Klasifikasi Suara Pria Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT)

JNATIA Volume 1, No 2, Februari 2023 Jurnal Nasional Teknologi dan Aplikasinya Klasifikasi Suara Pria Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT) Anak Agung Gde Ramananda Kartikeya Pattraksha a1, Agus Muliantaraa2 a Informatics Departement, Udayana University Badung, Bali, Indonesia 1 2 Abstract Every Person has a different voice. According to gender, there are six voices: soprano, soprano, and tenor for women, and tenor, baritone, and bass for men. Each type of sound has a by different range and with different frequency. In this study, the Fast Fourier Transform (FFT) method was used to classify male voice types, and each user's voice was recorded and processed using the FFT method to obtain the appropriate range. Sound in this study has obtained results with up to 80% accuracy. The results obtained from this work are fairly consistent and provide evidence that the FFT method can be used for digital signal processing. Keywords: Fast Fourier Transform, Sound type, Men, Frequency, 1. Pendahuluan Choir atau paduan suara adalah istilah yang digunakan untuk menyebut grup musik. Secara umum, sebelum membentuk paduan suara suara, perlu ditentukan jenis suara masing-masing penyanyi oleh pelatih Panduan suara. Ini harus dilakukan di depan Pelatih dan menggunakan piano untuk mencocokkan nada yang dinyanyikan penyanyi. Sejauh ini belum ada sistem khusus yang memiliki fungsi mengenali suara penyanyi tersebut. Pengolahan suara adalah kegiatan memproduksi suara kencang. Suara manusia diproduksi oleh pita suara. Dimana suara setiap orang memiliki suara yang berbeda-beda. yang dimana terbagi ke dalam enam jenis berdasarkan pada jenis kelamin. Suara pria dibagi menjadi tiga, yaitu tenor, baritone, dan bass, sedangkan suara wanita terbagi menjadi tiga yaitu sopran, mezzo soprano, dan alto [1]. Namun, tidak semua orang mengetahui jenis suara yang dimiliki. Jenis suara manusia dapat ditentukan dari jangkauan vokalnya. Rentang vokal dapat ditentukan dengan mencocokkan nyanyian suara manusia dengan senar instrumen tertentu. [2] Karena dalam menentukan dan menggolongkan jenis suara tersebut dibutuhkan pengetahuan dan keahlian dalam bidang music maupun olah vokal. Dalam penelitian sebelumnya. Dimana sebuah sistem dirancang untuk mengklasifikasi suara pria dan Wanita menggunakan metode FFT dan aplikasi MATLAB. Jenis suara diperoleh berdasarkan rentang vokal. Perancangan dan pengujian sistem ini mendapatkan hasil dimana metode FFT dapat mengklasifikasikan suara berdasarkan rentang frekuensi dan rentang vokal.[3] Pengklasifikasian suara anak juga dapat dilakukan menggunakan metode FFT. Dalam hal ini dilakukan penelitian yang dapat mengidentifikasi suara anak-anak dan mengklasifikasikannya ke dalam jenis suara manusia berdasarkan frekuensinya dengan menggunakan metode FFT, yaitu mengubah sinyal domain waktu menjadi sinyal domain frekuensi. [4] Dalam penelitian “character recognition of aceh male voice using FFT method” [5] peneliti membuat sistem dimana bisa mengenali karakter suara seseorang. Penelitian ini melakukan Pengenalan karakter suara laki-laki Aceh yang diucapkan oleh anak-anak, remaja dan dewasa. Hasil tes penelitian ini menunjukkan tingkat akurasi 81,2% dengan menggunakan metode FFT Rut Arini juga melakukan penelitian lain yang mengangkat topik Mengidentifikasi Sinyal Suara Manusia Menggunakan Metode FFT. Dalam penelitian ini dirancang sebuah sistem untuk mengidentifikasi suara manusia dengan cara mencocokkan suara yang dimasukkan dengan 755 JNATIA Volume 1, No 2, Februari 2023 Jurnal Nasional Teknologi dan Aplikasinya database yang ada. Dimana tingkat deteksi meningkat ketika frekuensi gambar lebih tinggi, dan pada penelitian ini tingkat deteksi terbaik adalah 96% dengan pemblokiran 256 frame. Namun, tingkat pengenalan ucapan menurun ketika skor blok bingkai kurang dari 128, yaitu 16, 32, dan 64. [6] Berdasarkan penelitian yang sudah dijelaskan sebelumnya, terbukti bahwa metode FFT bisa dipakai buat melakukan pemrosesan frekuwensi digital. 2. Metode Penelitian 2.1 Jenis Suara Manusia Terdapat enam jenis suara yang dimiliki oleh manusia, yang dibedakan berdasarkan jenis kelamin. Tipe suara yang dimiliki oleh pria yaitu tenor, baritone dan bass. Tenor adalah suara tertinggi yang dimiliki oleh pria. Tipe suara ini berada dalam kisaran C3 hingga C5. Baritone adalah suara laki-laki yang lebih rendah dari tenor tetapi lebih tinggi dari bass. Tipe suara bariton berada dalam kisaran A2 hingga A4. Sedangkan bass merupakan suara terendah yang dimiliki oleh pria yaitu dengan kisaran E2 hingga E4. Tabel 1. Tipe suara pria 2.2 Tenor C3-C5 130.813-523.251 Baritone F2-F4 87.3071-349.228 Bass E2-E4 82.407-329.628 Data Dalam penelitian ini menggunakan data berupa suara dari 10 Pria yang tentunya memiliki jenis suara yang berbeda-beda, yang direkam dan disimpan dalam sebuah file dengan format .wav. file input suara akan diproses menggunakan metode FFT sehingga dapat ditentukan jenis suaranya. 2.3 Metode 2.3.1 Fourier Transform Transformasi Fourier merupakan contoh transformasi yg mengganti domain ketika sebagai domain frekuensi. Analisis domain frekuensi juga biasa digunakan, seperti halnya filter. Dengan transformasi Fourier, sinyal dapat dilihat sebagai objek dalam domain frekuensi. Transformasi Fourier dapat didefinisikan dengan persamaan (1) sebagai berikut: 𝑋(𝑓) = ∫ ∞𝑥(𝑡)𝑒 − 𝑖2𝜋𝑓𝑡𝑑𝑡 =∫ −∞ 𝑥(𝑡) cos(2𝜋𝑓𝑡)𝑑𝑡 − 𝑖 ∫ ∞ 𝑥(𝑡) sin(2𝜋𝑓𝑡)𝑑𝑡 (1) dapat ditulis dengan : ∫ ∞𝑥(𝑡) cos(2𝜋𝑓𝑡) 𝑑𝑡 → ∑ 𝑛𝑥(𝑛∆𝑡) cos(2𝜋𝑓𝑛∆𝑡) ∆𝑡 = ∑ 𝑛𝑥(𝑛∆𝑡) cos(2𝜋𝑛𝑚∆𝑡∆𝑓) ∆𝑡 = ∑ 𝑥(𝑛∆𝑡)cos (2𝜋𝑛𝑚𝑁𝑛)∆𝑡 Domain waktu dari periode sinyal dinyatakan dengan T = Nt, sementara dalam frekuensi domain f = f s N dimana d mereprentasikan antara frekuensi dan f s = 1 t = Nf. dengan demikian, persamaan (4) tf = 1 N, ini adalah hubungan antara domain waktu dan domain frekuensi. Menurut persamaan Nyqiust. di mana frekuensi sampling minimum (Fs) adalah 2 kali frekuensi sinyal analog yang akan dikonversi (Fin max) untuk menghindari efek aliasing frekuensi. Alias adalah terjadinya frekuensi yang sama sebagai akibat dari transformasi yang tidak dapat membedakan frekuensi asal dari frekuensi kepercayaan.. 756 JNATIA Volume 1, No 2, Februari 2023 Jurnal Nasional Teknologi dan Aplikasinya 2.3.1.1 Discrete Fourier Transform (DFT) Discrete Fourier Transform merupakan deret terdefinisi dalam domain frekuensi diskrit yang merepresentasikan transformasi fourier dari deret berhingga. DFT adalah bagaimana mengubah sesuatu atau sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi. Transformasi Fourier Diskrit digunakan untuk mengubah data diskrit dari domain waktu ke domain frekuensi. sinyal diskrit dihasilkan dari sinyal analog yang diberikan dalam Persamaan (2). 𝑥(𝑓) = ∫ ∞ 𝑥(𝑡)𝑒 − 𝑗2𝜋𝑓𝑡𝑑𝑡 2.3.1.2 (2) Fast Fourier Transform (FFT) Fast Fourier Transform (FFT) adalah algoritma transformasi Fourier yang dikembangkan dari algoritma Discrete Fourier Transform (DFT). Algoritma Fast Fourier Transform sangat efisien dalam menghitun (...truncated)