Pengkodean Sinyal Suara Dengan Metode Conjugate Structure-Code Excited Linear Prediction (CS-CELP).

(1)

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, CS-CELP 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.

(2)

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.

(3)

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

(4)

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

3.4.3 Seleksi Awal Menggunakan Perkiraan Dari HCi 2 ) (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

(5)

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

(6)

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

(7)

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

(8)

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

(9)

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 Union-

Telecommunications Standardization Sector LD-CELP : Low Delay-Code Excited Linear Prediction

(10)

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;

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];

qlsfp=cos(lt(1,:)); qwtp=qlsfp;

(11)

end

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;

(12)

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

[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);

(13)

[C1,S1,GA1,GB1,P1,P0]=subframe(s(121:160),B1,A1,at1,tmin,tmax,inter_3,inter

[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);

(14)

frac=0;

(15)

for k=lag-1:lag+1

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

(24)

(25)

(26)

(27)

(28)

(29)

(30)

(31)

(32)

(33)

(34)

(35)

(36)

(37)

Nama

:

Umur

:

th

Jenis Kelamin

: L / P ( Lingkari salah satu )

Kualitas

Tidak memuaskan Kurang Cukup Baik Memuaskan

No. Nama File

( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 )

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

Tanda Tangan,

(38)

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.

(39)

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 (CS-CELP).

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 (CS-CELP).

(40)

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

(41)

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 sebesar 4,56e-3, dan Nilai MOS rata-rata sebesar 3,57.

5.2 Saran

(42)

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