Perpustakaan Digital ITB

ABSTRAK: Aspek terpenting dalam pemroscsan sinyal ucapan untuk berbagai aplikasi adalah aspek spektrum sinyal ucapan. Pemrosesan sinyal ucapan dengan teknik pengodean prediksi linier (Linear Predictive Coding atau LPC) telah banyak digunakan pada berbagai aplikasi. Pada teknik LPC, koefisien prediktor merupakan representasi spcktral sinyal ucapan. Permasalahan utama yang muncul pada aplikasi dengan laju bit rendah adalah bagaimana caranya melakukan kuantisasi kocfisicn LPC. Kuantisasi tiap-tiap elemen koefisien LPC secara langsung jarang dilakukan karena koefisien tersebut sangat rawan tcrhadap kcsalahan kuantisasi. Untuk menurunkan tingkat kepekaan kcsalahan kuantisasi, maka dilakukan konversi koefisien LPC menjadi frekuensi Line Spectrum Pairs (LSP) untuk merepresentasikan spektrum sinyal ucapan. Kuantisasi skalar dilakukan terhadap tiap-tiap frekuensi LSP tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh level kuantisasi skalar frekuensi LSP dengan menggunakan pendekatan pola statistiknya, sehingga diperoleh representasi sinyal ucapan berbahasa Indonesia yang efektif dan efisien. Dengan mclakukan training terhadap kurang Icbih 22.000 frame sinyal ucapan berbahasa Indonesia dari 20 pembicara pria maupun wanita, diperoleh tabcl level kuantisasi frekuensi LSP untuk merepresentasikan spektrum sinyal ucapan tiap frame analisis. Dengan menggunakan tabel tersebut alokasi bit untuk merepresentasikan spektrum sinyal ucapan hanya membutuhkan 34 bit, dengan nilai rata-rata distorsi spektrum dibawah I dB yaitu sebesar 0,77619 dB. Berdasarkan basil penelitian tersebut. maka Label level kuantisasi frekuensi LSP yang dihasilkan dapat digunakan untuk merepresentasikan spcktrum sinyal ucapan berbahasa Indonesia dalam berbagai aplikasi dengan laju bit 2.400 bps. Dalam pcnclitian ini aplikasi pemroscsan sinyal ucapan diarahkan pada komunikasi suara dijital.