Pengindentifikasian Suara Tinggi Dan Rendah Pada Pria Dan Wanita Ditinjau Dari Pitch Dan Formant Menggunakan Metode Support Vector Machine

Pengenalan suara merupakan proses identifikasi suara berdasarkan kata yang diucapkan seseorang yang ditangkap oleh perangkat input suara untuk dikenali dan kemudian diterjemahkan menjadi sebuah data yang dipahami oleh komputer. Ketika manusia mengeluarkan suara, saat itulah suara tersebut menyampaikan beberapa informasi di dalam kata yang diucapkan melalui

gelombang suara. Informasi suara tersebut dapat diketahui melalui fitur suara itu sendiri, diantaranya dengan pitch dan formant, dimana pitch adalah frekuensi

fundamental dari sinyal suara yang dihasilkan karena getaran pita suara, dan formant adalah frekuensi resonansi akustik dari bidang suara manusia. Kedua fitur

tersebut merupakan fitur suara yang sangat penting untuk mengidentifikasi suara yang diucapkan dari seseorang. Tahapan analisis pengidentifikasian suara ini dengan tahap pre-processing, feature extraction, dan classification. Tahapan pre-processing dengan preemphasis, frame blocking, dan hamming window dari sinyal suara. Tahapan feature extraction dengan autocorrelation untuk menentukan pitch dan linear

predictive coding untuk menentukan formant, serta tahapan classification dengan support vector machine untuk mengklasifikasikan fitur suara yang akan

digunakan untuk mengidentifikasi suara tinggi dan rendah. Berdasarkan hasil pengujian terhadap simulator dengan kesimpulan bahwa rata-rata nilai pitch pria untuk suara tinggi maupun rendah lebih rendah dari wanita, rata-rata nilai formant ke-1 dan formant ke-2 wanita untuk suara tinggi dan rendah lebih tinggi dari pria, rata-rata formant ke-3 pria untuk suara tinggi

dan rendah lebih tinggi dari wanita, fitur suara yang lebih cocok merepresentasikan suara tinggi untuk pria dan wanita adalah pitch, kisaran pitch dan formant untuk suara pria adalah 191.1435 Hz (F0), 503.9955 Hz (F1),

956.9225 Hz (F2), dan 1561.43 Hz (F3). Untuk suara wanita adalah 268.51 Hz (F0), 534.871 Hz (F1), 1080.4475 Hz (F2), dan 1690.835 Hz (F3). Simulator

mampu memprediksi suara tinggi dan rendah baik untuk pria dan wanita dengan persentase akurasi sebesar 70% untuk suara pria dan 100% untuk suara wanita. Kata

by someone who captured the sound input device to be recognized and then translated into a data that is understood by the computer. When humans make a sound, that's when the voice convey some information in spoken words through sound waves. The voice information can be known through the voice feature itself, including the pitch and formant, where the pitch is the fundamental frequency of the sound signal produced by the vibration of the vocal cords, and formant is the acoustic resonance frequency of the human voice field. Both of these features is a voice feature that is very important to identify the spoken voice of a person. Voice identification analysis stage is the stage of re-processing, feature extraction and classification. Stages of pre-processing with pre-emphasis, frame blocking, and hamming window of the sound signal. Stages feature extraction with autocorrelation to determine pitch and linear predictive coding to determine formant, as well as the stages of classification by support vector machine to

classify voice features that will be used to identify high and low voices. Based on the results of testing of the simulator with the conclusion that the average value of a man's voice pitch high and low is lower than women, the

average value of formant formant 1st and 2nd women's high and low sounds higher than men, the mean average formant all three men to the sound of high and low is higher than women, the voice feature is better suited to represent the voice high for men and women is the pitch, the range of pitch and formant for a male voice is 191.1435 Hz (F0), 503.9955 Hz (F1) , 956.9225 Hz (F2), and 1561.43 Hz (F3). For a female voice is 268.51 Hz (F0), 534 871 Hz (F1), 1080.4475 Hz (F2), and 1690,835 Hz (F3). Simulator able to predict high and low noise for both men and women with an accuracy percentage of 70% for the voices of men and 100% for the female voice.