemudian dilakukan Shift Down. Nilai di isikan dengan skala 0.5.
Gambar 35. Percobaan Shift Down Sinyal Suara
Percobaan di atas didapat sinyal hasil dari Shift Up dengan skala perubahan 0.5. jika dilihat dengan kasat mata sinyal output tampak lebih renggang dibanding sinyal awal. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi telah berhasil mengubah pitch dari sinyal awal. Namun masih diperlukan lagi pengujian lebih lanjut untuk mengetahui tingkat akurasi aplikasi terhadap sinyal suara. Melakukan pengujian lebih dalam sinyal akan diamati pada frame ke-n, domain frekuensi, dan dicari nilai fundamental frekuensinya.
Gambar 36. Perubahan Sinyal Hasil Shift Down Skala 0.5
Gambar 35 adalah hasil pengamatan sinyal pada frame ke-31. Jika dibandingkan dengan hasil pengujian pada sinyal sinus, pengamatan perubahan sinyal pada sinyal suara lebih sulit untuk dilihat. Pengujian pada sinyal sinus lebih mudah diamati karena sinyal sinus selalu periodik terhadap domain waktu.
Gambar 37. Pergeseran Nilai Frekuensi Shift Down Skala 0.5
Pada domain frekuensi perbedaan antara sinya asal dan sinyal hasil relatif lebih mudah diamati. Gambar di atas menunjukkan perbedaan frekuensi sinyal asal dan sinyal hasil. Pada sinyal awal menunjukkan bahwa frekuensi yang memiliki magnitude terbesar berada pada kisaran indek 130-140, sedangkan pada sinyal hasil menunjukkan bahwa frekuensi yang memiliki magnitude terbesar berada pada kisaran indek 60-70.
Gambar 38. Pencarian Nilai Fundamental Frekuensi
Percobaan terakhir menunjukkan nilai fundamental frekuensi dari sinyal awal diperkirakan berada pada nilai 131.148 dan untuk nilai fundamental frekuensi dari sinyal hasil diperkirakan berada pada nilai 66.1157.
Percobaan di atas didapatkan data – data yang akan menunjang proses analisa kinerja dari aplikasi. Data tersebut kemudian akan ditabulasi dan dikelompokkan berdasarkan pengujian pada sinyal sinus dan pada sinyal suara. Analisa ditekankan pada akurasi pengaruh skala pergeseran pitch terhadap fundamental frekuensi. Berikut rumus penghitungan akurasi.
realisasi skala =
input f output f 0 0 , akurasi = skala input skala realisasi
_ _ x 100% (6)
dimana
f 0 = fundamental frekuensi
Percobaan pengujian aplikasi terhadap sinyal suara didapatkan 5 tabel data pengujian sinyal suara ”halo”, ”selamat pagi”, ”apa kabar”, ”baik sekali”, dan ”sampai jumpa”. Tabel 2 hasil pengujian terhadap sinyal suara ucapan halo.
Tabel 2. Pengujian Aplikasi Terhadap Sinyal Suara Ucapan “Halo”
Percobaan tabel 2, hasil yang ditampilkan tidak jauh berbeda dengan hasil dari percobaan pitch shifting terhadap sinyal sinus. Perubahan frekuensi relatif berbanding lurus dengan nilai dari skala perubahan yang ditentukan. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi yang dibangun berhasil melakukan perubahan pitch sesuai dengan skala yang ditentukan (rata–rata akurasi 98%). Semakin tinggi nilai skala pergeseran semakin besar pula nilai frekuensi dasar, sebaliknya semakin rendah nilai pergeseran semakin rendah pula nilai frekuensi dasar.

## Gambar 39. Grafik Perubahan Nilai Fundamental Frekuensi Pada Pengujian Sinyal Suara Ucapan “Halo”

## 5. KESIMPULAN
Perubahan sinyal sinus frekuensi relatif berbanding lurus dengan nilai dari skala perubahan yang ditentukan. Walaupun tidak benar-benar akurat (rata –rata akurasi 98%) namun realisasi perubahan skala sudah mendekati nilai dari skala perubahan yang diinginkan,dengan kata lain aplikasi berjalan sesuai dengan yang diinginkan pada percobaan dengan menggunakan sinyal sinus. Sedangkan perubahan sinyal suara frekuensi relatif berbanding lurus dengan nilai dari skala perubahan yang ditentukan. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi yang dibangun berhasil melakukan perubahan pitch sesuai dengan skala yang
ditentukan (rata–rata akurasi 98%). Semakin tinggi nilai skala pergeseran semakin besar pula nilai frekuensi dasar, sebaliknya semakin rendah nilai pergeseran semakin rendah pula nilai frekuensi dasar.

## DAFTAR RUJUKAN
Bhaskoro, Susetyo Bagas. (2013). Cepstrum Parameter for Human Voice Recognition, Engineering International Conference, Semarang, pp. II115-II119.
Patton, Joshua.(2014).Pitch_Synchronous_Overlap-Add. Dipetik 1 November 2014, dari http://www.researchgate.net/publication/242507840_ELEC_484_Project_- _ Pitch_Synchronous_Overlap-Add
Kaur, Sukhvinder, Dinesh Arora Dimple Garg. (2012). Comparative Analysis of Speech Processing Techniques for Gender Recognition, International Journal of Advances in Electrical and Electronics Engineering, pp. 278-283.
Zulkarnain, Barmawi Andriana. (2013). Speech Recognition System Based on Linear Predictive Coding (LPC) and Hidden Markov Model (HMM) using Matlab for Speaker Identification, Engineering International Conference, Semarang, pp. II82-II86.
Shrawankar,  Urmila, Rashmi Makhijani. (2011). Speech Enhancement Using Pitch Detection Approach For Noisy, International Journal Of Engineering Science And Technology (IJEST), vol. 3, no. 2.
Naotoshi, Seo sonots. (2008).Pitch Detection. Dipetik 20 November 2014,dari ENEE632 Project 4 Part I: Pitch Detection. http://note.sonots.com/?plugin=attach&refer=SciSoftware%2FPitch&openfile=pitch.pdf
John G, Dimitris G. Manolakis. Proakis. (1992). Digital Signal Processing Principles, Algorithms, and Applications. New York, US: McMillan.