dua kali lebih besar dari frekuensi tertinggi dari sinyal yang disampling tersebut. Rumus pada kriteia Nyquist dapat dituliskan [6].
2.1 Keterangan :
F
s
= frekuensi sampling Hz F
m
= frekuensi sinyal analog Hz Pada proses sampling kriteria Nyquist apabila tidak terpenuhi akan
menimbulkan aliasing. Aliasing merupakan adanya frekuensi yang terlihat sebagai frekuensi lain. Gambar 2.3 menunjukan gambar aliasing.
Gambar 2.3 Gambar Aliasing [6]
2.4. 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 normalisasi, pemotongan
sinyal, dan zero padding.
2.4.1. Pre Emphasis
Pre Emphasis adalah proses yang dirancang untuk mengurangi dampak buruk dari
transmisi dan suara latar. Proses pre emphasis sangat baik dalam mengurangi efek distorsi, atenuasi, dan saturasi dari media rekaman. Perhitungan pre emphasis dilakukan pada
sinyal digital dalam domain waktu dan menggunakan persamaan berikut[7] :
1
n s
n s
n s
2.2 Dimana
= 0.9 1 biasanya yang sering digunakan bernilai 0,95 Sn
= sampel ke-n Pada gambar 2.4. menunjukan sinyal masukan yang akan diproses dalam pre emphasis
dan gambar 2.5. menunjukan sinyal masukan yang sudah melewati proses pre emphasis
Gambar 2.4. Sinyal Masukan
Gambar 2.5. Sinyal Hasil Pre Emphasis.
2.4.2. Normalisasi
Normalisasi adalah proses penskalaan amplitudo pada setiap sinyal untuk didapat amplitudo yang diharapkan. Normalisasi bertujuan untuk menyeragamkan nilai amplitudo
dari sinyal sampel [8]. Proses normalisasi sangat diperlukan karena besarnya amplitudo suara manusia saat melakukan pengucapan selalu berbeda. Perhitungan matematis untuk
mencari nilai normalisasi dirumuskan dengan persamaan sebagai berikut :
dengan keterangan sebagai berikut : = hasil data sinyal normalisasi
1,2,3,…,N = data masukan dari sampling
1,2,3,…,N
1000 2000
3000 4000
5000 6000
-0.2 -0.15
-0.1 -0.05
0.05 0.1
0.15
Data tercuplik
Am pli
tu do
Sinyal Masukan Balok
1000 2000
3000 4000
5000 6000
-0.1 -0.05
0.05 0.1
0.15
Data tercuplik
Am pli
tud o
Sinyal Hasil Pre Emphasis
N merupakan banyaknya data sinyal. Pada gambar 2.6. menunjukan sinyal masukan yang akan diproses dalam
normalisasi dan gambar 2.7. menunjukan sinyal masukan yang sudah melewati proses normalisasi.
Gambar 2.6. Sinyal Hasil Pre Emphasis
Gambar 2.7. Sinya Hasil Normalisasi
2.4.3. Pemotongan Sinyal
Pemotongan sinyal dilakukan dengan tujuan untuk memotong beberapa bagian sinyal yang dianggap noise. Dalam proses perekaman, pemotongan sinyal dilakukan pada
bagian awal dan akhir sinyal. Pemotongan sinyal suara dimaksudkan untuk menghilangkan bagian yang dianggap bukan bagian dari sinyal ucapan dan mengurangi noise atau
gangguan sinyal yang diakibatkan dari derau ruangan atau suara pernapasan yang ikut terekam. Gambar 2.8. menunjukan sinyal data ucapan.
1000 2000
3000 4000
5000 6000
-0.1 -0.05
0.05 0.1
0.15
Data tercuplik
Am pli
tud o
Sinyal Hasil Pre Emphasis
1000 2000
3000 4000
5000 6000
-0.8 -0.6
-0.4 -0.2
0.2 0.4
0.6 0.8
1
Data tercuplik
Am pli
tud o
Sinyal Hasil Normalisasi
Gambar 2.8. Posisi Sinyal Data Ucapan Sinyal data yang dibagian kiri dan kanan pada sinyal data ucapan pada gambar 2.8.
menunjukan keberadaan noise atau gangguan suara lain. Noise atau gangguan terjadi dikarenakan faktor lingkungan yang tidak kondusif sehingga mengakibatkan terjadinya
noise . Sinyal data ucapan yang memiliki noise dapat diminimalisir dengan cara
menghilangkan noise disebelah kanan dan kiri dari sinyal data ucapan. Gambar 2.9 menunjukan pemotongan sinyal dengan batas potong 0,3. Pemotongan dilakukan dengan
tahapan hasil normalisasi sinyal data ucapan di potong bagian kiri , lalu di balikan sinyal data dari kiri ke kanan , potong bagian kiri , lalu diakhiri dengan tahapan kembalikan
sinyal pada kondisi awal .
Gambar 2.9. Proses Pemotongan Sinyal
500 1000
1500 2000
2500 -1
-0.5 0.5
1
Data tercuplik
A m
pl itu
do
Potong Sinyal Kiri
500 1000
1500 2000
2500 -1
-0.5 0.5
1
Data tercuplik
A m
pl itu
do
Balikan Sinyal dari Kiri ke Kanan
500 1000
1500 2000
2500 -1
-0.5 0.5
1
Data tercuplik
A m
pl itu
do
Potong Sinyal Kiri
500 1000
1500 2000
2500 -1
-0.5 0.5
1
Data tercuplik
A m
pl itu
do
Balikan Sinyal dari Kiri ke Kanan
