Penentuan Filterbank Wavelet Menggunakan Algoritma Mean Best Basis untuk Ekstraksi Ciri Sinyal Suara Ber-Noise - Abdurahim Abdurahim; Syahroni Hidayat (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2020)
Belakangan ini filterbank berbasis wavelet sebagai ekstraktor ciri mulai banyak dikembangkan untuk dapat menggantikan peran ciri Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dalam sistem pengenalan suara otomatis. Salah satu filterbank ciri wavelet yang dikembangkan adalah Wavelet-Packet Cepstral Coefficient (WPCC). Namun sejauh ini pengembangannya hanya difokuskan untuk suara tanpa noise. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mendesain WPCC untuk suara yang mengandung noise. Algoritma Mean Best Basis (MBB) dan fungsi wavelet db44 dan db45 digunakan untuk memperoleh desain filterbank WPCC. Suara yang digunakan adalah rekaman suara vokal bahasa Indonesia a, i, u, e, é, o, dan ó yang mengandung noise. Hasil menunjukkan telah terbentuk dua buah desain filterbank WPCC. Masing-masing merupakan hasil penerapan fungsi daubechies db44 dan db45. Noise tidak memberikan pengaruh terhadap pembentukan kedua filterbank WPCC tersebut. Kedua bentuk filterbank telah memenuhi standar bentuk filter MFCC terutama untuk variabel range dan skala frekuensinya. Range frekuensinya berkisar antara 125 Hz - 1000 Hz dengan bentuk skala yang linier untuk frekuensi di bawah 1000 Hz. Sehingga dapat disimpulkan kedua bentuk filterbank WPCC ini dapat dipertimbangkan untuk digunakan sebagai ekstraktor ciri suara ber-noise.