HUBUNGAN ANTARA SPEECH INTELLIGIBIITY SUARA WANITA DAN TINGKAT TEKANAN BUNYI BACKGROUND NOISE Oleh Suyatno, M.Si **), Dra. Lea Prasetio, MSc**), Fariz Farianto *) *Mahasiswa: Jurusan Fisika, FMIPA-ITS **Staf Pengajar: Jurusan Fisika, FMIPA-ITS ABSTRAK Telah dilakukan penelitian hubungan antara Speech Intelligibility (SI) suara wanita dan tingkat tekanan bunyi Background noise. Pengujian dilakukan di ruang uji laboratorium Akustik Fisika ITS dengan volum 33,42 m2. Dari hasil analisa dan perhitungan diperoleh bahwa semakin tinggi Speech to Noise Ratio (SNR) maka semakin besar %SI yang didapat. Secara berturut-turut jenis background noise yang mereduksi SI terbesar adalah Brown noise, Pink noise, dan White noise. Speech to Noise Ratio (SNR) yang sama tetapi tingkat tekanan suara berbeda untuk +5 dB, menghasilkan nilai SI yang sama untuk suara wanita. Kata kunci: SI, SNR, Background noise Intelligibility dan tingkat tekanan bunyi Background Noise suatu ruangan serta mengetahui hubungan antara Speech Intelligibility dengan SPL Background Noise pada SNR sama.
1. PENDAHULUAN Kejelasan pembicaraan dalam sebuah komunikasi sangat penting. Namun sering kali dalam keadaan yang bising pendengar kesulitan mengerti atau memahami apa yang diucapkan oleh pembicara. Hal tersebut menyebabkan komunikasi kurang efektif karena informasi yang disampaikan oleh pembicara tidak dapat diterima dengan sempurna oleh pendengar. Kejelasan pembicaraan sangat dipengaruhi oleh tingkat tekanan bunyi pembicara dan tingkat kebisingan latar belakang (Background Noise) dalam suatu ruang. Kejelasan pembicaraan dalam suatu ruang dapat diukur dengan beberapa besaran, besaran tersebut antara lain adalah Speech Intelligibility (SI), Articulation Loss of Consonan (%Alcons), Rapid Speech Transmission Index (RASTI), dan Usefultodetrimental Sound Ratio (U50). Speech Intelligibility merupakan salah satu besaran yang dapat digunakan secara langsung untuk mengukur kejelasan pembicaraan. Mengetahui kejelasan pembicaraan dalam suatu ruang pembicaraan (auditorium, kelas, tempat ceramah, dll) sangat penting agar kita dapat memperbaiki parameter-parameter akustik dalam ruang tersebut sehingga informasi yang disampaikan di ruang tersebut dapat terdengar dengan jelas. Tugas akhir ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara Speech
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Karakteristik Sinyal Pembicaraan Suara manusia adalah bentuk gelombang kontinyu dengan frekuensi berkisar antara 100 sampai dengan 400 Hz. Suara pembicaraan terdiri dari huruf vokal dan konsonan yang dijalin dari nada-nada yang menonjol ke dalam pola tertentu. Suara pembicaraan yang mengandung banyak vokal membuat suara seseorang menjadi jelas, dan memberi konstribusi pada nada dasar pembicaraan. Huruf-huruf vokal meningkatkan kualitas kejelasan pembicaraan. Namun demikian, kejelasan utama pada pembicaraan terletak pada pengucapan huruf-huruf konsonan secara benar. 2.2 Tingkat Kebisingan (Background Noise)
Sekitar
Background Noise adalah kebisingan ketika sumber bunyi yang akan diukur tidak beroperasi. Background Noise dapat juga diartikan bunyi selain dari bunyi yang kita amati, yang terdengar bersamaan dengan bunyi yang kita amati tersebut. Background Noise timbul akibat kebisingan di dalam ruang atau sekitar ruang tempat pengukuran, misalnya ketika murid mendengarkan seorang guru 1
menerangkan dan terdengar bunyi motor dan bunyi peralatan elektronik, maka bunyi motor dan bunyi peralatan elektronik adalah background noise terhadap suara guru. Setiap tempat memiliki background noise yang berbeda tergantung lingkungan sekitar tempat tersebut. Dalam ruang pembicaraan seperti auditorium dan ruang kelas, disyaratkan memiliki background noise yang rendah sehingga informasi yang disampaikan pembicara, guru atau dosen dapat didengar secara sempurna oleh pendengar.
oktafnya menurun sebesar 6 dB. Bunyinya terdengar seperti deru bunyi air terjun atau hujan dengan level rendah.
2.4 Speech to Noise Ratio (SNR) Speech to Noise Ratio (SNR) dapat diartikan sebagai perbandingan antara level suara yang diukur dengan level bunyi yang tidak diinginkan. Dalam skala dB, SNR merupakan selisih tingkat tekanan suara yang kita ukur dengan tingkat tekanan bunyi background noise. Secara matematis SNR dapat ditulis sebagai
2.3 Warna Bunyi (Colour of Noise) Bunyi merupakan kumpulan dari sinyal acak yang memiliki karakteristik fisis tertentu bergantung pada sumber bunyi itu sendiri. Salah satu karakteristik fisis bunyi adalah bentuk spektrum bunyi. Dalam ilmu akustik, dibuat bermacam-macam sumber bunyi dan dinamakan warna bunyi. Ada banyak kebisingan berdasarkan spektrumnya, diantaranya White noise, Pink noise, Brown(ian) noise, Blue noise, Violet noise, Grey noise, dan Miscellanea. Dalam tugas akhir ini hanya akan digunakan tiga spektrum bunyi, yaitu White noise, Pink noise, dan Brown noise. 1. White Noise White noise adalah bunyi yang tingkat intensitasnya sama pada semua frekuensi. Bunyi yang terdengar seperti desis ini biasanya digunakan untuk membuat sirine sepeda motor.
SNR
=
SPL
Speech
–
SPL
noise………………..…………(2.1)
dengan: SNR = Speech to Noise Ratio (dB) SPL Speech = tingkat tekanan suara yang kita ukur (dB) SPL noise = tingkat tekanan Background Noise (dB) SNR bernilai negatif (-) jika tingkat tekanan background noise lebih besar dari pada tingkat tekanan suara yang kita ukur. Sebaliknya jika tingkat tekanan suara yang kita ukur lebih besar dari pada tingkat tekanan background noise maka SNR yang didapat akan bernilai positif (+). Semakin besar nilai SNR maka suara akan terdengar semakin jelas.
2. Pink Noise Pink noise adalah bunyi yang tingkat intensitas pada frekuensi pita oktafnya menurun sebesar 3 dB. Pink noise memiliki distribusi daya yang sama untuk setiap oktaf, sehingga daya antara 0,5 Hz dan 1 Hz adalah sama seperti antara 5.000 Hz dan 10.000 Hz. Oktaf adalah adalah suatu kenaikan tingkatan nada dalam jarak interval ∆f=f2-f1=2f1. Beberapa peneliti mengatakan bahwa bunyi ini banyak terjadi dimana-mana. Bunyi pink noise sering muncul dalam sistem fisis maupun biologis pada peralatan elektronik dan bunyi detak jantung. 3.Brown Noise Brown Noise (ditemukan oleh Robert Brown) atau Red Noise ini merupakan bunyi yang intensitas bunyi pada tiap frekuensi pita
2.5 Kejelasan Pembicaraan Kejelasan pembicaraan dapat diartikan sebagai banyaknya kata atau kalimat yang mampu didengar dengan baik dan benar oleh pendengar. Kejelasan pembicaraan sangatlah penting dalam komunikasi. Kata yang diucapkan seseorang harus jelas agar pendengarnya mengerti apa yang diucapkan. Tingkat kekerasan suara yang diucapkan harus cukup untuk didengar dan pengucapan fonem satu dan yang lain harus dapat dibedakan. Fonem merupakan unsur bahasa terkecil yang masih dapat memberikan perbedaan makna. Contohnya pada kata sabar dan sadar, huruf b dan d merupakan fonem karena dapat memberikan perbedaan arti pada kedua kata tersebut. Kejelasan pembicaraan dipengaruhi oleh banyak faktor, diantaranya: kondisi 2
lingkungan tempat terjadinya pembicaraan, pengucapan kata oleh pembicara, kondisi pendengar, dan kata yang diucapkan. Kondisi lingkungan yang dimaksud berupa background noise di tempat tejadinya percakapan tersebut. Pada tempat yang memiliki tingkat tekanan bunyi background noise yang tinggi, pendengar akan kesulitan untuk mengerti informasi yang disampaikan pembicara. Pembicara harus berbicara lebih keras agar pendengar mengerti apa yang diutarakan. Jika pembicaraan tersebut terjadi dalam ruang, maka waktu dengung ruang tersebut juga dapat mempengaruhi kejelasan pembicaraan. Pengucapan kata oleh pembicara memegang peran penting dalam kejelasan pembicaraan. Keras tidaknya kata diucapkan, cepat atau lambat dalam melafalkan kata, dan aksen dari pembicara sangat mempengaruhi pemahaman kata oleh pendengar. Kondisi pendengar yang sedang sakit atau lelah akan membuat pendengar sulit untuk berkonsentrasi dalam komunikasi. Informasi akan lebih mudah dimengerti jika diucapkan dengan bahasa atau kata yang familiar ditelinga pendengar.
(Sumber Long, marshall, 2006) Gambar 1 Hubungan antara speech to noise ratio terhadap persen inteligibilitas
Rekaman kalimat, kata, dan kata yang tak memiliki arti mempunyai nilai kesulitan yang berbeda untuk didengar jika diputar dengan background noise. Kata tak memiliki arti lebih sulit dikenali dengan benar dibanding kata yang memiliki arti dan kalimat. Bila diurutkan dari yang paling mudah dikenali secara berturut-turut adalah kalimat, kata, kata tak memiliki arti. Hal tersebut dapat dilihat dari hasil penelitian Miller (1951) pada Gambar 1. Selanjutnya dalam tugas akhir ini penulis menggunakan kata-kata phonetically ballanced dalam bahasa Indonesia. Phonetically Balanced Word List dalam bahasa Indonesia ini biasanya digunakan untuk tes audiometri. P.B. list tersebut disusun oleh Fakulitas kedokteran, jurusan spesialis telinga hidung dan tenggorokan (THT) Universitas Gajah Mada dan jurusan THT Universitas Airlangga. Daftar susunan kata P.B. list dapat dibaca pada lampiran I. Hasil pengukuran Speech Intelligibility ini nantinya dapat digunakan untuk menyimpulkan kejelasan pembicaraan suatu ruang, yaitu kategori tidak jelas untuk SI 0%-25%, kurang jelas 25%50%, jelas 50%-75%, dan sangat jelas untuk 75%-100%.
2.6 Speech Intelligibility(SI) Speech Intelligibility merupakan ukuran kejelasan pembicaraan dari fraksi kata atau kalimat yang dapat dipahami oleh pendengar. Kalimat, kata, atau kata tak memiliki arti tersebut dapat berupa suara langsung ataupun berupa rekaman. Suara rekaman lebih dianjurkan untuk digunakan dalam pengukuran Speech Intelligibility karena lebih konsisten dan terkendali. Metode pengukuran Speech Intelligibility, yaitu pendengar disuruh mencatat kalimat, kata, atau kata tak memiliki arti yang ia dengar yang diputar dalam berbagai tingkat tekanan background noise atau waktu dengung.
3
3.
tugas akhir ini meliputi buku-buku teks, artikel dan jurnal ilmiah serta materi dari internet. Peralatan yang digunakan untuk mendapatkan data tugas akhir ini adalah: Mikropon SLM dan laptop yang telah diinstal perangkat lunak audio editor Sebagai perekam PB list suara wanita Sound Level Meter Rion tipe NL-20 Alat untuk mengukur besarnya SPL Tripod Sebagai penyangga SLM agar ketinggiannya tetap Amplifier Sebagai penguat bunyi yang dikeluarkan dari PC sebelum masuk ke speaker Komputer (PC) Setelah perangkat lunak Yoshimasa Elektronic diinstal, PC berfungsi sebagai pembangkit Background Noise jenis White Noise, Pink Noise, dan Brown Noise
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Tahap-tahap Penelitian Pada penelitian tugas ahir ini dilakukan analisa hubungan antara Speech Intelligibility suara wanita terhadap tingkat tekanan bunyi Background Noise suatu ruangan. Pelaksanaan penelitian tugas akhir ini mengikuti tahapantahapan sesuai diagram alir pada Gambar 2. STUDI LITERATUR DAN PENGENALAN SARANA PERALATAN
PROSES PEREKAMAN PB LIST SUARA WANITA
PROSES PENGAMBILAN DATA
PENGOLAHAN DATA
KESIMPULAN
3.3 Proses Perekaman PB List Suara Wanita Proses perekaman suara dilakukan di ruang uji, laboratorium Akustik jurusan Fisika FMIPA ITS. PB List dilafalkan oleh seorang wanita dan direkam menggunakan mikropon SLM yang dihubungkan dengan laptop yang telah terinstal perangkat lunak audio editor. Hasil rekaman kemudian diatur Leq nya menggunakan perangkat lunak audio editor agar didapatkan nilai yang sama pada tiap kata. Suara wanita yang diputar pada Leq 70 dB tanpa background noise buatan, (selanjutnya disebut Background noise saja) didengarkan pada jarak 2 meter, 100 % dari daftar kata harus dapat didengar oleh pendengar dengan baik dan benar. Apabila terdapat kata yang tidak dapat didengar dengan baik, maka dilakukan perekaman ulang dengan suara wanita yang lain.
PEMBUATAN LAPORAN AHIR
Gambar 2 Diagram alir metodologi penelitian
Untuk memperoleh data speech intelligibility digunakan rekaman Phonetically Balanced Word List suara wanita dalam bahasa Indonesia hasil penelitian Fakultas kedokteran, jurusan spesialis telinga hidung dan tenggorokan (THT) Universitas Gajah Mada dan jurusan THT Universitas Airlangga. Background Noise yang digunakan adalah White Noise, Pink Noise, dan Brown Noise yang dibangkitkan dengan perangkat lunak Yoshimasa Elektronic (YMEC). 3.2 Studi Literatur dan Pengenalan Sarana Peralatan Studi literatur dilakukan untuk mempelajari dasar teori yang berkaitan dengan penelitian tugas akhir sehingga dapat dijadikan landasan dalam pengukuran, analisa data dan pembahasan. Literatur yang digunakan dalam 4
3.4 Proses Pengambilan Data Proses pengambilan data pada pengukuran Speech Intelligibility ini dilakukan dalam beberapa tahapan. Tahap pertama yaitu menyiapkan ruangan dan peralatan yang digunakan serta mengatur posisi speaker, mikropon SLM, dan pendengar. Posisi pendengar berada pada jarak dua meter baik terhadap speaker 1 (speaker penghasil suara wanita) maupun speaker 2 (speaker penghasil Background Noise ). Pendengar berada pada posisi duduk dan tinggi mikropon SLM diatur sama dengan ketinggian telinga pendengar. Hal ini dilakukan agar SPL suara yang didengar oleh pendengar sama dengan SPL yang terukur pada SLM. Selanjutnya ketinggian pusat kedua speaker terhadap lantai adalah 1,5 m yang dianggap sesuai dengan ketinggian mulut pembicara. Lebih jelas seperti pada Gambar 3.
Gambar 4 a Rangkaian alat pembangkit background noise
Gambar 4 b Rangkaian alat pemutar rekaman suara wanita
Tahap keempat adalah pengukuran speech intelligibility. Pada tahap ini digunakan satu suara wanita, tiga macam background noise (White Noise, Pink Noise, Brown Noise), dan 12 speech to noise ratio (SNR) berbeda, serta speech to noise ratio (SNR) yang sama divariasi pada tingkat tekanan bunyi suara wanita serta tingkat tekanan bunyi background noise yang berbeda. Suara wanita diputar tanpa background noise dan diatur volume suaranya hingga Leq yang terbaca pada SLM adalah 70 dB. Suara wanita dimatikan, kemudian background noise dinyalakan dan diatur pada level yang telah ditentukan. Setelah itu suara wanita dan background noise dinyalakan bersama. Pada semua variasi, ketika kedua speaker dibunyikan, pendengar diminta menulis kata yang didengarnya. Jumlah kata yang dapat ditulis dengan tepat oleh pendengar dihitung selanjutnya dilakukan analisa untuk mencari hubungan antara speech intelligibility terhadap berbagai tingkat tekanan bunyi dari background noise.
Gambar 3 Skema posisi peralatan dan pendengar
Tahap kedua adalah mengkalibrasi mikropon SLM dengan menggunakan kalibrator Rion. Kalibrasi dilakukan dengan cara memasang kalibrator Rion pada mikropon, kemudian level bunyi yang terbaca pada YMEC disamakan dengan angka yang tertera pada kalibrator Rion yaitu 113,9 dB untuk frekuensi 250 Hz. Tahap ketiga adalah merangkai peralatan yang digunakan untuk pengukuran speech intelligibility, seperti pada gambar 4 a dan 4 b
5
background noise dinaikkan lebih dari 82 dB, sebagian pendengar merasa kepalanya pusing sehingga hal tersebut dapat membahayakan kesehatan pendengar.
4. ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN 4.1 Data Ruang Ruang yang digunakan untuk pengukuran Speech Intelligibility ini adalah ruang uji Laboratorium Akustik dan Fisika Bangunan Jurusan Fisika ITS dengan volume 33,42 m3, luas total permukaannya adalah 62,6 m2 , serta memiliki waktu dengung 1,3 detik. Ruangan tersebut sengaja dipilih karena memiliki waktu dengung yang cukup rendah. Keadaan ruang yang memiliki background noise alami yang rendah (41-42 dB) dan memiliki isolasi bunyi yang cukup baik menjadikan pengukuran speech intelligibility di ruang tersebut lebih efektif karena dapat mengatur level background noise buatan yang lebih variatif dan tidak terganggu kebisingan dari luar ruangan
Level terrendah background noise pada penelitian ini adalah 60 dB karena pada level background noise tersebut semua kata-kata yang diputar rata-rata telah mampu didengar dengan benar oleh pendengar. Selanjutnya SPLSpeech dan SPLnoise disajikan dalam bentuk SNR dengan menggunakan persamaan 2.1 SNR = SPL Speech – SPL noise Dengan SPLspeech adalah 70 dB didapat SNR terrendah SNR=70-82= -12dB dan SNR tertinggi
Proses pengukuran Speech intelligibility di ruang tersebut dilakukan saat keadaan lingkungan sekitar ruangan sepi (malam hari atau siang hari ketika perkuliahan libur). Hal ini dilakukan untuk menghindari pengaruh kebisingan dari luar ruangan akibat aktifitas manusia yang dapat menaikan level background noise alami ruang pengukuran. 4.2
SNR=70-60= +10dB Secara keseluruhan SNR yang digunakan dalam pengukuran SI ini adalah -12 dB, -10 dB, -8 dB, -6 dB, -4 dB,-2 dB, 0 dB, 2 dB, 4 dB, 6 dB, 8 dB, dan 10 dB. Dalam tugas akhir ini, SNR bernilai positif dimaksudkan untuk menggambarkan keadaan dalam kehidupan sehari-hari pendengar berada pada lingkungan yang memiliki SPL background noise lebih rendah dari pada SPL speech . SNR bernilai positif juga menggambarkan pendengar berada pada jarak yang lebih dekat dengan speech dari pada background noise. Sebaliknya, SNR bernilai negatif menggambarkan lingkungan tempat terjadinya pembicaraan memiliki SPL background noise lebih tinggi dari pada SPL speech atau pendengar berada didekat sumber kebisingan dan jauh dari pembicara.
Data Hubungan Antara Speech Intelligibility Suara Wanita dan Tingkat Tekanan Bunyi Background Noise
Pengukuran speech intelligibility digunakan satu suara wanita, tiga macam background noise (White Noise, Pink Noise, Brown Noise), dan 12 speech to noise ratio (SNR) berbeda. Pada penelitian ini suara wanita diputar pada Leq 70 dB,). Level background noise tertinggi adalah 82 dB. Level tersebut digunakan karena pada 82 dB pendengar sudah mengalami kesulitan untuk mendengar dengan benar katakata yang diputar, bahkan terdapat beberapa pendengar tidak dapat mendengar dengan benar semua kata yang diputar. Hal lain yang dijadikan pertimbangan adalah ketika level
4.2.1 Data % Speech Intelligibility untuk Background Noise Jenis White Noise Data hasil pengujian, kata yang dapat didengar dengan benar oleh pendengar dapat dilihat pada Lampiran II. Data tersebut 6
kemudian dihitung % Speech Intelligibilitynya. % Speech Intelligibility dapat dihitung dengan persamaan %SI= misal untuk pendengar pertama data yang didapat jumlah kata yang ditulis dengan benar = 5 kata jumlah kata yang diperdengarkan kata
Gambar 6 Grafik hubungan antara SNR dan % SI rata-rata pada Pink noise dengan speech level 70 dB
Dari Gambar 6 di atas dapat diketahui bahwa pada SNR -2 dB sampai 0 dB diperoleh SI 72,9%-76,6%. Hal berarti kejelasan pempicaraan pada SNR tersebut termasuk kategori jelas, sedangkan pada SNR 0 sampai +10 diperoleh SI 76,6%-97,9 yang termasuk dalam kategori kejelasan pembicaraan sangat jelas.
= 20
maka % SI =
% SI = 25 % dengan perhitungan yang sama, didapatkan %SI masing-masing pendengar kemudian dirata-rata dan ditampilkan dalam bentuk grafik.
Gambar 7 Grafik hubungan antara SNR terhadap % SI rata-rata pada Brown noise dengan speech level 70 dB
Dari Gambar 7 di atas dapat diketahui bahwa pada SNR -2 dB sampai +2 dB diperoleh nilai % SI 57,0% sampai dengan 75,2% yang berarti kejelasan pempicaraan pada SNR tersebut termasuk kategori jelas dan pada SNR +2 dB sampai +10 dB diperoleh nilai % SI 75,2% sampai dengan 92,5% yang termasuk dalam kategori kejelasan pembicaraan sangat jelas
Gambar 5 Grafik hubungan antara SNR dan % SI rata-rata pada White noise dengan speech level 70 dB
Dari Gambar 5 di atas dapat diketahui bahwa pada SNR -2 sampai +10 diperoleh nilai SI 82,0% sampai dengan 98,0% yang berarti kejelasan pembicaraan pada SNR tersebut termasuk kategori yang sangat jelas.
7
4.2.2 Pengaruh Jenis Background Noise dan % Speech Intelligibility Pengaruh jenis Background noise terhadap SI dapat dilihat pada Gambar 8 di bawah ini
Gambar 9 hubungan % Speech Intelligibility pada SNR sama (+5 dB) untuk background noise jenis White noise
Gambar 8 Pengaruh jenis background noise dan % Speech Intelligibility Dari Gambar 4.4 di atas dapat disimpulkan bahwa pada semua jenis Background noise semakin tinggi SPL background noise akan menurunkan nilai % SI. Secara lebih rinci brown noise mereduksi bunyi lebih besar dari pada pink noise dan white noise. Hal tersebut dikarenakan spektrum brown noise lebih mampu menutupi spektrum suara wanita dibanding pink noise dan white noise 4.3 Data % Speech Intelligibility Pada SNR yang Sama (+5 dB) divariasi pada SPL Suara Wanita yang Berbeda.
Gambar 10 hubungan % Speech Intelligibility pada SNR sama (+5 dB) untuk background noise jenis Pink noise
Pada pengujian ini dilakukan lima variasi SPL suara wanita 80 dB, 75 dB, 70 dB, 65 dB, dan 60 dB. Variasi SPL suara wanita tersebut dipilih karena ketika suara wanita diputar pada SPL lebih dari 80 dB , pendengar merasa sakit telinganya sehingga nilai variasi maksimal diambil pada nilai 80 dB. Sedangkan nilai SPL suara wanita minimum dipakai pada nilai 60 dB karena SPL background noise akibat berdengungnya suara speaker berada pada nilai 54 dB, sehingga nilai SPL background noise minimum yang digunakan adalah 55 dB. Data hasil pengujian dihitung % Speech Intelligibility-nya dengan persamaan 2.1 dan didapatkan nilai nilai %Speech Intelligibility seperti pada Gambar 9 untuk white noise, Gambar 10 untuk pink noise, dan Gambar 11 untuk brown noise
Gambar 11 hubungan % Speech Intelligibility pada SNR sama (+5 dB) untuk background noise jenis Brown noise
Proses pengukuran ini bertujuan untuk mengetahui apakah Speech to Noise Ratio (SNR) yang sama (+5 dB) tetapi tingkat 8
tekanan suara berbeda, menghasilkan Speech Intelligibility yang sama untuk suara wanita. Gambar 9, Gambar 10, Gambar 11 di atas kemudian dibandingkan dalam Gambar 12 untuk mengetahui hubungan % Speech Intelligibility rata-rata pada SNR sama (+5 dB) untuk berbagai jenis background noise
pink noise,dan pada SNR -2 sampai +2 dB dengan SI 57,0%-75,3% untuk Brown noise Kategori kejelasan pembicaraan sangat jelas diperoleh pada SNR 0 sampai 10 dB dengan SI 82,0%-98,0% untuk White noise, dengan SI 76,6%-97,9% untuk pink noise, dan pada SNR +2 sampai +10 dengan SI 75,3%-92,5% untuk Brown noise Speech to Noise Ratio (SNR) yang sama (+5 dB) tetapi tingkat tekanan suara dan Background Noise berbeda, menghasilkan kategori SI yang sama untuk suara wanita
DAFTAR PUSTAKA Bakhtiyar, Afta, (2003), Anaisis Akustik Ruang Dari Auditorium dengan Menerapkan Ukuran Speech Intelligibility yang Berbasis Index Artikulasi, Tugas Akhir TF-ITS, Surabaya.
Gambar 12 Grafik hubungan % Speech Intelligibility rata-rata pada SNR sama (+5 dB) untuk berbagai jenis background noise
Geoffroy, Anne Nancy, Measuring Speech Intelligibility in Voice Alarm Communication Systems, Worcester Polytechnic Institute, Worcester, 2005 .
Dari Gambar 12 di atas dapat diketahui pada Speech to Noise Ratio (SNR) yang sama (+5 dB) namun SPL speech berbeda memiliki nilai %Speech Intelligibility yang hampir sama yaitu sekitar 84% untuk Brown noise, 87 % untuk Pink noise, dan 90% untuk White noise. 5.
Herman J. M., Steeneken, (1999), The Measurement of Speech Intelligibility, J.Acoust.Soc.Am. Leslie L, Doelle dan Lea Prasetio , Akustik Lingkungan , Mc Graw – Hill Book Company, New York
KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini ini adalah :
Meyer Sound Laboratories, (2003), Speech Intelligibity Papers, Meyer Sound Laboratories.
Semakin besar Speech to Noise Ratio maka semakin besar pula Speech Intelligibility-nya Secara berturut-turut jenis background noise yang mereduksi SI terbesar adalah Brown noise, Pink noise, dan White noise Kategori kejelasan pembicaraan jelas diperoleh pada SNR -2 sampai 0 dB dengan SI 77,3%-82,0% untuk White noise, dengan SI 72,9%-76,6% untuk
Murray Hodgson and Eva-Marie Nosal, (2002), Effect of Noise and Occupancy on Optimal Reverberation Times for Speech Intelligibility in Classrooms, J. Acoust.Soc.Am.
9
