## EKASAKTI JURNAL PENELITIAN & PENGABDIAN (EJPP)
Lisensi: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Diterima: 22 Desember 2023 ,   Diperbaiki: 29 Maret 2024, Diterbitkan: 26 Mei 2024

## PENGENALAN SUARA MANUSIA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN METODE LINEAR PREDICTIVE CODING DAN FAST FOURIR TRANSFORM
Nirwan Sinuhaji 1 , Benar 2* , Romulo P. Aritonang 3 ,
1), 3) ITB Indonesia, 2) Politeknik Negeri Medan, Medan Sumatera Utara.
*Corresponding Author: nirwansinuhaji@yahoo.co.id
Abstract: The  voice  of  each  person  is  basically  different  from  one  another,  therefore  voice  can  be used  in  digital  technology  or  biometric  methods  used  by  humans  to  identify  or  certify  a  person's identity based on their physical characteristics or behavior and this technology is widely used in the fields of security. Health and finance. The voice identification process is the process of finding out the identity  of  a  person  from  the  voice  they  speak.  The  voice  verification  process  is  the  process  of matching  the  inputted  voice  with  the  voice  in  the  database.  This  study  will  use  an  artificial  neural network using the linear predictive coding and fast methods as an initial processor. The voice signal obtained  from  the  recording  results  is  processed  by  a  computer  with  the  FFT  algorithm  so  that  a digital signal is obtained, then parsed, the results of the feature extraction with the FFT method then become the input of the LPC method and then implemented into the Artificial Neural Network.
Keywords: Artificial neural network, Linear Predictive Coding, Fast Fourier Transform
Abstrak: Suara pada setiap orang pada dasarnya memiliki perbedaan satu dengan yang laianya oleh sebab  itu  suara  dapat  digunakan  pada  metodes  teknologi  digital  atau  biometrik  yang  digunakan manusia  untuk  mengidetifikasi  atau  menyertifiasi  identitas  seseorang  berdasarkan  karaktrsitik  fisik atau  prilaku  mereka  dan  teknologi  ini  banyak  digunakan  dalam  bidang  keamanan.  Keshatan  dan keuangan. Proses identifikasi suara yaitu proses untuk mengetahui identitas dari seseorang dari suara yang  diucapkannya.  Proses  verifikasi  suara  yaitu  prosesuntuk  mencocokan  suara  yang  diinputkan dengan  suara  yang  ada  di  database.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan  metode  linear  predictive  coding  dan  fast  sebagai  pemroses  awal.  Sinyal  suara  yang diperoleh  dari  hasil  perekaman,  diolah  oleh  komputer  dengan  algoritma  FFT  sehingga  diperoleh sinyal digital, kemudian diuraikan, hasil ekstraksi ciri dengan metode FFT tersebut kemudian menjadi input metode LPC dan kemudian diimplementasiskan ke Jaringan Syaraf Tiruan
Kata Kunci: Jaringan syaraf tiruan, Linear Predictive Coding, Fast Fourier Transform

## PENDAHULUAN
Perkembangan  media  komunikasi  tidak  lepas  dari  tiga  hal  pokok  yaitu  suara, penglihatan, dan sentuhan sehingga dalam mengembangkan teknologi khususnya kecerdasan buatan  mengacu  pada  tiga  hal  tersebut.  Banyak  kemudahan  yang  ditawarkan  untuk kepentingan interaksi manusia dan komputer, misalnya dalam pengenalan suara.Manusia bisa mengenali  kondisi  seseorang  dengan  mendengar  suaranya,  sebagai  contoh  jenis  kelamin, identitas pembicara, aksen, gaya bicara, emosi, dan kondisi kesehatan dari si pembicara.
(Faradiba,2017  ).  Teknik  jaringan  saraf  tiruan  telah  banyak  dimanfaatkan  pada berbagai  bidang  utamanya  pada  sistem  pengenalan  pola  seperti  citra,  suara,  time  series prediction, dan lain-lain. Pada penelitian ini dibuat suatu sistem memanfaatkan Jaringan Saraf Tiruan metode Propagasi Balik (Back Propagation) untuk pengenalan suara. Sistem ini dapat diterapkan pada pemberian perintah komputer, voice dialling, dan lain lain. Model jaringan saraf  back  propagation  digunakan  di  sini  bersama  dengan  metode  Linear  Predictive  Coding (LPC) dan Fast Fourier Transform (FFT) yang dipakai sebagai pemroses awal.
Sinyal  suara  yang  diperoleh  dari  hasil  perekaman,  diolah  oleh  komputer  dengan algoritma  FFT  sehingga  diperoleh  sinyal  digital,  kemudian  diuraikan,  hasil  ekstraksi  ciri dengan  metode  FFT  tersebut  kemudian  menjadi  input  metode  LPC  dan  kemudian diimplementasiskan ke Jaringan Syaraf Tiruan.
Mekanisme getaran suara sebenarnya sangat kompleks. Ketika celah suara menegang dan  tekanan  udara  meningkat  dari  paru-paru,  periode  membuka  dan  menutupnya  menjadi pendek dan frekuensi (pitch) sumber suara menjadi tinggi. Periode membuka dan menutup ini disebut  getaran  celah  suara.  Sebaliknya,  kondisi  tekanan  udara  yang  rendah  menghasilkan suara frekuensi yang rendah. Sumber suara terdiri atas komponen fundamental dan harmonik yang  dimodifikasi  oleh  jalur  vocal  untuk  menghasilkan  suara,  seperti  dalam  menghasilkan bunyi vokal (a) dan (o). Ucapan manusia dihasilkan oleh suatu sistem produksi ucapan yang dibentuk oleh alat alat ucap manusia. Proses tersebut dimulai dengan formulasi pesan dalam otak pembicara. Pesan tersebut akan diubah menjadi perintah-perintah yang diberikan kepada alat-alat ucap manusia, sehingga akhirnya dihasilkan ucapan yang sesuai dengan pesan yang ingin diucapkan dapat diihat seperti gambar organ pembentikan suara manusia dibawah ini.

## Gambar 2.1 Organ pembentuk suara manusia
Proses produksi suara pada manusia dapat dibagi menjadi tiga buah proses fisiologis, yaitu  :  pembentukan  aliran  udara  dari  paru-paru,  perubahan  aliran  udara  dari  paru-paru menjadi  suara,  baik voiced , maupun unvoiced yang  dikenal  dengan  istilah phonation , dan artikulasi yaitu proses modulasi/ pengaturan suara menjadi bunyi yang spesifik. Organ tubuh ini  dapat  dikelompokkan  menjadi  tiga  bagian  utama,  yaitu  : vocal  tract (berawal  di  awal bukaan pita suara atau glottis, dan berakhir di bibir), nasal tract (dari velum sampai nostril), dan source generator (terdiri dari paru-paru, tenggorokan, dan larynx ).
Secara  garis  besar,  cara  kerja  sistem  pengenalan  suara  ini  adalah  mula-mula  sinyal suara  manusia  yang  diterima  dengan  menggunakan microphone (sinyal  analog)  diubah sehingga  menjadi  sinyal  digital  dengan  bantuan sound  card pada  PC.  Terlihat  pada  gambar dibawah.
Gambar 2. Diagram pengenalan suara

## METODE PENELITIAN
Dalam metode penelitian ini desain dan perancangan sistem metode Neural Network dengan algoritma Backpropagation untuk pengenalan suara. Desain dan perancangan sistem ini meliputi analisis sistem, perancangan sistem, dan desain antarmuka.

## Analisis Kebutuhan Sistem
Metode  analisis  ini  merupakan  tahap  melakukan  analisa  pada  sistem  yang  akan  di bangun. Kebutuhan sistem antara lain sebuah perangkat komputer multimedia dan perangkat lunak pendukung penelitian.
Gambar 3. Gambaran umum kebutuhan sistem Flowchart jaringan syaraf tiruan dapat dilihat seperti gambar dibawah
ya
Gambar 4.  Flowchart jaringan syaraf tiruan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
EKSTRAKSI  FILE  WAV File  WAV  yang  dibuka  awalnya  akan  memuat parameter  yang  tersimpan  pada header chunk ,  berikut  parameter  yang  dimuat: wFomatTag berisi  kata  “RIFF  chunk”  yang  menunjukkan  file  tersebut  berupa  file berformat  WAV. nChannels menunjukkan  mode  stereo  atau  mono. nSamplesPerSec menunjukkan Sample Rate . nBlockAlign menunjukkan jumlah bit yang  digunakan dalam satu sample .
Nilai  ini  juga  ditampung  ke  dalam  memori  untuk  melakukan  tahapan  selanjutnya yaitu preprocessing suara.  Contoh  hasil  membuka  file  WAV  terdapat  pada  gambar dibawah.

## Gambar 4.1 Hasil membuka file WAV

## Propocessing Data
Didalam  Propocessing  Data  terdapat  beberapa  tahapan  yaitu  Framing  sinyal,
Hasil pelatihan Selesai Mulai Parameter jaringan ditentukan tidak Sudah mencapai toleransi error maksimum? Mulai Pelatihan (hitung bobot) Tentukan parameter jaringan
Linier  Prediktif  Coding (LPC),  dan Fast  Fourier  Transform (FFT).  Propocessing  Data berfungsi  melakukan  pembagian  sinyal ke  dalam  beberapa Frame dan Coefisien Cepstral dengan tujuan membagi kalkulasi menjadi unit yang lebih kecil.

## Gambar 4. Procesing data

## Training Data
Pelatihan  pada  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation ini  bersifat Supervised Learning (Belajar  Dengan  Pengawasan).  Parameter  dari  perhitungan  JST  ditentukan terlebih  dahulu  sesuai  dengan  keinginan  pengguna.  Disini  data  yang  diinput  juga  harus diperkenalkan  namanya.  Adapaun  parameter-parameter  dari  JST Backpropagation yang digunakan adalah sebagai berikut

## Gambar 5 Jendela pelatihan data

## Pengujian Dan Pelatihan
Pada  pengujian  pertama  penulis  memulai  dengan  melakukan  pelatihan menggunakan jumlah hidden layer 1 dan jumlah unit hidden 25.  Adapun paramerter JST yang digunakan sebagai berikut.
Tabel 1. Parameter pengujian pertama No. Parameter JST Nilai 1. Jumlah speech 35 2. Jumlah hidden layer 1
3. Jumlah unit hidden layer 25 4. Iterasi maksimum 900000 5. Learning rate 0.25 6. Momentum parameter 0.60 7. Maksimum toleransi error 0.00005
Pengujian  dilakukan  terhadap  sampel  yang  telah  dilatihkan  sebelumnya.  Hasil pengenalan terhadap suara yang telah dilatih dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel  2.  Persentase  hasil  pengujian  untuk  data  dilatih  pada  pengujian pertama
No  Kata Perhitungan Tingkat keberhasilan 1 Buku
∑ �����
7 ∑ ���� � 100% = 7 � 100%  100%
2 Cabang ∑ ����� 7 ∑ ���� � 100% = 7 � 100%  100%
3 Jiwa ∑ ����� 7
∑ ���� � 100% = 7 � 100% 100% 4 Kabel ∑ �����
7
∑ ���� � 100% = 7 � 100% 100% 5 Makan ∑ �����
7
∑ ���� � 100% = 7 � 100% 100%
6. Seluruh data ∑ ����� 35 ∑ ���� � 100% = 35 �
100%
100%
Untuk  pengujian  yang  dilakukan terhadap  sampel  yang  belum dilatihkan sebelumnya, hasil pengenalan dapat dilihat pada tabel 3 .
Tabel  3.  Persentase  hasil  pengujian  untuk  data  luar  pelatihan  pada pengujian pertama
No Kata Perhitungan Tingkat keberhasilan 1 Buku
∑ �����
3
∑ ���� � 100% = 4 � 100%  75% 2
Cabang
∑ ����� 2 ∑ ���� � 100% = 4 � 100%  50%
3 Jiwa ∑ ����� 1 ∑ ���� � 100% = 4 � 100%  25% 4
Kabel ∑ ����� 2 ∑ ���� � 100% = 4 � 100%  50%
5 Makan
∑ �����
3 ∑ ���� � 100% = 4 � 100%  75% 6. Seluruh data ∑ ����� 11
∑ ���� � 100% = 20 �
100%
55%
Sistem  memilliki  tingkat  keberhasilan  sebesar  100%  untuk  mengenali  kata  yang  telah dilatih.  Sedangkan  pengujian  terhadap  kata  diluar  pelatihan  yang  ditunjukkan  oleh  tabel  3. memiliki tingkat keberhasilan lebih kecil yaitu sebesar 55%.

## KESIMPULAN

## Simpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan metode  Back  Propagation  merupakan  alat  yang  efektif  dalam  pengenalan  suara.  Pengujian pada  sampel  yang  telah  dilatih  dengan  sistem  ini  berhasil  mencapai  tingkat  pengenalan hingga  100%,  menandakan  keakuratan  yang  sangat  tinggi  dalam  kondisi  pelatihan.  Namun, performa  sistem  ketika  diuji  dengan  sampel  yang  tidak  termasuk  dalam  pelatihan menunjukkan variasi tingkat pengenalan yang lebih rendah, berkisar antara 30% hingga 55%. Temuan ini mengindikasikan adanya tantangan dalam generalisasi model terhadap data baru. Selain itu, tingkat  pengenalan tertinggi  tercatat saat  menggunakan satu  hidden layer dengan dua  puluh  lima  unit,  menunjukkan  bahwa  konfigurasi  ini  paling  optimal  untuk  tugas pengenalan suara dalam penelitian ini.

## Saran
Beberapa hal yang dapat diperhatikan untuk penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Penelitian dapat dilanjutkan secara waktu nyata ( real time ), yang dapat dilakukan dengan  cara  menghubungkan  alat  input  suara  ( microphone )  dengan  perangkat lunak secara langsung.
2. Perlu dilakukan proses pra pengolahan ( preprocessing ) yang lebih kompleks pada suara sehingga ciri-ciri suara yang lebih detil.

## REFERENSI

## Ahmad Arifin (2018) Aplikasi jaringan syaraf tiuan metode perceptron pada pengenalan suara
Andi  Sri  Irtawat,dkk  (2019)Implementasi  Metode  Fast  Fourier  Transform  (FFT)  Dalam Mengklasifikasikan Suara Pria dan Wanita di Laboratorium Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Balikpapan
Arif  Syaifuddin,  Suryono  (2014)  FAST  FOURIER  TRANSFORM  (FFT)  UNTUK ANALISIS SINYAL SUARADOPPLER ULTRASONIK
Dine  Tiara  Kusuma  (2021)  Fast  Fourier  Transform  (FFT)  Dalam  Transformasi  Sinyal Frekuensi Suara Sebagai Upaya Perolehan Average Energy (AE) Musik
FaradibaJuli  (2017  )  Pengenalan  Pola  Sinyal    Suara  Manusia  Menggunakan  Metode Back Propagation Neural Network

## Harun  Sujad,dkk  (2017)SISTEM  PENGOLAHAN  SUARA  MENGGUNAKAN
ALGORITMA FFT (FAST FOURIER TRANSFORM)
Irmawan  S.Si,M.T  (2014)  Pengenalan  kata  dengan  metode  linear  predictive  coding  dan jaringan syaraf tiruan pada mobile robot jariingan
Irsam  Rahmat  Yusuf,  -  (2018 PEMBANGUNAN  MODEL  PENGENALAN  SUARA MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING
Lisa  Setiawati  (dkk)  (2017)  Penerapa  Algoritma  genetika  untuk  pengenalan  pola  suara Mada  Sanjaya  W.S  dkk,  (2014)  IMPLEMENTASI  PENGENALAN  POLA SUARA MENGGUNAKAN  MEL-FREQUENCY  CEPSTRUM  COEFFICIENTS (MFCC)  DAN  ADAPTIVE  NEURO-FUZZY  INFERENSE  SYSTEM  (ANFIS) SEBAGAI KONTROL LAMPU OTOMATIS
M.  Ma’ruf  Idris  (2010)  pengenalan  suara  manusia  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan model propagasi