Gambar 2.12. Tampilan Proses Sampling Didalam kriteria Nyquist dituliskan bahwa frekuensi samplingminimal harus lebih
besar sama dengan 2 kali nilai frekuensi sinyal analog yang akan dicuplik .Kriteria Nyquist perlu diperhatikan dalam melakukan pencuplikan.Lebih jelasnya kriteria Nyquist
menyatakan sebuah sinyal harus memiliki pencuplikan rate yang lebih besar dari 2
dengan adalah frekuensi paling tinggi yang muncul di sebuah sinyal.
2.8. Preprocessing
Prepocessing merupakan tahapan awal untuk mengkondisikan sinyal sebelum
diproses dalam ektraksi ciri.Preprocessing dilakukan untuk membuang noise pada sinyal ucapan. Dalam preprocessing ada beberapa tahapan meliputi pre-emphasis,normalisasi,
pemotongan sinyal, dan zero padding.
2.8.1. Pre Emphasis
Pada proses pre emphasis sinyal denganfrekuensi tinggi diloloskan dan sinyal denganfrekuensi rendah difilter hal ini dilakukan dengantujuan untuk meratakan bentuk
sinyal untukfrekuensi tinggi maupun rendah suara. Filter pre emphasis dinyatakan dalam persamaan seperti berikut[15]:
s’n = sn – αsn−1 2.14
dimana: sn =sampel sinyal masukan ke-n
α= konstanta dimana 0,9 α 1,0
2.8.2. Normalisasi
Normalisasi adalah proses dimana membuat penskalaan pada nilai amplitudo tiap data sinyal sesuai skala yang diinginkan. Proses ini dilakukan agar nilai amplitudo pada
tiap data sinyal yang akan diolah bernilai sama. Besarnya nilai amplitudo sinyal suara
manusia saat melakukan pengucapan selalu berbeda-beda, sehingga penskalaan nilai amplitudo sinyal terhadap acuan skala yang diinginkan sangat diperlukan [16].
2.15 dengan keterangan sebagai berikut :
= hasil data sinyal normalisasi 1,2,3,…,N = data masukan dari sampling 1,2,3,…,N
N merupakan banyaknya data sinyal. Proses normalisasi sinyal suara diperlihatkan pada gambar 2.13. Gambar pada sisi
atas memperlihatkan sinyal yang akan dinormalisasi dan gambar pada sisi bawah memperlihatkan hasil normalisasinya. Dari gambar tersebut diperlihatkan berubahnya nilai
amplitudo setelah skalanya diperbesar.
Gambar 2.13. Contoh hasil proses sampling
Gambar 2.14. Contoh hasil proses normalisasi
2.8.3. Pemotongan Sinyal
Gambar 2.15. Proses Pemotongan Sinyal
1000 2000
3000 4000
5000 6000
7000 8000
-0.8 -0.6
-0.4 -0.2
0.2 0.4
0.6 0.8
1 Pemotongan data sinyal sebelah kiri
Data ke-
Am pli
tu de
1000 2000
3000 4000
5000 6000
7000 8000
-0.8 -0.6
-0.4 -0.2
0.2 0.4
0.6 0.8
1 pembalik urutan data sinyal
Data ke-
Am pli
tud e
500 1000
1500 2000
2500 3000
-0.8 -0.6
-0.4 -0.2
0.2 0.4
0.6 0.8
1 pemotongan data sinyal sebelah kanan
Data ke-
Am pl
itu de
500 1000
1500 2000
2500 3000
3500 4000
-1 -0.8
-0.6 -0.4
-0.2 0.2
0.4 0.6
0.8 1
Hasil pemotongan
Data ke-
A m
pl itu
de
Pemotongan sinyal merupakan proses yang berkaitan dengan ekstraksi ciri. Proses ini bertujuan untuk memotong beberapa bagian sinyal. Dalam proses perekaman,
pemotongan sering terjadi untuk bagian awal dan akhir sinyal. Pemotongan bagian awal dan akhir sinyal suara dimaksudkan untuk menghilangkan bagian yang tidak termasuk
bagian dari sinyal ucapan serta untuk mengurangi cacat sinyal akibat derau ruangan yang ikut terekam.Sinyal yang dianggap sebagi noise tersebut berasal dari suara lingkungan
sekitar atau derau pernapasan. Keberadaan sinyal tersebut akan lebih baik jika diminimalisir dengan cara dihilangkan.
Pada grafikpertama dari gambar 2.15 dengan batas potong 0.3data sinyal hasil normalisasi ditinjau kembali untuk mencari urutan data yang nilai amplitudonya di atas
nilai positif batas potong dan di bawah nilai negatif batas potong. Pada grafik kedua data sinyal akan dihilangkan dari awal hingga data pertama dari hasil pencarian. Setelah
dihilangkan kemudian urutan data sinyal dibalik dari belakang ke depan seperti pada grafikketiga. Kemudian proses diulang kembali dengan peninjauan data sinyal dan
menghapus data dari awal hingga data pertama dari hasil pencarian. Pada grafik kelima urutan data sinyal diurutkan kembali dari belakang ke depan agar urutan datanya kembali
pada aslinya.
2.8.4. Zero padding