## Studi Korelasi Sinyal Motorik Otot Wajah dan Sinyal Suara Ucap pada Artikulasi Fonem Vokal
1,2 Faza Lisan Sadida *) , 1,2 Muhammad Rady Irawan, 2 Miranti Indar Mandasari *) , 1 Suprijanto
1 Laboratorium Instrumentasi Medik, Teknik Fisika, Institut Teknologi Bandung
2 Laboratorium Fisika Bangunan, Teknik Fisika, Institut Teknologi Bandung
*) fazalisans@gmail.com, miranti.indar.mandasari@gmail.com

## Abstrak
Perubahan  bentuk  artikulator  memiliki  pengaruh  pada  suara  ucap  yang  dihasilkan,  sehingga  setiap  fonem  memiliki karakteristik  pola  artikulasi  yang  berbeda.  Penelitian  ini  meninjau  hubungan  otot  artikulator  wajah  dengan  sinyal  suara ucap  yang  dihasilkan  pada  proses  artikulasi  fonem  vokal.  Digunakan  4  elektroda  untuk  merekam  sinyal  otot  yang diletakkan pada otot depressor anguli oris dan zygomaticus major berdasarkan hasil analisa optical flow citra wajah saat mengucapkan  fonem  vokal.  Dilakukan  korelasi  silang  pada  setiap  pasang envelope sinyal  EMG  untuk  mengetahui kecenderungan  bentuk  artikulator  pada  proses  artikulasi.  Diperoleh  hasil  bahwa  setiap  responden  memiliki kecenderungan  pola  kontraksi pada  otot  artikulator  yang  unik,  dan  terdapat  sinkronisasi untuk keempat  titik artikulator yang  ditandai  dengan  rendahnya  nilai  delay  hasil  korelasi  silang  untuk  keempat  pasang  elektroda.  Selain  itu,  dilakukan pula  analisis  total  energi  kontraksi  yang  dibutuhkan  untuk  menggerakkan,  menahan  serta  mengembalikan  posisi artikulator  pada  proses  artikulasi.  Berdasarkan  analisa  perbandingan  energi,  diperoleh  hasil  bahwa  kontribusi  otot depressor anguli oris lebih dominan dibandingkan otot zygomaticus major pada proses artikulasi fonem vokal.
Kata Kunci:  electromyography; suara ucap; artikulasi; korelasi; envelope; energi

## 1 Pendahuluan
Informasi aktivitas motorik otot serta suara ucap saat ini telah dimanfaatkan pada berbagai bidang. Terdapat beberapa  penelitian  yang  memanfaatkan  sinyal  motorik  otot  pada  proses  pengenalan  suara  ucap (speech recognition) [1]-[4].  Penggunaan  sinyal  otot  dan  suara  ucap  pada  penelitian  tersebut  dapat  digunakan  juga pada bidang rehabilitasi bicara, namun penelitian terkait pemanfaatan kedua sinyal pada bidang rehabilitasi bicara masih sangat terbatas dan dilakukan di luar negeri [1].
Sistem gerak pada setiap bagian tubuh manusia sangat erat kaitannya dengan aktivitas syaraf motorik otot. Sistem saraf motorik berkomunikasi dengan menggunakan perubahan ion pada neurotransmitter . Perubahan ion  tersebut  mengakibatkan  terjadinya  perbedaan  tegangan  yang  dapat  dideteksi  oleh  elektroda,  sehingga aktivitas  saraf  motorik  dapat  terukur  dengan  jelas  [5].  Teknik  perekaman  aktivitas  sinyal  listrik  dari  otot menggunakan elektroda dinamakan electromyography (EMG). Sementara itu, suara ucap manusia dihasilkan dari  kontraksi  otot-otot  pembentuk  artikulator  serta  kontraksi  pada  bentuk  pita  suara  [3].  Proses  ini melibatkan  berbagai  organ  artikulator,  salah  satunya  adalah  organ  artikulator  di  sekitar  rongga  mulut. Perubahan  bentuk  artikulator  ini  berpengaruh  pada  suara  ucap  yang  dihasilkan,  sehingga  setiap  fonem memiliki  karakteristik  pola  artikulasi  yang  berbeda-beda.  Karakteristik  pola  artikulasi  otot  rongga  mulut terhadap  pembentukan  suara  setiap fonem  dapat dilihat dengan  menggunakan  informasi sinyal suara  ucap dan  sinyal  motorik  otot  artikulator  wajah  yang  diukur  menggunakan  EMG.  Namun  pengukuran  sinyal  EMG pada wajah juga memiliki tantangan dalam menentukan titik ukur yang tepat serta menghindari artefak akibat pergerakan tubuh responden.
Penelitian  terkini  [1]  membuktikan  bahwa  terdapat  peningkatan  akurasi  sistem  pengenal  suara  saat menggunakan  informasi  multimodal  (sinyal  otot  dan  sinyal  suara  ucap),  namun  penelitian  ini  dilakukan dengan menggunakan suku kata pada bahasa Thailand. Organ artikulator setiap suku bangsa tentu memiliki bentuk fisiologis yang berbeda menyesuaikan dengan kondisi geografis dan bahasa yang digunakan, sehingga penggunaan  referensi  dari  penelitian  ini  perlu  disesuaikan  dengan  kondisi  di  Indonesia.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  berfokus  pada  konfigurasi  sistem  pengambilan  data  multifisis  serta  studi  awal  terkait  pola kontraksi otot artikulator wajah terhadap suara ucap yang dihasilkan pada proses pengucapan fonem vokal di Indonesia.  Temuan  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  referensi  awal  dalam  membangun  sistem kuantifikasi terapi bicara di Indonesia.

## 2 Metode
Penelitian diawali oleh perancangan konfigurasi bioamplifier untuk menghindari artefak yang disebabkan oleh gerakan  tubuh  responden.  Dilakukan  pula  penentuan  titik  peletakan  elektroda  pada  wajah.  Selanjutnya dilakukan  perekaman  data  suara  ucap  dan  sinyal  EMG  yang  kemudian  diolah  dan  dianalisis  untuk mendapatkan kesimpulan.

## 2.1 Penentuan Peletakan Elektroda
Konfigurasi  elektroda  pada  EMG  bergantung  pada  tujuan  penggunaannya.  Pada  penelitian  ini  sinyal  EMG diukur pada  otot-otot artikulator wajah  yang berperan  pada  artikulasi fonem vokal. Untuk mendapatkan  titik ukur yang optimal dilakukan pencarian titik kontraksi maksimum dengan pengolahan optical flow pada frame dengan  perubahan  posisi artikulator. Optical flow merupakan  pola  gerakan  dari benda, bidang dan tepi dari adegan visual yang diakibatkan oleh gerakan relatif antara pemantau dan sebuah objek pandang. Optical flow dalam suatu gambar adalah suatu distribusi kecepatan dari perubahan kecerahan pada suatu piksel gambar [6, 7].
Pada  tahap  ini,  diambil  citra  wajah  responden  saat  mengucapkan  fonem  vokal  pada  kondisi  awal  dan  saat terjadi kontraksi maksimum. Kemudian masing-masing pasangan frame ini diolah menggunakan optical flow sehingga  diperoleh  grafik  vektor  untuk  setiap  fonem  vokal.  Masing-masing  grafik  vektor  kemudian digabungkan ke dalam satu grafik. Daerah dengan jumlah vektor yang paling dominan menandakan adanya pergeseran yang paling banyak pada proses berbicara yang berarti terdapat kontraksi maksimum pada otot, sehingga  daerah-daerah  tersebut  digunakan  sebagai  titik  peletakan  elektroda.  Proses  pengolahan  dengan metode optical flow dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses pengolahan optical flow

## 2.2 Metode Pengambilan Data
Responden penelitian ini adalah seorang laki-laki dan seorang perempuan sehat berusia muda dalam rentang 19-25  tahun  dan  menggunakan  bahasa  Indonesia  sehari-hari.  Sinyal  EMG  serta  sinyal  suara  ucap  diambil pada saat responden mengucapkan fonem vokal /a/, /i/, /u/, /e/, /o/. Pengambilan data dilakukan sebanyak 5 kali dengan setiap set data berisi 5 kali pengucapan untuk setiap fonem uji.
Pada  penelitian  ini  digunakan  1  kamera  Canon  EOS  650D  dengan  setting  1280x720  pixel,  60  FPS  untuk perekaman  video  yang  diletakkan  1  meter  di  depan  responden, OpenBCI  cyton  board dengan  frekuensi sampling  250  Hz,  4  kanal  elektroda gold  plated  bipolar yang  dipasang  pada  otot  artikulator  wajah  dan terkoneksi dengan 1 laptop untuk akuisisi data sinyal EMG, serta 1 laptop lain yang digunakan sebagai layar pemandu. Ilustrasi konfigurasi instrumen pengambilan data yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Perangkat bioamplifier dipasang pada kepala agar mengurangi artefak akibat gerakan yang tidak diinginkan. Elektroda  berlapis  emas  digunakan  karena  emas  memiliki  konduktivitas  listrik  yang  tinggi,  serta  stabilitas kimia  dan  biokompatibilitas  yang  baik  sehingga  dapat  menangkap  sinyal  bioelektrik  dengan  baik  dan  tidak mudah rusak. Konfigurasi bioamplifier serta posisi penempatan elektroda pada responden dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Konfigurasi bioamplifier (a) sisi belakang, (b) sisi atas, dan (c) posisi pemasangan pada responden

## 2.3 Metode Ekstraksi Fitur untuk Evaluasi Sinyal Otot Artikulator
Pengondisian  dilakukan  sebelum  proses  ekstraksi  fitur-fitur  sinyal  otot  artikulator.  Untuk  menghilangkan background  noise dan  informasi  yang  tidak  diinginkan,  dilakukan filtering menggunakkan discrete  wavelet transform (DWT) dan wavelet denoising .
Wavelet adalah  fungsi  yang  menunjukan  kondisi  osilasi  pada  periode  waktu  yang  singkat.  Transformasi wavelet dapat digunakan untuk mencari informasi domain frekuensi dan waktu dari suatu sinyal [8]. Secara matematis transformasi wavelet dituliskan sebagai :
𝑊 𝑎,𝑏 (𝑡) =   ∫ 𝑦(𝑡) 1 √|𝑎| 𝜙 ( 𝑡 − 𝑏 𝑎 ) 𝑑𝑡 (1)
Dengan  y(t)  merupakan  fungsi  EMG  domain  waktu,  W a,b (t)  merupakan  fungsi  domain  fungsi  basis 𝜙 (t). Sementara 𝜙 (t) adalah fungsi basis “ mother wavelet ” , b merupakan translasi, dan a adalah konstanta scaling . DWT adalah transformasi wavelet yang dilakukan pada sinyal diskrit. Pada DWT, proses translasi dan scaling dibentuk  menjadi  a=2 -j dan  b=k2 -j dengan  j  dan  k  adalah integer yang  merepresentasikan  translasi  dan scaling . Sehingga persamaan DWT menjadi :
𝑊 𝑗 (𝑘) =   ∫ 𝑦(𝑛)2 𝑗 2 𝜙(2 𝑗 𝑛 − 𝑘) (2)
Wavelet denoising digunakan untuk mengurangi noise pada sinyal. Metode ini terdiri dari transformasi serta rekonstruksi-dekomposisi wavelet .  Dekomposisi wavelet dilakukan  dengan  cara  meneruskan  sinyal  ke  HPF dan  LPF  yang  kemudian  didapat  koefisien  aproksimasi  (An)  dan  koefisien  detail  (Dn).  Hasil  dekomposisi wavelet direkonstruksi kembali dengan aturan fungsi batas untuk memilah bagian wavelet yang mengandung sinyal dan noise . Penelitian ini menggunakan teknik wavelet denoising 6 tingkat.
Setelah  sinyal  terkondisikan  selanjutnya  dilakukan enveloping dengan root  mean  square (RMS) envelope untuk mendapatkan karakter sinyal secara keseluruhan. Fungsi RMS envelope (y e ) didapatkan dengan merata- ratakan  RMS  dari  sinyal  dalam  suatu window kemudian  menggeser window tersebut  hingga  keseluruhan sinyal, dapat ditulis [9]:
𝑦 𝐸 (𝑛) = 1 𝑁 ∑ 𝑦 𝑅𝑀𝑆 (𝑖). ℎ(𝑛 − 𝑖) 𝑛+ 𝑤𝑖𝑛𝑑𝑜𝑤 2 𝑖=𝑛− 𝑤𝑖𝑛𝑑𝑜𝑤 2 (3)
Dengan h adalah rectangular window dan N adalah jumlah data dalam window .
Setelah dilakukan  pengondisian menggunakan wavelet denoising , dihitung pula nilai energi dari sinyal EMG. Dalam pemrosesan sinyal, Energi dari sinyal didefinisikan sebagai jumlah total dari kuadrat magnitude sinyal atau dalam persamaan matematis ditulis [10]:
𝐸 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 =   ∑ |𝑦(𝑛)| 2 ∞ 𝑛=−∞ (4)
Dengan h adalah rectangular window dan N adalah jumlah data dalam window .
Sementara  itu,  untuk  melihat  koordinasi  antar  otot  artikulator,  dilakukan  korelasi  silang  pada  4  pasang elektroda tersebut. Korelasi silang secara matematis didefinisikan sebagai [10]:
𝑟(𝑙) =   ∑ 𝑦 1 (𝑛)𝑦 2 (𝑛 − 𝑙)
∞ 𝑛= −∞ (5)
Dengan l adalah indeks lag atau delay , serta y 1 (n) dan y 2 (n) merupakan sinyal EMG yang berasal dari elektroda ke 1 dan 2.
Dari  hasil  korelasi  ini,  ditinjau  pula  nilai time  delay kedua  sinyal.  Puncak  terbesar  dari  hasil  korelasi  terjadi ketika kedua sinyal memiliki banyak kesamaan, peak delay tersebut dapat diestimasi secara matematis dapat dituliskan sebagai [11]:
𝑙 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑠𝑖 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥(𝐶𝑜𝑟𝑟(𝑙)) (6)
Dalam  domain  waktu  maka  waktu  dari peak  delay atau  disebut time  delay (tdelay)  dapat  dicari  dengan membagi peak delay dengan frekuensi sampling atau dapat ditulis :
𝑡 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦 = 𝑙 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑠𝑖 𝐹𝑠 (7)

## 2.4 Metode Ekstraksi Fitur untuk Sinyal Suara Ucap
Suara ucap memiliki karakteristik stasioner pada rentang 10-20 ms [12] sehingga suara ucap dapat dicacah dalam  segmen  tersebut. Short  Time  Energy (STE)  merupakan  total  energi  dari  energi  yang  diambil  dalam setiap segmentasi tertentu [13], atau dapat ditulis :
𝐸 𝑛 = ∑ [𝑥(𝑛)ℎ(𝑖 − 𝑛)] 2 ∞ 𝑛=−∞ (8)
Dengan x(n) adalah sinyal suara ucap dan h(i-n) adalah fungsi window .

## 3 Hasil & Diskusi

## 3.1 Peletakan Posisi Elektroda
Daerah  dengan  vektor  terbanyak  berdasarkan  pengolahan optical  flow dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Dari gambar tersebut terlihat bahwa terdapat 4 area dengan kontraksi otot yang dominan pada pengucapan fonem vokal, sehingga dapat disimpulkan bahwa bagian otot wajah yang berperan dalam pengucapan fonem vokal adalah otot zygomaticus major yang berfungsi untuk menarik bagian mulut superior (titik 2 dan 3) serta otot depressor  anguli  oris yang  berperan  untuk  mendorong  bagian  bawah  mulut  (titik  1  dan  4).  4  titik  tersebut selanjutnya digunakan sebagai titik pengukuran sinyal kontraksi otot wajah.
Gambar 4. Posisi peletakan elektroda

## 3.2 Analisis Koordinasi Antar Elektroda Sinyal EMG
Dilakukan 4 variasi korelasi, yaitu korelasi untuk elektroda bagian atas (elektroda 2&3), bawah (1&4), kanan (3&4) serta kiri wajah (1&2). Dari korelasi tersebut didapatkan nilai nilai peak delay yang ditabulasikan pada
Tabel 1. Data ini kemudian diurutkan dengan nilai delay mendekati nol merupakan nilai terkecil. Selanjutnya keempat data dibandingkan satu sama lain dan dilakukan pengurutan berdasarkan elektroda mana yang lebih dulu berkontraksi.
Tabel 1 . Ringkasan parameter fisik Responden Elektroda Delay (ms) per Fonem /a/ /i/ /u/ /e/ /o/ Responden #1 1 & 2 -0.010  -0.005 0.002  -0.136  -0.016 3 & 4 -0.019  -0.015 0.014 0.018  -0.004 2 & 3 -0.001 0.004 0.008 0.021  -0.010 1 & 4 -0.016  -0.020 0.097  -0.022  -0.038 Responden #2 1 & 2 0.026 0.045 0.585 0.030 0.479 3 & 4 0.002 0.022  -0.034 0.105 0.031 2 & 3 -0.022  -0.066  -0.406  -0.024  -0.347 1 & 4 0.186 0.034 0.011 0.116 0.029
Nilai delay yang rendah untuk seluruh pasangan elektroda pada setiap pengucapan untuk kedua responden menandakan  sinkronisasi  untuk  keempat  pasang  elektroda  tersebut.  Dari  pengolahan  ini  juga  didapatkan informasi bahwa pengucapan responden 1 dominan pada kiri bawah atau elektroda 1 kemudian pengucapan berputar  dari  elektroda  1  menuju  elektroda  4  searah  jarum  jam  kecuali  pada  pengucapan  /u/  dan  /e/. Sementara itu, nilai delay antar elektroda pada responden 2 memiliki kecenderungan membentuk artikulator yang  menyerong  ke  kanan  bawah  dan  kiri  atas  lebih  dulu  saat  mengucapkan  hampir  seluruh  fonem  vokal (selain  fonem  /u/).  Untuk  pengucapan  fonem  /u/,  responden  2  memiliki  kecenderungan  membentuk artikulator memutar searah jarum jam dari area kiri atas ke kanan lalu ke kiri bagian bawah otot artikulator.

## 3.3 Perbandingan Energi EMG dan Suara Ucap
Dilakukan perhitungan rasio total energi kontraksi otot yang diperlukan pada proses artikulasi terhadap energi suara  ucap  yang  dihasilkan.  Rasio  energi  kontraksi  terhadap  suara  ucap  yang  telah  dinormalisasi  terdapat pada Gambar 5.
Gambar 5. Rasio energi EMG dan suara ucap pada responden 1 (kiri) dan 2 (kanan)
Secara umum, energi kontraksi otot artikulator bagian bawah ( depressor anguli oris ) bernilai lebih tinggi jika dibandingkan  dengan  otot  artikulator  bagian  atas  ( zygomaticus  major ).  Hal  ini  menandakan  otot  artikulator bagian bawah berperan lebih banyak dalam proses pengucapan fonem vokal. Pada responden 1, rasio total energi kontraksi terhadap energi suara pada pengucapan fonem /o/ dan /i/ memiliki nilai yang paling besar, sedangkan fonem /a/ memiliki nilai yang relatif paling kecil. Sementara itu, pada responden 2, nilai rasio total energi  pada  fonem  /a/  memiliki  nilai  yang  paling  besar,  sementara  fonem  /u/  bernilai  relatif  paling  kecil selama proses artikulasinya.
Selanjutnya,  untuk  meninjau  energi  kontraksi  yang  dibutuhkan  setiap  kondisi  pada  proses  artikulasi,  data pengucapan dibagi ke dalam 3 segmen, yaitu segmen persiapan posisi artikulator (selama 700 ms sebelum suara terdengar), segmen pengucapan, dan segmen pengembalian posisi artikulator (selama 700 ms setelah suara  hilang).  Semua  nilai  yang  diperoleh  kemudian  dinormalisasi  terhadap  nilai  energi  terbesar.  Hasil normalisasi energi EMG pada masing-masing segmen dapat dilihat pada Gambar 6-8.
Gambar 6. Total energi EMG pada segmen persiapan responden 1 (kiri) dan 2 (kanan)
Dari Gambar 6 dapat dilihat bahwa pada segmen persiapan posisi artikulator pada responden 1, dibutuhkan kontraksi  yang  paling  tinggi  pada  persiapan  artikulator  membentuk  fonem  /o/,  sedangkan  energi  kontraksi untuk  mempersiapkan  artikulator  dalam  membentuk  fonem  /i/  relatif  lebih  rendah.  Sementara  itu,  pada responden  2,  fonem  yang  membutuhkan  energi  paling  tinggi  dalam  persiapan  posisi  artikulatornya  adalah fonem /a/, sedangkan yang paling rendah adalah fonem /o/.

## Gambar 7. Total energi EMG pada segmen pengucapan responden 1 (kiri) dan 2 (kanan)
Dari Gambar  7, terlihat bahwa pada  segmen pengucapan, responden 1 membutuhkan  energi  kontraksi otot yang paling tinggi untuk menahan posisi artikulator pada saat pengucapan fonem /i/. Sedangkan pada saat pengucapan fonem /a/ dan /o/, dibutuhkan energi kontraksi otot  yang paling rendah untuk menahan posisi artikulator.  Sementara  itu,  untuk  responden  2  dibutuhkan  energi  kontraksi  yang  lebih  tinggi  pada  saat pengucapan fonem /e/. Sedangkan pada saat pengucapan fonem /u/, energi kontraksi yang diperlukan lebih rendah.
Gambar 8. Total energi EMG pada segmen pengucapan responden 1 (kiri) dan 2 (kanan)
Sementara itu, pada Gambar 8, untuk responden 1, kontraksi otot terbesar untuk mengembalikan artikulator ke posisi semula dibutuhkan pada pengucapan fonem /o/ dan /i/, serta kontraksi otot paling rendah terjadi pada  pengucapan  fonem  /u/.  Pada  responden  2,  energi  kontraksi  terbesar  dibutuhkan  pada  saat pengembalian posisi artikulator pada proses pengucapan fonem /a/ jika dibandingkan dengan fonem lainnya.

## 4 Kesimpulan
Konfigurasi  instrumen  pengambilan  data  yang  dirancang  berhasil  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi multifisis (sinyal kontraksi otot artikulator, suara ucap dan video) untuk keperluan analisis sederhana. Selain itu, titik kontraksi maksimum otot artikulator wajah untuk pengucapan fonem vokal dan diftong berdasarkan analisis optical flow terdapat pada otot zygomaticus major (elektroda 2 dan 3) serta otot depressor anguli oris (elektroda 1 dan 4). Metode enveloping , perhitungan energi kontraksi otot artikulator serta short-time energy suara  ucap  untuk  tiga  segmen  pengucapan  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  korelasi  sinyal  motorik otot artikulator dan sinyal suara ucap pada proses artikulasi fonem vokal.
Sementara  itu,  penemuan  terkait  sinyal  gerak  otot  artikulator  dan  sinyal  suara  ucap  serta  korelasinya  pada proses  artikulasi  fonem  vokal  adalah  sebagai  berikut:  terdapat  kemiripan  kontraksi  pada  pasangan  otot artikulator  bagian  atas  ( zygomaticus  major )  dan  pasangan  otot  artikulator  bagian  bawah  ( depressor  anguli oris ) maupun antar otot artikulator bagian atas dan bawah yang ditandai dengan tingginya koefisien korelasi dan rendahnya nilai delay . Nilai delay menandakan kecenderungan bentuk artikulator seseorang pada proses berbicara.  Nilai delay ini  dipengaruhi  oleh  berbagai  aspek  dan  dapat  berbeda-beda  untuk  setiap  fonem pengucapan  dan  untuk  setiap  responden.  Secara  keseluruhan,  otot  artikulator  bagian  bawah  ( depressor anguli  oris )  berperan  lebih  banyak  dibanding  otot  artikulator  bagian  atas  ( zygomaticus  major )  dalam  proses pengucapan fonem vokal. Hal ini ditandai dengan lebih tingginya total energi kontraksi otot artikulator bawah dibanding  otot  artikulator  atas.  Selain  itu,  energi  kontraksi  otot  yang  diperlukan  untuk  mempersiapkan, menahan serta mengembalikan posisi artikulator memiliki pola yang berbeda untuk setiap fonem. Ditemukan adanya indikasi bahwa besarnya energi kontraksi otot artikulator wajah pada proses artikulasi suara ucap juga dipengaruhi  oleh  jenis  kelamin  seseorang.  Untuk  memastikan  temuan  ini,  dibutuhkan  penambahan  jumlah responden dari kedua kelompok. Penelitian ini merupakan tahap awal. Meskipun begitu, hasil dari penelitian ini  diharapkan  dapat  dijadikan  referensi  untuk  pengembangan  karakterisasi  artikulasi  fonem  berdasarkan perilaku kontraksi otot artikulator pada penelitian berikutnya.

## 5 Referensi
[1] N. S. Jong, A. G. S. de Herrera and P. Phukpattaranont, “ Multimodal Data Fusion of Electromyography and Acoustic Signals for Thai Syllable Recognition ” , IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics , vol. 25, no. 6, pp. 1997-2006, 2021.
[2] N.  Srisuwan,  P.  Phukpattaranont,  ,  &  C.  Limsakul, “ Comparison  of  feature  evaluation  criteria  for  speech recognition based on electromyography ” . Medical & Biological Engineering & Computing , 56(6), pp. 1041 – 1051, 2017.
[3] M.  Janke,  ,  &  L.  Diener, “ Emg-to-speech:  Direct  generation  of  speech  from  facial  electromyographic signals ” . IEEE Transactions TASLP , 25(12), pp. 2375-2385, 2017.
[4] M.  Zhu  et  al.,  "Automatic  Speech  Recognition  in  Different  Languages  Using  High-Density  Surface Electromyography Sensors," in IEEE Sensors Journal , vol. 21, no. 13, pp. 14155-14167, 2021.
[5] M.  B.  I.  Reaz,  M.  S.  Hussain,  and  F.  Mohd-Yasin, “ Techniques  of  EMG  Signal  Analysis:  Detection,
Processing, Classification and Applications ” , Biol Proced Online , vol. 8, pp. 11 – 35, 2006.
[6] Y.  Lyu,  Y.  Yang  and  J.  Ru, “ Gesture  Motion  Detection  Algorithm  Based  on  Optical  Flow  Method ” ,  in IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC) , pp. 128-132, 2015.
[7] Suprijanto et al., “Development System for Emotion Detection Based on Brain Signals and Facial Images.” World  Academy  of  Science,  Engineering  and  Technology,  International  Journal  of  Medical,  Health, Biomedical, Bioengineering and Pharmaceutical Engineering, vol. 3, pp. 13-20, 2009.
[8] S Strang, G., Nguyen. T, W avelet and Filter Banks , Wellesey: Wellesey-Cambridge Press, 1996.
[9] L, Brian. “ Amplitude Analysis Root  Mean  Square EMG  Envelope ”, 4 November 2014. [Online].  Available: https://delsys.com/amplitude-analysis-root-mean-square-emg-envelope/. [Accessed 3 October 2020].
[10] John G. Proakis and Dimitris G. Manolakis. Digital Signal Processing (3rd ed.): Principles, Algorithms, and Applications, USA: Prentice-Hall, Inc., 1996.
[11] S.  Scholl, “ Correlation  for  Time  Delay  Analysis  with  Application  to  RTL-SDR  based  TDOA ”,  April  2019 . [Online].  Available:  http://www.panoradio-sdr.de/correlation-for-time-delay-analysis/.  [Accessed  6 September 2020].
[12] Oday Kamil. “ Frame Blocking and Windowing Speech Signal ”, Journal of Information, Communication, and Intelligence System, JICIS , vol. 4, pp. 87-94, 2018.
[13] X. Yang, et al., “ Comparative Study on Voice Activity Detection Algorithm ” , in International Conference on Electrical and Control Engineering, ICECE , 2010.