UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007

Transkripsi

1 UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007 SPEAKER IDENTIFICATION DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT DAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACK-PROPAGATION Martono Adi Widyatmoko Abstrak Skripsi ini membahas mengenai sistem speaker identification. Speaker identification merupakan bagian dari speaker recognition, di mana sistem mengenali seorang subjek berdasarkan suaranya dari sekumpulan pola yang sudah disimpan sebelumnya. Sistem ini menggunakan transformasi wavelet diskrit sebagai metode ekstraksi fitur dan jaringan saraf tiruan back-propagation sebagai metode klasifikasi. Input suara akan diproses melalui transformasi wavelet diskrit untuk mendapatkan koefisien sinyal frekuensi rendah hasil dekomposisi yang menyimpan karakteristik suara setiap orang. Koefisien tersebut kemudian akan diklasifikasikan menggunakan jaringan saraf tiruan back-propagation. Pengujian sistem dilakukan mengambil sampel suara yang diambil secara langsung menggunakan mikrofon di ruangan yang tidak kedap suara sebanyak 225 buah terdiri dari 15 orang subjek dan masing-masing memiliki 15 buah sampel suara, di mana 10 sampel digunakan sebagai suara pelatihan dan 5 sisanya digunakan untuk pengujian. Tingkat akurasi pengenalan mencapai 84%. Pengujian juga dilakukan pada subjek yang mengucapkan kata yang sama. Ternyata pemilihan kata yang sama oleh subjek yang berbeda tidak berpengaruh terhadap tingkat akurasi yang dihasilkan oleh sistem. Kata kunci : Speaker identification, transformasi wavelet diskrit, jaringan saraf tiruan, backpropagation. vii

2 KATA PENGANTAR Puji dan syukur kami ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Esa yang telah membimbing kami dalam menyelesaikan skripsi yang berjudul Speaker Identification Dengan Menggunakan Transformasi Wavelet Diskrit Dan Jaringan Saraf Tiruan Back- Propagation. Skripsi ini disusun dengan tujuan untuk memenuhi syarat kelulusan jenjang studi Strata-1 (S1) jurusan Teknik Informatika di Unersitas Bina Nusantara. Tidak lupa pada kesempatan ini kami mengucapkan terima kasih atas segala bantuan dan dorongan yang telah diberikan oleh : Bapak Prof. Dr. Gerardus Polla M. App., Sc. selaku Rektor Unersitas Bina Nusantara yang telah memberikan kesempatan kepada kami untuk menempuh pendidikan di Unersitas Bina Nusantara Bapak Ir. Sablin Yusuf, M.Sc. M.Comp.Sc. selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer, Bapak H. Mohammad Subekti, BE, M.Sc. selaku Ketua Jurusan Teknik Informatika, dan Freddy Purnomo, S.Kom, M.Kom. selaku Sekretaris Jurusan Teknik Informatika Unersitas Bina Nusantara yang telah memberikan kesempatan, kepercayaan, serta saran dalam penyusunan skripsi ini. Ibu Anny Tandyo, S.Kom, M.Sc. selaku dosen pembimbing yang telah menyediakan banyak waktu untuk membantuk, memberikan sumbangan pemikiran, serta membimbing penulis dalam menyelesaikan masalahmasalah yang kami temui selama penyusunan skripsi.

3 Orang tua serta keluarga kami yang telah memberikan dukungan dan nasihat yang membangun dalam menyelesaikan skripsi ini. Rekan-rekan mahasiswa Unersitas Bina Nusantara, terutama dari Himpunan Mahasiswa Teknik Informatika, yang secara langsung maupun tidak langsung telah memberikan dukungan kepada kami. Dengan segala kerendahan hati, kami sangat mengharapkan saran dan kritik untuk membangun skripsi ini. Akhir kata, kami berharap agar skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi semua pembaca dan semua pihak yang berkepentingan. Atas segala perhatiannya, kami ucapkan terima kasih sebanyak-banyaknya. Jakarta, 20 Januari 2007 Tim Penulis

4 DAFTAR ISI

5 Halaman Judul Luar... i Halaman Judul Dalam... ii Halaman Persetujuan Softcover... iii Abstrak... Kata Pengantar... Daftar Isi... v vii Daftar Tabel... xii Daftar Gambar... xiii Daftar Lampiran... xvi BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Ruang Lingkup Tujuan Dan Manfaat Metodologi Sistematika Penulisan... 5 BAB 2 LANDASAN TEORI Suara Sinyal Sinyal Suara Bit Rate Sampling Rate Format File Resource Interchange File Format Waveform Audio Format... 15

6 2.1.6 Silence-Frame Penguatan Suara Normalisasi Audio Konvolusi Pengenalan Pola Speaker Recognition Berdasarkan Fungsi Berdasarkan Metode Ekstraksi Fitur Fast Fourier Transform Short Term Fourier Transform Transformasi Wavelet Transformasi Wavelet Kontinu Transformasi Wavelet Diskrit Transformasi Wavelet Dalam Speaker Identification Jaringan Saraf Tiruan Definisi Jaringan Saraf Tiruan Sejarah Jaringan Saraf Tiruan Komponen Jaringan Saraf Tiruan Fungsi Aktasi Arsitektur Jaringan Saraf Tiruan Metode Pembelajaran Back-Propagation BAB 3 PERANCANGAN SISTEM... 54

7 3.1 Gambaran Umum Tahap Pengambilan Input Suara Tahap Pemprosesan Awal Pembuangan Silence-Frame Penguatan Suara Normalisasi Suara Tahap Ekstraksi Fitur Suara Transformasi Wavelet Diskrit Tahap Klasifikasi Tahap Pelatihan Normalisasi Koefisien Wavelet Representasi Nilai Output Inisialisasi Nilai Weight Inisialisasi Input dan Target Output Proses Perhitungan Forward Proses Perhitungan Backward Proses Update Weight Batas Pelatihan Tahap Pengenalan Inisialisasi Input Proses Perhitungan Forward Perancangan Proses Modul Pemprosesan Awal Modul Ekstraksi Fitur... 76

8 3.6.3 Modul Klasifikasi Perancangan Database Perancangan Layar Perancangan Layar Input Pola Masukan Perancangan Layar Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan Perancangan Layar Identifikasi Suara Perancangan Layar Konfigurasi Sistem dan Database Perancangan Layar Keterangan BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Spesifikasi Sistem Spesifikasi Perangkat Keras Spesifikasi Perangkat Lunak Prosedur Operasional Prosedur Evaluasi Pengujian pada Data Hasil Tangkapan Mikrofon Evaluasi Pengaruh Penggunaan Frekuensi Sinyal Hasil Dekomposisi Wavelet, Penguatan Suara, Dan Normalisasi Evaluasi Pengaruh Level Dekomposisi Wavelet Evaluasi Pengaruh Jumlah Node Pada Hidden Layer Evaluasi Pengaruh Target Error Evaluasi Pengaruh Learning Rate Evaluasi Pengaruh Jumlah Data Pelatihan Per Subjek Evaluasi Pengaruh Jumlah Subjek Evaluasi Pengaruh Kata atau Frase yang Diucapkan

9 4.5 Evaluasi Aplikasi Secara Umum Rangkuman Hasil Evaluasi Secara Keseluruhan BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Saran DAFTAR PUSTAKA RIWAYAT HIDUP LAMPIRAN... L1 A. Suara Pelatihan... L1 B. Suara Pengenalan... L18 C. Listing Program... L27

10 DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Tabel Rentang Sampling Rate dan Penggunaannya Tabel 2.2 Tabel Deskripsi Bagian Format File WAV Tabel 2.3 Tabel Contoh Aplikasi Sistem Pengenalan Pola Tabel 2.4 Tabel Perbandingan Teknologi Biometrik Tabel 2.5 Tabel Perkembangan Penelitian Speaker Recognition Secara Kronologis Tabel 2.6 Tabel Perbandingan FFT, STFT, dan DWT Tabel 3.1 Tabel Database Subjek Tabel 3.2 Tabel Database Pola Masukan Tabel 4.1 Tabel Data Hasil Pengujian Pengaruh Penggunaan Sinyal Hasil Dekomposisi Wavelet, Penguatan Suara, dan Normalisasi Tabel 4.2 Tabel Data Hasil Pengujian Pengaruh Level Dekomposisi Wavelet Tabel 4.3 Tabel Data Hasil Pengujian Pengaruh Jumlah Node pada Hidden Layer Tabel 4.4 Tabel Data Hasil Pengujian Pengaruh Target Error Tabel 4.5 Tabel Data Hasil Pengujian Pengaruh Learning Rate Tabel 4.6 Tabel Data Hasil Pengujian Pengaruh Jumlah Data Pelatihan Per Subjek Tabel 4.7 Tabel Data Hasil Pengujian Pengaruh Jumlah Subjek Tabel 4.8 Tabel Evaluasi Pengaruh Kata atau Frase yang Diucapkan Tabel 4.9 Tabel Konfigurasi Sistem yang Optimal Tabel 4.10 Tabel Rangkuman Hasil Pengujian yang Optimal

11 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 (a) Sinyal Waktu Kontinu dan (b) Sinyal Waktu Diskrit... 8 Gambar 2.2 (a) Sinyal Stationary dan (b) Non-Stationary... 9 Gambar 2.3 (a) Sistem Vokal Manusia dan (b) Diagram Bloknya Gambar 2.4 Gelombang Suara yang Di-sampling Gambar 2.5 Chunk RIFF dengan Dua Subchunk Gambar 2.6 Format File WAV Standar Gambar 2.7 (a) Contoh 72 Byte Pertama dari File WAV dan (b) Penjelasannya Gambar 2.8 Contoh Konvolusi Gambar 2.9 Diagram Proses dari Sistem Pengenalan Pola Gambar 2.10 Rentang Performansi Beragam Sistem Speaker Recognition Gambar 2.11 Bagan Sistem Speaker Verification Gambar 2.12 Bagan Sistem Speaker Identification Gambar 2.13 (a) Sinyal Stationary, (b) Sinyal Non-stationary, dan (c, d) hasil FFTnya Gambar 2.14 (a) Sinyal Non-stationary dan (b) Hasil STFT-nya Gambar 2.15 (a) Fungsi Window dan (b, c) Hasil STFT-nya Gambar 2.16 Sinyal Dengan Frekuensi Tinggi Untuk Waktu Singkat dan Frekuensi Rendah Untuk Waktu yang Lama Gambar 2.17 (a) Sinyal Non-stationary dan (b, c) Hasil Transformasi Wavelet Diskritnya Gambar 2.18 Ilustrasi Algoritma Dekomposisi Wavelet... 40

12 Gambar 2.19 (a) Transformasi Wavelet pada Sinyal Satu Dimensi dan (b) pada Sinyal Suara Gambar 2.20 Model Neuron Gambar 2.21 Fungsi Identitas Gambar 2.22 Fungsi Tangga Gambar 2.23 Fungsi Sigmoid Gambar 2.24 Fungsi Hpertangent Gambar 2.25 Jaringan Saraf Tiruan Lapis Tunggal Gambar 2.26 Jaringan Saraf Tiruan Lapis Banyak Gambar 3.1 Diagram Sistem Speaker Identification Gambar 3.2 Tahap Pengambilan Input Suara Gambar 3.3 Tahap Pemprosesan Awal Gambar 3.4 Urutan Pemotongan Suara Gambar 3.5 (a) Gambar Suara Sebelum dan (b) Sesudah Penguatan Gambar 3.6 Suara Sebelum dan Sesudah Normalisasi Gambar 3.7 Tahap Ekstraksi Fitur Suara Gambar 3.8 Gambar Dekomposisi Wavelet Gambar 3.9 Gambar Sinyal Suara Asli dan Hasil Dekomposisi Gambar 3.10 Tahap Klasifikasi Gambar 3.11 Tahap Pelatihan Gambar 3.12 Ilustrasi Strategi Representasi Nilai Output Gambar 3.13 Ilustrasi Tahap Inisialisasi Input dan Target Output Gambar 3.14 Proses Perhitungan Forward Gambar 3.15 Proses Perhitungan Backward... 72

13 Gambar 3.16 Tahap Pengenalan Gambar 3.17 Rancangan Layar Input Pola Masukan Gambar 3.18 Rancangan Layar Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan Gambar 3.19 Rancangan Layar Identifikasi Suara Gambar 3.20 Rancangan Layar Konfigurasi Sistem dan Database Gambar 3.21 Rancangan Layar Keterangan Gambar 4.1 Layar Penambahan Pola Gambar 4.2 Layar Pelatihan Gambar 4.3 Layar Pengenalan Gambar 4.4 Layar Perubahan Konfigurasi dan Database Gambar 4.5 Layar Keterangan Program Gambar 4.6 Grafik Pengaruh Penggunaan Frekuensi Sinyal Hasil Dekomposisi Wavelet, Penguatan Suara, dan Normalisasi Gambar 4.7 Grafik Pengaruh Level Dekomposisi Wavelet. 99 Gambar 4.8 Grafik Pengaruh Jumlah Node pada Hidden Layer Gambar 4.9 Grafik Pengaruh Target Error Gambar 4.10 Grafik Pengaruh Learning Rate Gambar 4.11 Grafik Pengaruh Jumlah Data Pelatihan Per Subjek. 106 Gambar 4.12 Grafik Pengaruh Jumlah Subjek Gambar 4.13 Grafik Pengaruh Kata atau Frase yang Diucapkan

14 DAFTAR LAMPIRAN Suara Pelatihan... Suara Pengujian... Listing Program... L1 L18 L27