Florentina Tatrin Kurniati, Florentina Tatrin
STMIK STIKOM Bali

Published : 2 Documents
Articles

Found 2 Documents
Search

Pemodelan Filter Adaptif Untuk Perbaikan Kualitas Sinyal Audio Multi Wicara Kurniati, Florentina Tatrin; Febriyanto, Valentinus Ronny A
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 9 No 1 (2014)
Publisher : Bagian P2M STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (327.248 KB)

Abstract

Suara atau wicara adalah gelombang dihasilkan organ getar manusia, suara umumnya mempunyai arti dan makna serta merupakan bentuk komunikasi yang alami. Penyebab kualitas sinyal wicara mengalami gangguan atau distorsi adalah derau ataupun sinyal pengganggu lainnya (multiwicara). Untuk memperbaiki dan meningkatkan kualitas dari sinyal tersebut diperlukan suatu filter yang mampu mengidentifikasi antara sinyal yang dikehendaki dan sinyal yang harus direduksi. Filter adaptif merupakan filter yang mampu melakukan reduksi dengan menggunakan input lainnya sebagai referensi untuk penghapusan derau. Oleh karena itu agar tujuan untuk penghapusan derau dapat dipenuhi maka dirancang suatu model sistem adaptif untuk mereduksi gangguan pada sinyal wicara. Model penghapus derau yang dikembangkan menggunakan algoritma LMS dan sinyal uji menggunakan sinyal wicara yang digabungkan bersama dengan derau. Hasil pengujian didapatkan untuk proses penghapusan derau adaptif multiwicara telah berhasil dengan baik dengan nilai SNR keluaran 2.5694 dB dengan waktu komputasi tercepat 0.582059 detik
Analisis Running Time Algoritma MFCC-Multikanal dan MFCC-Dualkanal untuk Ekstraksi Huizen, Roy Rudolf; Kurniati, Florentina Tatrin
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 13 No 2 (2019): Jurnal Sistem dan Informatika
Publisher : Bagian P2M STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (769.199 KB)

Abstract

Identifikasi suara prosesnya diawali dengan mengekstraksi sampel kata. Ekstraksi ciri merupakan bagian penting pada pengenalan suara. Fungsinya untuk memperoleh karakteristik pola frekuensi pada setiap kata. Salah satu metode ekstraksi ciri yang andal adalah MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients). Metode ini telah banyak dikembangkan guna meningkatkan nilai akurasi. Pengembangan metode terkadang tidak memperhatikan kompleksitas algoritma, namun hanya sebatas nilai akurasi. Agar dapat mengetahui kompleksitas algoritma perlu dilakukan analisis dengan menggunakan uji Big O, yaitu dengan mengukur dalam dimensi waktu (running time). Pada penelitian ini varian MFCC yang akan di analisis adalah MFCC-multikanal dan MFCC dualkanal. Pengujian menggunakan beberapa varian data mulai dari berjumlah 1, 10, 20, 40, 200 dan 400. Hasil pengujian diperoleh untuk varian MFCC multikanal running time terendah adalah 0.0774 detik dan tertinggi 23.7211 detik, sedangkan pada MFCC dualkanal, running time terendah 0.00398 detik dan tertinggi 12.58 detik. Berdasarkan hasil tersebut MFCC multikanal mempunyai running time lebih tinggi dibandingkan MFCC dualkanal. Agar running time tidak terlalu tinggi pengembangan metode MFCC perlu memperhatikan kompleksitas algoritma sehingga nilai akurasi dan kompleksitas dapat selaras.