Perpustakaan Digital ITB

Speech forensic merupakan bidang ilmu yang sedang berkembang dengan pesat di Indonesia. Ilmu ini diperlukan untuk menganalisis hasil rekaman pembicaraan dari tersangka sebuah tindakan kriminal. Meskipun mungkin seseorang dapat memastikan bahwa suara pada sebuah rekaman merupakan suara seseorang, namun pada pengadilan diperlukan sebuah bukti yang lebih nyata, kuat, dan objektif. Permasalahan yang sering ditemukan dalam identifikasi ciri akustik suara ucap adalah adanya noise, yaitu sinyal yang tidak diinginkan. Noise ini mengubah suara dari sang pembicara dan menganggu ekstraksi pitch (frekuensi dasar atau F0) pada speech forensic, karena rekaman yang diolah juga mengandung rekaman lain. Oleh karena itu, dibutuhkan aplikasi yang dapat menghilangkan noise tersebut walaupun tidak 100 persen tereliminasi. Algoritma reduksi noise ini ada dalam metode adaptive filtering, suatu metode pengolahan sinyal yang sering dipakai dalam industri. Adaptive filtering bekerja dengan cara melakukan iterasi untuk mencari fungsi transfer dari sebuah sinyal. Fungsi ini mempunyai pembobotan yang berguna untuk menitikberatkan penggunaan data sebagai prediksi kondisi lingkungan. Data yang ada ini setelah diolah akan dimasukkan kembali seperti elemen feedback pada sistem kontrol. Metode adaptive filter yang dipakai adalah least square adaptive filter. Eksperimen pada penelitian ini dilakukan menggunakan penambahan noise dari sumber noise yang sering terdapat pada ruang interogasi, seperti ambient noise ruangan. Filter tersebut digunakan untuk mengolah sinyal suara manusia sebelum dilakukan ekstraksi ciri akustiknya, yang akan dibandingkan dengan hasil dari software Praat. Dari hasil eksperimen, dapat disimpulkan bahwa metode reduksi noise ini sudah dapat memperkecil efek yang ditimbulkan oleh noise tersebut untuk ciri akustik pitch. Untuk formant, filter yang diterapkan masih belum dapat mereduksi noise secara signifikan. Persen kebenaran dari pitch bernilai 87,82% sedangkan untuk formant bernilai sebesar 61,54%.