Pengkodean Sinyal Suara Dengan Metode Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP).
ABSTRACT
Speech coding can be defined as a method to reduce some information
which is needed to represent speech signal for transmission or storage application.
The main reason of speech coding is how to represent speech information with
low bit rate but with good quality output signal.
CS-CELP 8 kbps based on CELP with a 10 ms frame length. To achieve
short delay and high quality as well as robustness against channel errors, CSCELP uses three new schemes : Line Spectrum Pair (LSP) quantization using
multistage Vector Quantization (VQ) with interframe Moving-Average (MA)
prediction, preselection in the codebook search, and gain Vector Quantization
(VQ) with backward prediction.
At this final project, simulation has been done using CS-CELP method
with MATLAB software. The software can do encode and decode work properly.
Based on the analysis at input and error power form speech coding method with
CS-CELP, with input PCM 8 bit, the mean SNR is 9.15 dB and the mean MSE is
5.14e-3. With input PCM16 bit, the mean SNR is 8.86 dB and the mean MSE is
4.56e-3. And the mean MOS is 3.57. The final result represents a good quality of
synthesized signal.
ii
ABSTRAK
Pengkodean sinyal suara dapat didefinisikan sebagai suatu metode untuk
mengurangi jumlah informasi yang dibutuhkan untuk merepresentasikan sinyal
suara untuk keperluan transmisi atau aplikasi penyimpanan. Tujuan utama dari
pengkodean suara adalah bagaimana merepresentasikan informasi suara dengan
jumlah bit serendah mungkin tetapi kualitas suara output yang dihasilkan cukup
baik.
CS-CELP 8 kbps tergolong pada pengkodean sinyal suara CELP dengan
panjang frame 10 ms. Untuk mendapatkan delay yang rendah dan kualitas yang
baik serta memiliki kekebalan terhadap error kanal, CS-CELP menggunakan tiga
skema yaitu : kuantisasi Line Spectrum Pair (LSP) menggunakan kuantisasi
vektor multistage dengan prediksi interframe moving-average (MA), seleksi awal
pada proses pencarian buku kode, dan gain kuantisasi vektor (VQ) dengan
prediksi backward.
Pada Tugas Akhir ini, simulasi telah dilakukan dengan menggunakan
metode CS-CELP dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB. Perangkat
lunak yang direalisasikan dapat berfungsi melakukan proses encoding dan
decoding. Berdasarkan pengamatan terhadap daya sinyal input dan daya sinyal
error pengkodean sinyal suara CS-CELP, dengan input PCM 8 bit, didapatkan
nilai kualitas suara SNR rata-rata sebesar 9,15 dB dan nilai MSE rata-rata sebesar
5,14e-3. Dengan input PCM 16 bit, didapatkan nilai kualitas suara SNR rata-rata
sebesar 9,86 dB dan nilai MSE rata-rata sebesar 4,56e-3. Dan nilai MOS rata-rata
sebesar 3,57. Hasil yang didapat memperlihatkan kualitas sinyal suara tersintesis
yang cukup baik.
i
DAFTAR ISI
ABSTRAK…………………………………………………………………………i
ABSTRACT………………………………………………………………………ii
KATA PENGANTAR……………………………………………………………iii
DAFTAR ISI……………………………………………………………………...iv
DAFTAR GAMBAR…………………………………………………………….vii
DAFTAR TABEL………………………………………………………………...ix
DAFTAR SINGKATAN……………………………………………………….....x
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang………………………………………………………………1
1.2 Identifikasi Masalah…………………………………………………………2
1.3 Tujuan……………………………………………………………………….2
1.4 Pembatasan Masalah………………………………………………………...2
1.5 Sistematika Pembahasan…………………………………………………….3
BAB II LANDASAN TEORI
2.1 Pengantar…………………………………………………………………….4
2.2 Proses Pengkodean Sinyal Suara……………………………………………4
2.3 Klasifikasi Pengkodean Sinyal Suara……………………………………….5
2.3.1 Waveform Coding……………………………………………………….6
2.3.2 Voice Coding…………………………………………………………….6
2.3.3 Hybrid Coding…………………………………………………………..7
2.4 Sistem Reproduksi Sinyal Suara…………………………………………….7
2.5 Metode Linear Predictive Coding (LPC)………………………………….10
2.5.1 Metode AutoKorelasi…………………………………………………..13
2.5.2 Metode Kovarian………………………………………………………15
2.6 Proses Kuantisasi…………………………………………………………..16
2.6.1 Teori Dasar Kuantisasi Vektor…………………………………………16
2.6.2 Kuantisasi Vektor Koefisien Prediktor………………………………...17
iv
2.7 Performansi Sistem Pengkodean sinyal Suara……………………………..18
2.7.1 Bitrate…………………………………………………………………..19
2.7.2 Kompleksitas…………………………………………………………...20
2.7.3 Waktu Tunda (delay)…………………………………………………..20
2.7.4 Kualitas Suara………………………………………………………….21
BAB III
CONJUGATE STRUCTURE-CODE EXCITED LINEAR
PREDICTION (CS-CELP)
3.1 Struktur CS-CELP…………………………………………………………24
3.2 Stuktur Buku Kode Konjugate……………………………………………..26
3.3 Kuantisasi Line Spectrum Pair (LSP) dengan prediksi interframe………...28
3.3.1 Struktur LSP Quantizer………………………………………………..28
3.3.2 Mencari Parameter LSP………………………………………………..30
3.3.3 Koefisien Prediksi Moving-Average (MA)…………………………….31
3.4 Seleksi Awal Pada Proses Pencarian Buku Kode Random………………..32
3.4.1 Proses Pencarian Buku Kode Random………………………………...32
3.4.2 Seleksi Awal Menggunakan Korelasi Silang (Seleksi Awal I)………..33
) 2
3.4.3 Seleksi Awal Menggunakan Perkiraan Dari HC i (Seleksi Awal II)..34
3.5 Gain Kuantisasi Vektor (VQ) dengan Prediksi Backward………………...36
3.6 Pengujian Buku Kode Konjugate…………………………………………..38
3.7 Hasil Dari Buku Kode Konjugate………………………………………….39
3.7.1 Perbandingan Dengan Buku kode Tunggal Random…………………..39
3.7.2 Pengaruh Dari Seleksi Awal…………………………………………...40
3.7.3 Perbandingan Dengan Buku Kode Gain VQ Tunggal…………………42
BAB IV DATA DAN ANALISA
4.1 Karakteristik Suara Input…………………………………………………..44
4.2 Diagram Alir CS-CELP……………………………………………………45
4.3 Sinyal Suara Input Dan Output…………………………………………….46
4.4 Metode Pengukuran………………………………………………………..49
4.4 Hasil Pengamatan…………………………………………………………..50
v
4.5 Analisa Hasil Pengamatan…………………………………………………52
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan………………………………………………………………...54
5.2 Saran……………………………………………………………………….54
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN A Listing Program CS-CELP...…………...………………………A1
LAMPIRAN B MOS (Mean Opinion Score)…………...……………………….B1
vi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1
: Elemen sistem pengkodean sinyal suara………………………....5
Gambar 2.2
: Klasifikasi pengkodean sinyal suara……………………………..6
Gambar 2.3
: Organ tubuh penghasil suara……………………………………..8
Gambar 2.4
: Bentuk gelombang suara voiced (a) dan unvoiced (b)…………...9
Gambar 2.5
: Model prediksi linier dari vocal tract…………………………...10
Gambar 2.6
: Diagram blok kuantisasi vektor………………………………...17
Gambar 3.1
: Enkoder CS-CELP……………………………………………...24
Gambar 3.2
: Dekoder CS-CELP……………………………………………...25
Gambar 3.3
: Peningkatan kekebalan menggunakan struktur konjugate : (a)
buku kode tunggal (b) buku kode conjugate……………………27
Gambar 3.4
: LSP quantizer…………………………………………………...28
Gambar 3.5
: Contoh khusus dari koefisien prediksi MA……………………..31
Gambar 3.6
: Distorsi spectral (SD) versus orde prediksi MA………………..31
Gambar 3.7
: Proses pencarian buku kode random dengan seleksi awal……...33
Gambar 3.8
: Pola respon implus dari filter sintesis pembobot……………….35
Gambar 3.9
: Segmental SNR versus nilai dari pola respon implus khusus di
proses seleksi awal .…………………………………………….36
Gambar 3.10 : Gain VQ konjugate dengan prediksi backward………………...37
Gambar 3.11 : Perbandingan SNR antara buku kode struktur random dan buku
kode tunggal random untuk bit error random…………………...40
Gambar 3.12 : Segmental SNR versus nilai dari kandidat yang dipilih oleh
seleksi awal I untuk bit error random…………………………...41
vii
Gambar 3.13 : Segmental SNR versus nilai dari kandidat yang dipilih………...42
Gambar 3.14 : Perbandingan nilai Q ekivalen antara buku kode konjugate gain
VQ dan buku kode gain VQ tunggal……………………………42
Gambar 4.1
: Diagram alir dari encoder CS-CELP……………………………45
Gambar 4.2
: Diagram alir dari decoder CS-CELP……………………………46
Gambar 4.3
: Bentuk sinyal ‘Suara1.wav’…………………………………….46
Gambar 4.4
: Bentuk sinyal ‘Suara2.wav’…………………………………….47
Gambar 4.5
: Bentuk sinyal ‘Suara3.wav’…………………………………….47
Gambar 4.6
: Bentuk sinyal ‘Suara4.wav’…………………………………….47
Gambar 4.7
: Bentuk sinyal ‘Suara5.wav’…………………………………….47
Gambar 4.8
: Bentuk sinyal ‘Suara6.wav’…………………………………….48
Gambar 4.9
: Bentuk sinyal ‘Suara7.wav’…………………………………….48
Gambar 4.10 : Bentuk sinyal ‘Suara8.wav’…………………………………….48
Gambar 4.11 : Bentuk sinyal ‘Suara9.wav’…………………………………….48
Gambar 4.12 : Bentuk sinyal ‘Suara10.wav’…………………………………...49
viii
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1
: Performansi Beberapa Standar Pengkodean Sinyal Suara……...19
Tabel 2.2
: Skala DRT………………………………………………………21
Tabel 2.3
: Lima Nilai Skala Untuk Pengujian Metode MOS………………22
Tabel 3.1
: Alokasi Bit CS-CELP…………………………………………..25
Tabel 3.2
: Alokasi Bit Dari LSP Quantizer………………………………..29
Tabel 4.1
: Bunyi Suara Yang Digunakan Untuk Simulasi…………………44
Tabel 4.2
: Hasil Pengamatan Simulasi CS-CELP Secara Objektif…...……50
Tabel 4.3
: Hasil Pengamatan Simulasi CS-CELP Secara Subjektif...……..51
Tabel 4.4
: Hasil Perbandingan Simulasi CS-CELP Dengan TBPE………..51
ix
DAFTAR SINGKATAN
CS-CELP
: Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction
MATLAB
: Matrix Laboratory
LPC
: Linear Predictive Coding
LSP
: Line Spectrum Pair
VQ
: Vector Quantization
MA
: Moving-Average
SNR
: Signal to Noise Ratio
MOS
: Mean Opinion Score
MSE
: Mean Square Error
ADC
: Analog to Digital Converter
DAC
: Digital to Analog Converter
PCM
: Pulse Code Modulation
ADPCM
: Adaptive Differential Pulse Coding Modulation
ITU-T
: The Internasional Telecommunication UnionTelecommunications Standardization Sector
LD-CELP
: Low Delay-Code Excited Linear Prediction
CELP
: Code Excited Linear Prediction
TBPE
: Transformed Binary Pulse Excitation
MNRU
: Modulated Noise Reference Unit
PC
: Personal Computer
x
Program Simulasi CS-CELP
clear;
close all;
clc;
%konstanta (enkoder)
Bp=[0.46363718 -0.92724705 0.46363718];
Ap=[1 -1.9059465 0.9114024];
K3=0.4;
%konstanta (dekoder)
gn=[0.55 0.3025 0.1664 0.0915 0.0503 0.0277 0.0152 0.0084 0.0046 0.0025];
gd=[0.7 0.4900 0.3430 0.2401 0.1681 0.1176 0.0824 0.0576 0.0404 0.0282];
Bhp=[0.93980581 -1.8795834 0.93980581];
Ahp=[1 -1.9330735 0.93589199];
SF=40;
LPW=255;
p=10;
NC0=128;
NC1=32;
GAP1=0.0012;
GAP2=0.0006;
%Insialisasi (enkoder)
global sw
sw=zeros(1,223);
global u
u=zeros(1,234);
global c
c=zeros(1,40);
global memsw
memsw=zeros(1,10); %inisial filter pembobot
%
lt=[pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11;
pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11;
pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11;
pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11];
qlsfp=cos(lt(1,:));
qwtp=qlsfp;
invQRPE(k+32)= 2048+(256*k)-127;
A-1
end
for k=1:8
op=0;fp=0;
global en
en=zeros(1,10);
ew=zeros(1,10);
global beta
beta=0.8;
global Ut
Ut=[-14 -14 -14 -14];
global msys
msys=zeros(1,10);
%Inisialisasi (dekoder)
ltd=[pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11;
pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11;
pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11;
pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11];
qwtd=qlsfp;
gain(1)=1;
rt=zeros(1,188);
Zf=zeros(1,10);
mf=zeros(1,10);
P2p=20;
global Utd
Utd=[-14 -14 -14 -14];
global ud
ud=zeros(1,234);
global cd
cd=zeros(1,40);
%Windowing
for n=1:223
wlpn(n)=0.54-0.46*cos(2*pi*n/447);
end
for n=224:255
wlpn(n)=cos(2*pi*(n-200)/159);
end
k=2:11;
wlag(k)=exp(-0.5*(2*pi*60*(k-1)/8000).^2);
A-2
kor(t4)=korel(swin,(t4-1));
end
[lspcb1,lspcb2,lspcb3,inter_3,inter_31,fg,fg_sum,fg_sum_inv,gbk1,gbk2]=tab_ld
8k;
sd=wavread('Suara1.wav');
sd=(sd(:,1))';
lim=(floor((size(sd,2)-160)/80)-1)*80+121;
for n=3*SF+1:2*SF:2*80+121
%*
Enkoder
*
s=filter(Bp, Ap,sd(n-120:n+119));
sa=s.*wlpn;
r=xcorr(sa,p);
r=r(p+1:2*p+1);
ra(1)=1.0001*r(1);
for k=2:11
ra(k)=wlag(k)*r(k);
end
[a,epsilon,gama]=rtoa(ra);
lsf=poly2lsf(a);
[L0,L1,L2,L3]=qualsp(lsf,fg,lspcb1,lspcb2,lspcb3,lt);
[wt,lt]=getqlsp(L0,L1,L2,L3,lspcb1,lspcb2,lspcb3,fg,lt);
[a1,a2,qlsfp,ilsf]=ipol_lsp2lp(lsf',qlsfp);
[at1,at2,qwtp]=ipol_lsp2lp(wt,qwtp);
[oc,B1,A1,B2,A2,fp]=perwegt(gama(1:2),op,a1,sa(121:200),ilsf,lsf,fp);
top=opitch;
tmin=top-3;
if tmin < 20
tmin = 20;
end
tmax=tmin+6;
if tmax > 143
tmax=143;
tmin=tmax-6;
end
A-3
[C1,S1,GA1,GB1,P1,P0]=subframe(s(121:160),B1,A1,at1,tmin,tmax,inter_3,inter
_31,gbk1,gbk2,0);
[C2,S2,GA2,GB2,P2]=subframe(s(161:200),B2,A2,at2,tmin,tmax,inter_3,inter_3
1,gbk1,gbk2,1);
sw(1:143)=sw(81:223);
%*
Dekoder
*
[wtd,ltd]=getqlsp(L0,L1,L2,L3,lspcb1,lspcb2,lspcb3,fg,ltd);
[at1d,at2d,qwtd]=ipol_lsp2lp(wtd,qwtd);
[mf,Zf,rt]=desframe(P1,P2p,C1,S1,GA1,GB1,P0,0,at1d,mf,Zf,inter_31,gbk1,gbk2
);
[mf,Zf,rt,P2p]=desframe(P2,P2p,Sw,Cw,1,at2,mf);
end
beta=0.8;
global b
b=[0.68 0.58 0.34 0.19];
function G729dec(L0,L1,L2,L3,P1,P0,C1,S1,GA1,GB1,P2,C2,S2,GA2,GB2)
%decoder main function
[at1,at2]=delp(L0,L1,L2,L3);
[mf,Zf,rt]=desframe(P1,P1p,Sw,Cw,0,at1,mf);
[mf,Zf,rt]=desframe(P2,P2p,Sw,Cw,1,at2,mf);
function [at1,at2]=delp(L0,L1,L2,L3)
wt=getqlsp(L0,L1,L2,L3);
[at1,at2]=ipol_lsp2lp(wt,qwtp);
function [mf,Zf,rt]=desframe(P,lagp,Sw,Cw,sf,at,mi)
global b
if sf==0
P0c=0;
for i=3:8
P0c=bitxor(P0c,bitget(P,i));
end
if P0c ~= P0
lag=lagp;frac=0;
else
if P < 197
lag=floor((P+2)/3)+19;
frac=P-3*lag+58;
else
lag=P-112;
A-4
frac=0;
end
end
tmin=lag-5;
if tmin < 20
tmin = 20;
end
tmax=tmin+9;
if tmax > 143
tmax=143;
tmin=tmax-9;
end
else
lag=floor((P+2)/3)-1+tmin;
frac=P-2-3*(lag-tmin);
end
v=itpol30(lag,frac);
c=zeros(1,40);
for i=1:3
mp(i)=5*bitand(Cw,7)+i;
Cw=bitshift(Cw,-3);
c(mp(i))=2*(bitget(Sw,i))-1;
end
mp(4)=2.5*(Cw-rem(Cw,2))+4+rem(Cw,2);
c(mp(4))=2*(bitget(Sw,4))-1;
if lag < 40
for i=lag:40
c(i)=c(i)+beta*c(i-lag);
end
end
E=10*log(sum(c.^2)/40);
Ep=sum(b.*Ut);
gca=10^((Ep+30-E)/20);
gpt=gbk1(ga,1)+gbk2(gb,1);
gamma=(gbk1(ga,2)+gbk2(gb,2));
gct=gca*gamma;
beta=min(0.8,max(0.2,gpt));
u=gpt*v+gct*c;
st=filter(1,at,u);
B=at.*gn;
rt(149:188)=filter(B,1,st);
A-5
for k=lag-1:lag+1
R(k)=sum(rt(149:188).*rt(149-k:188-k));
end
rlt=rt;
A=at.*gd;
%short term postfilter
imp=zeros(1,20);imp(1)=1;
[hf,mf]=filter(B,A,imp,mi);
gf=sum(abs(hf));
[spt,Zf]=filter(1/gf,A,rlt,Zi);
for i=1:2
%tilt compensation
rh(i)=sum(hf(1:21-i).*hf(i:20));
end
k1a=-rh(2)/rh(1);
if k1a < 0
gtk1a=0.9*k1a;
else
gtk1a=0.2*k1a;
end
B=[1 gtk1a];
gt=1-abs(gtk1a);
sf=filter(B,gt,spt);
G=sum(abs(st))/sum(abs(sf));
for i=1:40
g(i+1)=0.85*g(i)+0.15*G;
sfa(i)=g(i+1)*sf(i);
end
g(1)=g(40);
sa=filter(2*Bhp,Ahp,sfa);
rt(1:148)=rt(41:188);
A-6
Nama
:
Umur
:
Jenis Kelamin
: L / P
th
( Lingkari salah satu )
Kualitas
No.
Nama File
1.
Suara1_out.wav
2.
Suara2_out.wav
3.
Suara3_out.wav
4.
Suara4_out.wav
5.
Suara5_out.wav
6.
Suara6_out.wav
7.
Suara7_out.wav
8.
Suara8_out.wav
9.
Suara9_out.wav
10.
Suara10_out.wav
Tidak memuaskan
Kurang
Cukup
Baik
Memuaskan
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
Tanda Tangan,
______________
BAB I
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Beberapa tahun belakangan ini teknologi pengkodean sinyal suara
berkembang sangat cepat dan secara global telah meluas pada jaringan sambungan
internasional, jaringan mobile, selular digital, dan komunikasi satelit. Banyak
ilmuwan dari seluruh dunia melakukan penelitian dalam bidang ini, antara lain
menciptakan metode baru, pendekatan baru atau menyempurnakan metode yang
sudah ada agar dapat lebih optimal. Metode-metode ini semuanya bertujuan
menghasilkan kualitas suara yang baik dan delay serta laju bit yang rendah.
Dengan semakin meningkatnya keperluan komunikasi dari pelanggan,
maka kebutuhan bandwidth semakin bertambah. Teknologi pengkodean sinyal
suara sangat penting dalam mengatasi masalah keterbatasan bandwidth dengan
cara mengoptimalkan bandwidth yang ada semaksimal mungkin.
Pengkodean sinyal suara dapat didefinisikan sebagai suatu metode untuk
mengurangi jumlah informasi yang dibutuhkan untuk merealisasikan sinyal suara
untuk keperluan transmisi atau aplikasi-aplikasi lainnya. Tujuan utama dari
pengkodean ini adalah bagaimana merealisasikan informasi sinyal suara dengan
jumlah bit serendah mungkin, tetapi memiliki kualitas suara sintesis yang
dihasilkan tetap baik.
Banyak penelitian mengenai teknik pengkodean suara untuk menghasilkan
sinyal rekonstruksi yang baik dengan delay serta laju bit sekecil mungkin. Metode
Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP) adalah salah
satu metode pengkodean sinyal suara yang bekerja pada laju bit 8 kbps dengan
panjang frame 10 ms.
2
1.2
Identifikasi Masalah
1. Bagaimana merealisasikan pengkodean sinyal suara dengan metode
Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP) ?
2. Bagaimana kualitas sinyal suara sintesis yang dihasilkan dengan metode
Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP) ?
1.3
Tujuan
Tujuan dari pembuatan tugas akhir ini adalah :
1. Merealisasikan pengkodean sinyal suara dengan metode Conjugate
Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP).
2. Membandingkan kualitas sinyal suara asli dengan suara sintesis dengan
metode Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CSCELP).
1.4
Pembatasan Masalah
Pembatasan masalah yang akan dibahas dalam tugas akhir ini adalah :
1. Sinyal suara yang digunakan adalah sinyal suara manusia dengan
frekuensi antara 300 Hz – 3400 Hz dan disimpan dalam file berbentuk
.wav.
2. Algoritma yang digunakan untuk melakukan proses pengkodean sinyal
suara adalah Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CSCELP).
3. Perangkat lunak yang dipakai untuk simulasi ini adalah MATLAB versi
6.1.
3
1.5
Sistematika Pembahasan
Tugas akhir ini memiliki sistematika pembahasan sebagai berikut:
BAB I
: PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah, identifikasi masalah, tujuan,
pembatasan masalah dan sistematika pembahasan.
BAB II
: LANDASAN TEORI
Bab ini berisi penjelasan secara teoritis mengenai proses pengkodean
sinyal suara, klasifikasi pengkodean sinyal suara, sistem reproduksi sinyal suara,
metode Linear Predictive Coding (LPC), proses kuantisasi, dan performansi
sistem pengkodean sinyal suara.
BAB III
: CONJUGATE STRUCTURE-CODE EXCITED LINEAR
PREDICTION (CS-CELP)
Bab ini berisi penjelasan struktur Conjugate Structure-Code Excited
Linear Prediction (CS-CELP), struktur buku kode konjugate, kuantisasi Line
Spectrum Pair (LSP) dengan prediksi interframe, seleksi awal pada proses
pencarian buku kode random, gain kuantisasi vektor (VQ) dengan prediksi
backward, pengujian buku kode conjugate, serta hasil dari buku kode konjugate.
BAB IV
: DATA DAN ANALISA
Bab ini berisi hasil simulasi dan analisa pengkodean sinyal suara dengan
metode Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP) pada
sinyal suara manusia.
BAB V
: KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi kesimpulan hasil pengkodean sinyal suara dengan metode
Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP) dan saran untuk
pengembangan tugas akhir yang sudah dilaksanakan.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1
Kesimpulan
Kesimpulan yang diperoleh dari Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut:
1. Simulasi pengkodean sinyal suara dengan menggunakan metode CS-CELP
telah direalisasikan.
2. Berdasarkan pengamatan terhadap daya sinyal input dan daya sinyal error
pengkodean CS-CELP dengan input PCM 8 bit, didapatkan nilai SNR
rata-rata sebesar 9,15 dB dan nilai MSE rata-rata sebesar 5,14e-3.
Sedangkan dengan input PCM 16 bit, didapatkan nilai SNR rata-rata
sebesar 8,86 dB, nilai MSE rata-rata sebesar 4,56e-3, dan Nilai MOS ratarata sebesar 3,57.
5.2
Saran
Saran yang dapat digunakan untuk pengembangan selanjutnya adalah:
•
Implementasikan untuk aplikasi real time.
54
DAFTAR PUSTAKA
1. Pribowo, Lukas., “Simulasi Pengkodean Suara dengan Menggunakan Metode
Waveform Interpolative Coding (WIC)”, Tugas Akhir, Universitas Kristen
Maranatha, 2004.
2. Kondoz A. M., “Digital Speech Coding for Low Bit Rate Communication
Systems”, John Willey and Sons, 1994.
3. Y.Bandung., “Algoritma MELP Untuk Pemampatan Sinyal Suara Dengan
Kualitas Tinggi Dan Laju Bit Rendah”, Tugas Akhir, Departemen Teknik
Elektro, Institut Teknologi Bandung, 2000.
4. Sudaryanto, Paulus Sad., “Implementasi CS-ACELP 8 kbps Pada Modul TMS
320 C541”, Tugas Akhir, Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi
Bandung, 1999.
5. Kataoka, Akitoshi., Takehiro Moriya, Shinji Hayashi., “An 8-kb/s Conjugate
Structure CELP (CS-CELP) Speech Coder”, IEEE Transactions On Speech
And Audio Processing, Vol. 4, No. 6, November 1996.
6. Palm III, William J., “Introductions to Matlab 6 for Engineers”, McGraw-Hill
International Edition, 2001.
Speech coding can be defined as a method to reduce some information
which is needed to represent speech signal for transmission or storage application.
The main reason of speech coding is how to represent speech information with
low bit rate but with good quality output signal.
CS-CELP 8 kbps based on CELP with a 10 ms frame length. To achieve
short delay and high quality as well as robustness against channel errors, CSCELP uses three new schemes : Line Spectrum Pair (LSP) quantization using
multistage Vector Quantization (VQ) with interframe Moving-Average (MA)
prediction, preselection in the codebook search, and gain Vector Quantization
(VQ) with backward prediction.
At this final project, simulation has been done using CS-CELP method
with MATLAB software. The software can do encode and decode work properly.
Based on the analysis at input and error power form speech coding method with
CS-CELP, with input PCM 8 bit, the mean SNR is 9.15 dB and the mean MSE is
5.14e-3. With input PCM16 bit, the mean SNR is 8.86 dB and the mean MSE is
4.56e-3. And the mean MOS is 3.57. The final result represents a good quality of
synthesized signal.
ii
ABSTRAK
Pengkodean sinyal suara dapat didefinisikan sebagai suatu metode untuk
mengurangi jumlah informasi yang dibutuhkan untuk merepresentasikan sinyal
suara untuk keperluan transmisi atau aplikasi penyimpanan. Tujuan utama dari
pengkodean suara adalah bagaimana merepresentasikan informasi suara dengan
jumlah bit serendah mungkin tetapi kualitas suara output yang dihasilkan cukup
baik.
CS-CELP 8 kbps tergolong pada pengkodean sinyal suara CELP dengan
panjang frame 10 ms. Untuk mendapatkan delay yang rendah dan kualitas yang
baik serta memiliki kekebalan terhadap error kanal, CS-CELP menggunakan tiga
skema yaitu : kuantisasi Line Spectrum Pair (LSP) menggunakan kuantisasi
vektor multistage dengan prediksi interframe moving-average (MA), seleksi awal
pada proses pencarian buku kode, dan gain kuantisasi vektor (VQ) dengan
prediksi backward.
Pada Tugas Akhir ini, simulasi telah dilakukan dengan menggunakan
metode CS-CELP dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB. Perangkat
lunak yang direalisasikan dapat berfungsi melakukan proses encoding dan
decoding. Berdasarkan pengamatan terhadap daya sinyal input dan daya sinyal
error pengkodean sinyal suara CS-CELP, dengan input PCM 8 bit, didapatkan
nilai kualitas suara SNR rata-rata sebesar 9,15 dB dan nilai MSE rata-rata sebesar
5,14e-3. Dengan input PCM 16 bit, didapatkan nilai kualitas suara SNR rata-rata
sebesar 9,86 dB dan nilai MSE rata-rata sebesar 4,56e-3. Dan nilai MOS rata-rata
sebesar 3,57. Hasil yang didapat memperlihatkan kualitas sinyal suara tersintesis
yang cukup baik.
i
DAFTAR ISI
ABSTRAK…………………………………………………………………………i
ABSTRACT………………………………………………………………………ii
KATA PENGANTAR……………………………………………………………iii
DAFTAR ISI……………………………………………………………………...iv
DAFTAR GAMBAR…………………………………………………………….vii
DAFTAR TABEL………………………………………………………………...ix
DAFTAR SINGKATAN……………………………………………………….....x
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang………………………………………………………………1
1.2 Identifikasi Masalah…………………………………………………………2
1.3 Tujuan……………………………………………………………………….2
1.4 Pembatasan Masalah………………………………………………………...2
1.5 Sistematika Pembahasan…………………………………………………….3
BAB II LANDASAN TEORI
2.1 Pengantar…………………………………………………………………….4
2.2 Proses Pengkodean Sinyal Suara……………………………………………4
2.3 Klasifikasi Pengkodean Sinyal Suara……………………………………….5
2.3.1 Waveform Coding……………………………………………………….6
2.3.2 Voice Coding…………………………………………………………….6
2.3.3 Hybrid Coding…………………………………………………………..7
2.4 Sistem Reproduksi Sinyal Suara…………………………………………….7
2.5 Metode Linear Predictive Coding (LPC)………………………………….10
2.5.1 Metode AutoKorelasi…………………………………………………..13
2.5.2 Metode Kovarian………………………………………………………15
2.6 Proses Kuantisasi…………………………………………………………..16
2.6.1 Teori Dasar Kuantisasi Vektor…………………………………………16
2.6.2 Kuantisasi Vektor Koefisien Prediktor………………………………...17
iv
2.7 Performansi Sistem Pengkodean sinyal Suara……………………………..18
2.7.1 Bitrate…………………………………………………………………..19
2.7.2 Kompleksitas…………………………………………………………...20
2.7.3 Waktu Tunda (delay)…………………………………………………..20
2.7.4 Kualitas Suara………………………………………………………….21
BAB III
CONJUGATE STRUCTURE-CODE EXCITED LINEAR
PREDICTION (CS-CELP)
3.1 Struktur CS-CELP…………………………………………………………24
3.2 Stuktur Buku Kode Konjugate……………………………………………..26
3.3 Kuantisasi Line Spectrum Pair (LSP) dengan prediksi interframe………...28
3.3.1 Struktur LSP Quantizer………………………………………………..28
3.3.2 Mencari Parameter LSP………………………………………………..30
3.3.3 Koefisien Prediksi Moving-Average (MA)…………………………….31
3.4 Seleksi Awal Pada Proses Pencarian Buku Kode Random………………..32
3.4.1 Proses Pencarian Buku Kode Random………………………………...32
3.4.2 Seleksi Awal Menggunakan Korelasi Silang (Seleksi Awal I)………..33
) 2
3.4.3 Seleksi Awal Menggunakan Perkiraan Dari HC i (Seleksi Awal II)..34
3.5 Gain Kuantisasi Vektor (VQ) dengan Prediksi Backward………………...36
3.6 Pengujian Buku Kode Konjugate…………………………………………..38
3.7 Hasil Dari Buku Kode Konjugate………………………………………….39
3.7.1 Perbandingan Dengan Buku kode Tunggal Random…………………..39
3.7.2 Pengaruh Dari Seleksi Awal…………………………………………...40
3.7.3 Perbandingan Dengan Buku Kode Gain VQ Tunggal…………………42
BAB IV DATA DAN ANALISA
4.1 Karakteristik Suara Input…………………………………………………..44
4.2 Diagram Alir CS-CELP……………………………………………………45
4.3 Sinyal Suara Input Dan Output…………………………………………….46
4.4 Metode Pengukuran………………………………………………………..49
4.4 Hasil Pengamatan…………………………………………………………..50
v
4.5 Analisa Hasil Pengamatan…………………………………………………52
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan………………………………………………………………...54
5.2 Saran……………………………………………………………………….54
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN A Listing Program CS-CELP...…………...………………………A1
LAMPIRAN B MOS (Mean Opinion Score)…………...……………………….B1
vi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1
: Elemen sistem pengkodean sinyal suara………………………....5
Gambar 2.2
: Klasifikasi pengkodean sinyal suara……………………………..6
Gambar 2.3
: Organ tubuh penghasil suara……………………………………..8
Gambar 2.4
: Bentuk gelombang suara voiced (a) dan unvoiced (b)…………...9
Gambar 2.5
: Model prediksi linier dari vocal tract…………………………...10
Gambar 2.6
: Diagram blok kuantisasi vektor………………………………...17
Gambar 3.1
: Enkoder CS-CELP……………………………………………...24
Gambar 3.2
: Dekoder CS-CELP……………………………………………...25
Gambar 3.3
: Peningkatan kekebalan menggunakan struktur konjugate : (a)
buku kode tunggal (b) buku kode conjugate……………………27
Gambar 3.4
: LSP quantizer…………………………………………………...28
Gambar 3.5
: Contoh khusus dari koefisien prediksi MA……………………..31
Gambar 3.6
: Distorsi spectral (SD) versus orde prediksi MA………………..31
Gambar 3.7
: Proses pencarian buku kode random dengan seleksi awal……...33
Gambar 3.8
: Pola respon implus dari filter sintesis pembobot……………….35
Gambar 3.9
: Segmental SNR versus nilai dari pola respon implus khusus di
proses seleksi awal .…………………………………………….36
Gambar 3.10 : Gain VQ konjugate dengan prediksi backward………………...37
Gambar 3.11 : Perbandingan SNR antara buku kode struktur random dan buku
kode tunggal random untuk bit error random…………………...40
Gambar 3.12 : Segmental SNR versus nilai dari kandidat yang dipilih oleh
seleksi awal I untuk bit error random…………………………...41
vii
Gambar 3.13 : Segmental SNR versus nilai dari kandidat yang dipilih………...42
Gambar 3.14 : Perbandingan nilai Q ekivalen antara buku kode konjugate gain
VQ dan buku kode gain VQ tunggal……………………………42
Gambar 4.1
: Diagram alir dari encoder CS-CELP……………………………45
Gambar 4.2
: Diagram alir dari decoder CS-CELP……………………………46
Gambar 4.3
: Bentuk sinyal ‘Suara1.wav’…………………………………….46
Gambar 4.4
: Bentuk sinyal ‘Suara2.wav’…………………………………….47
Gambar 4.5
: Bentuk sinyal ‘Suara3.wav’…………………………………….47
Gambar 4.6
: Bentuk sinyal ‘Suara4.wav’…………………………………….47
Gambar 4.7
: Bentuk sinyal ‘Suara5.wav’…………………………………….47
Gambar 4.8
: Bentuk sinyal ‘Suara6.wav’…………………………………….48
Gambar 4.9
: Bentuk sinyal ‘Suara7.wav’…………………………………….48
Gambar 4.10 : Bentuk sinyal ‘Suara8.wav’…………………………………….48
Gambar 4.11 : Bentuk sinyal ‘Suara9.wav’…………………………………….48
Gambar 4.12 : Bentuk sinyal ‘Suara10.wav’…………………………………...49
viii
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1
: Performansi Beberapa Standar Pengkodean Sinyal Suara……...19
Tabel 2.2
: Skala DRT………………………………………………………21
Tabel 2.3
: Lima Nilai Skala Untuk Pengujian Metode MOS………………22
Tabel 3.1
: Alokasi Bit CS-CELP…………………………………………..25
Tabel 3.2
: Alokasi Bit Dari LSP Quantizer………………………………..29
Tabel 4.1
: Bunyi Suara Yang Digunakan Untuk Simulasi…………………44
Tabel 4.2
: Hasil Pengamatan Simulasi CS-CELP Secara Objektif…...……50
Tabel 4.3
: Hasil Pengamatan Simulasi CS-CELP Secara Subjektif...……..51
Tabel 4.4
: Hasil Perbandingan Simulasi CS-CELP Dengan TBPE………..51
ix
DAFTAR SINGKATAN
CS-CELP
: Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction
MATLAB
: Matrix Laboratory
LPC
: Linear Predictive Coding
LSP
: Line Spectrum Pair
VQ
: Vector Quantization
MA
: Moving-Average
SNR
: Signal to Noise Ratio
MOS
: Mean Opinion Score
MSE
: Mean Square Error
ADC
: Analog to Digital Converter
DAC
: Digital to Analog Converter
PCM
: Pulse Code Modulation
ADPCM
: Adaptive Differential Pulse Coding Modulation
ITU-T
: The Internasional Telecommunication UnionTelecommunications Standardization Sector
LD-CELP
: Low Delay-Code Excited Linear Prediction
CELP
: Code Excited Linear Prediction
TBPE
: Transformed Binary Pulse Excitation
MNRU
: Modulated Noise Reference Unit
PC
: Personal Computer
x
Program Simulasi CS-CELP
clear;
close all;
clc;
%konstanta (enkoder)
Bp=[0.46363718 -0.92724705 0.46363718];
Ap=[1 -1.9059465 0.9114024];
K3=0.4;
%konstanta (dekoder)
gn=[0.55 0.3025 0.1664 0.0915 0.0503 0.0277 0.0152 0.0084 0.0046 0.0025];
gd=[0.7 0.4900 0.3430 0.2401 0.1681 0.1176 0.0824 0.0576 0.0404 0.0282];
Bhp=[0.93980581 -1.8795834 0.93980581];
Ahp=[1 -1.9330735 0.93589199];
SF=40;
LPW=255;
p=10;
NC0=128;
NC1=32;
GAP1=0.0012;
GAP2=0.0006;
%Insialisasi (enkoder)
global sw
sw=zeros(1,223);
global u
u=zeros(1,234);
global c
c=zeros(1,40);
global memsw
memsw=zeros(1,10); %inisial filter pembobot
%
lt=[pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11;
pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11;
pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11;
pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11];
qlsfp=cos(lt(1,:));
qwtp=qlsfp;
invQRPE(k+32)= 2048+(256*k)-127;
A-1
end
for k=1:8
op=0;fp=0;
global en
en=zeros(1,10);
ew=zeros(1,10);
global beta
beta=0.8;
global Ut
Ut=[-14 -14 -14 -14];
global msys
msys=zeros(1,10);
%Inisialisasi (dekoder)
ltd=[pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11;
pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11;
pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11;
pi/11 2*pi/11 3*pi/11 4*pi/11 5*pi/11 6*pi/11 7*pi/11 8*pi/11 9*pi/11
10*pi/11];
qwtd=qlsfp;
gain(1)=1;
rt=zeros(1,188);
Zf=zeros(1,10);
mf=zeros(1,10);
P2p=20;
global Utd
Utd=[-14 -14 -14 -14];
global ud
ud=zeros(1,234);
global cd
cd=zeros(1,40);
%Windowing
for n=1:223
wlpn(n)=0.54-0.46*cos(2*pi*n/447);
end
for n=224:255
wlpn(n)=cos(2*pi*(n-200)/159);
end
k=2:11;
wlag(k)=exp(-0.5*(2*pi*60*(k-1)/8000).^2);
A-2
kor(t4)=korel(swin,(t4-1));
end
[lspcb1,lspcb2,lspcb3,inter_3,inter_31,fg,fg_sum,fg_sum_inv,gbk1,gbk2]=tab_ld
8k;
sd=wavread('Suara1.wav');
sd=(sd(:,1))';
lim=(floor((size(sd,2)-160)/80)-1)*80+121;
for n=3*SF+1:2*SF:2*80+121
%*
Enkoder
*
s=filter(Bp, Ap,sd(n-120:n+119));
sa=s.*wlpn;
r=xcorr(sa,p);
r=r(p+1:2*p+1);
ra(1)=1.0001*r(1);
for k=2:11
ra(k)=wlag(k)*r(k);
end
[a,epsilon,gama]=rtoa(ra);
lsf=poly2lsf(a);
[L0,L1,L2,L3]=qualsp(lsf,fg,lspcb1,lspcb2,lspcb3,lt);
[wt,lt]=getqlsp(L0,L1,L2,L3,lspcb1,lspcb2,lspcb3,fg,lt);
[a1,a2,qlsfp,ilsf]=ipol_lsp2lp(lsf',qlsfp);
[at1,at2,qwtp]=ipol_lsp2lp(wt,qwtp);
[oc,B1,A1,B2,A2,fp]=perwegt(gama(1:2),op,a1,sa(121:200),ilsf,lsf,fp);
top=opitch;
tmin=top-3;
if tmin < 20
tmin = 20;
end
tmax=tmin+6;
if tmax > 143
tmax=143;
tmin=tmax-6;
end
A-3
[C1,S1,GA1,GB1,P1,P0]=subframe(s(121:160),B1,A1,at1,tmin,tmax,inter_3,inter
_31,gbk1,gbk2,0);
[C2,S2,GA2,GB2,P2]=subframe(s(161:200),B2,A2,at2,tmin,tmax,inter_3,inter_3
1,gbk1,gbk2,1);
sw(1:143)=sw(81:223);
%*
Dekoder
*
[wtd,ltd]=getqlsp(L0,L1,L2,L3,lspcb1,lspcb2,lspcb3,fg,ltd);
[at1d,at2d,qwtd]=ipol_lsp2lp(wtd,qwtd);
[mf,Zf,rt]=desframe(P1,P2p,C1,S1,GA1,GB1,P0,0,at1d,mf,Zf,inter_31,gbk1,gbk2
);
[mf,Zf,rt,P2p]=desframe(P2,P2p,Sw,Cw,1,at2,mf);
end
beta=0.8;
global b
b=[0.68 0.58 0.34 0.19];
function G729dec(L0,L1,L2,L3,P1,P0,C1,S1,GA1,GB1,P2,C2,S2,GA2,GB2)
%decoder main function
[at1,at2]=delp(L0,L1,L2,L3);
[mf,Zf,rt]=desframe(P1,P1p,Sw,Cw,0,at1,mf);
[mf,Zf,rt]=desframe(P2,P2p,Sw,Cw,1,at2,mf);
function [at1,at2]=delp(L0,L1,L2,L3)
wt=getqlsp(L0,L1,L2,L3);
[at1,at2]=ipol_lsp2lp(wt,qwtp);
function [mf,Zf,rt]=desframe(P,lagp,Sw,Cw,sf,at,mi)
global b
if sf==0
P0c=0;
for i=3:8
P0c=bitxor(P0c,bitget(P,i));
end
if P0c ~= P0
lag=lagp;frac=0;
else
if P < 197
lag=floor((P+2)/3)+19;
frac=P-3*lag+58;
else
lag=P-112;
A-4
frac=0;
end
end
tmin=lag-5;
if tmin < 20
tmin = 20;
end
tmax=tmin+9;
if tmax > 143
tmax=143;
tmin=tmax-9;
end
else
lag=floor((P+2)/3)-1+tmin;
frac=P-2-3*(lag-tmin);
end
v=itpol30(lag,frac);
c=zeros(1,40);
for i=1:3
mp(i)=5*bitand(Cw,7)+i;
Cw=bitshift(Cw,-3);
c(mp(i))=2*(bitget(Sw,i))-1;
end
mp(4)=2.5*(Cw-rem(Cw,2))+4+rem(Cw,2);
c(mp(4))=2*(bitget(Sw,4))-1;
if lag < 40
for i=lag:40
c(i)=c(i)+beta*c(i-lag);
end
end
E=10*log(sum(c.^2)/40);
Ep=sum(b.*Ut);
gca=10^((Ep+30-E)/20);
gpt=gbk1(ga,1)+gbk2(gb,1);
gamma=(gbk1(ga,2)+gbk2(gb,2));
gct=gca*gamma;
beta=min(0.8,max(0.2,gpt));
u=gpt*v+gct*c;
st=filter(1,at,u);
B=at.*gn;
rt(149:188)=filter(B,1,st);
A-5
for k=lag-1:lag+1
R(k)=sum(rt(149:188).*rt(149-k:188-k));
end
rlt=rt;
A=at.*gd;
%short term postfilter
imp=zeros(1,20);imp(1)=1;
[hf,mf]=filter(B,A,imp,mi);
gf=sum(abs(hf));
[spt,Zf]=filter(1/gf,A,rlt,Zi);
for i=1:2
%tilt compensation
rh(i)=sum(hf(1:21-i).*hf(i:20));
end
k1a=-rh(2)/rh(1);
if k1a < 0
gtk1a=0.9*k1a;
else
gtk1a=0.2*k1a;
end
B=[1 gtk1a];
gt=1-abs(gtk1a);
sf=filter(B,gt,spt);
G=sum(abs(st))/sum(abs(sf));
for i=1:40
g(i+1)=0.85*g(i)+0.15*G;
sfa(i)=g(i+1)*sf(i);
end
g(1)=g(40);
sa=filter(2*Bhp,Ahp,sfa);
rt(1:148)=rt(41:188);
A-6
Nama
:
Umur
:
Jenis Kelamin
: L / P
th
( Lingkari salah satu )
Kualitas
No.
Nama File
1.
Suara1_out.wav
2.
Suara2_out.wav
3.
Suara3_out.wav
4.
Suara4_out.wav
5.
Suara5_out.wav
6.
Suara6_out.wav
7.
Suara7_out.wav
8.
Suara8_out.wav
9.
Suara9_out.wav
10.
Suara10_out.wav
Tidak memuaskan
Kurang
Cukup
Baik
Memuaskan
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
Tanda Tangan,
______________
BAB I
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Beberapa tahun belakangan ini teknologi pengkodean sinyal suara
berkembang sangat cepat dan secara global telah meluas pada jaringan sambungan
internasional, jaringan mobile, selular digital, dan komunikasi satelit. Banyak
ilmuwan dari seluruh dunia melakukan penelitian dalam bidang ini, antara lain
menciptakan metode baru, pendekatan baru atau menyempurnakan metode yang
sudah ada agar dapat lebih optimal. Metode-metode ini semuanya bertujuan
menghasilkan kualitas suara yang baik dan delay serta laju bit yang rendah.
Dengan semakin meningkatnya keperluan komunikasi dari pelanggan,
maka kebutuhan bandwidth semakin bertambah. Teknologi pengkodean sinyal
suara sangat penting dalam mengatasi masalah keterbatasan bandwidth dengan
cara mengoptimalkan bandwidth yang ada semaksimal mungkin.
Pengkodean sinyal suara dapat didefinisikan sebagai suatu metode untuk
mengurangi jumlah informasi yang dibutuhkan untuk merealisasikan sinyal suara
untuk keperluan transmisi atau aplikasi-aplikasi lainnya. Tujuan utama dari
pengkodean ini adalah bagaimana merealisasikan informasi sinyal suara dengan
jumlah bit serendah mungkin, tetapi memiliki kualitas suara sintesis yang
dihasilkan tetap baik.
Banyak penelitian mengenai teknik pengkodean suara untuk menghasilkan
sinyal rekonstruksi yang baik dengan delay serta laju bit sekecil mungkin. Metode
Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP) adalah salah
satu metode pengkodean sinyal suara yang bekerja pada laju bit 8 kbps dengan
panjang frame 10 ms.
2
1.2
Identifikasi Masalah
1. Bagaimana merealisasikan pengkodean sinyal suara dengan metode
Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP) ?
2. Bagaimana kualitas sinyal suara sintesis yang dihasilkan dengan metode
Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP) ?
1.3
Tujuan
Tujuan dari pembuatan tugas akhir ini adalah :
1. Merealisasikan pengkodean sinyal suara dengan metode Conjugate
Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP).
2. Membandingkan kualitas sinyal suara asli dengan suara sintesis dengan
metode Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CSCELP).
1.4
Pembatasan Masalah
Pembatasan masalah yang akan dibahas dalam tugas akhir ini adalah :
1. Sinyal suara yang digunakan adalah sinyal suara manusia dengan
frekuensi antara 300 Hz – 3400 Hz dan disimpan dalam file berbentuk
.wav.
2. Algoritma yang digunakan untuk melakukan proses pengkodean sinyal
suara adalah Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CSCELP).
3. Perangkat lunak yang dipakai untuk simulasi ini adalah MATLAB versi
6.1.
3
1.5
Sistematika Pembahasan
Tugas akhir ini memiliki sistematika pembahasan sebagai berikut:
BAB I
: PENDAHULUAN
Bab ini berisi latar belakang masalah, identifikasi masalah, tujuan,
pembatasan masalah dan sistematika pembahasan.
BAB II
: LANDASAN TEORI
Bab ini berisi penjelasan secara teoritis mengenai proses pengkodean
sinyal suara, klasifikasi pengkodean sinyal suara, sistem reproduksi sinyal suara,
metode Linear Predictive Coding (LPC), proses kuantisasi, dan performansi
sistem pengkodean sinyal suara.
BAB III
: CONJUGATE STRUCTURE-CODE EXCITED LINEAR
PREDICTION (CS-CELP)
Bab ini berisi penjelasan struktur Conjugate Structure-Code Excited
Linear Prediction (CS-CELP), struktur buku kode konjugate, kuantisasi Line
Spectrum Pair (LSP) dengan prediksi interframe, seleksi awal pada proses
pencarian buku kode random, gain kuantisasi vektor (VQ) dengan prediksi
backward, pengujian buku kode conjugate, serta hasil dari buku kode konjugate.
BAB IV
: DATA DAN ANALISA
Bab ini berisi hasil simulasi dan analisa pengkodean sinyal suara dengan
metode Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP) pada
sinyal suara manusia.
BAB V
: KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi kesimpulan hasil pengkodean sinyal suara dengan metode
Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP) dan saran untuk
pengembangan tugas akhir yang sudah dilaksanakan.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1
Kesimpulan
Kesimpulan yang diperoleh dari Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut:
1. Simulasi pengkodean sinyal suara dengan menggunakan metode CS-CELP
telah direalisasikan.
2. Berdasarkan pengamatan terhadap daya sinyal input dan daya sinyal error
pengkodean CS-CELP dengan input PCM 8 bit, didapatkan nilai SNR
rata-rata sebesar 9,15 dB dan nilai MSE rata-rata sebesar 5,14e-3.
Sedangkan dengan input PCM 16 bit, didapatkan nilai SNR rata-rata
sebesar 8,86 dB, nilai MSE rata-rata sebesar 4,56e-3, dan Nilai MOS ratarata sebesar 3,57.
5.2
Saran
Saran yang dapat digunakan untuk pengembangan selanjutnya adalah:
•
Implementasikan untuk aplikasi real time.
54
DAFTAR PUSTAKA
1. Pribowo, Lukas., “Simulasi Pengkodean Suara dengan Menggunakan Metode
Waveform Interpolative Coding (WIC)”, Tugas Akhir, Universitas Kristen
Maranatha, 2004.
2. Kondoz A. M., “Digital Speech Coding for Low Bit Rate Communication
Systems”, John Willey and Sons, 1994.
3. Y.Bandung., “Algoritma MELP Untuk Pemampatan Sinyal Suara Dengan
Kualitas Tinggi Dan Laju Bit Rendah”, Tugas Akhir, Departemen Teknik
Elektro, Institut Teknologi Bandung, 2000.
4. Sudaryanto, Paulus Sad., “Implementasi CS-ACELP 8 kbps Pada Modul TMS
320 C541”, Tugas Akhir, Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi
Bandung, 1999.
5. Kataoka, Akitoshi., Takehiro Moriya, Shinji Hayashi., “An 8-kb/s Conjugate
Structure CELP (CS-CELP) Speech Coder”, IEEE Transactions On Speech
And Audio Processing, Vol. 4, No. 6, November 1996.
6. Palm III, William J., “Introductions to Matlab 6 for Engineers”, McGraw-Hill
International Edition, 2001.