SUBJECTIVE AND OBJECTIVE MEASURE ON SPEECH INTELLIGIBILITY OF COCHLEAR IMPLANT BY RELEASE OF MASKING Anintyo Adi Nugroho[1], Dr. Dhany Arifianto ST, M.Eng [2] Jurusan Teknik Fisika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Kampus ITS Sukolilo, Surabaya – 60111 email :
[email protected][1],
[email protected][2] ABSTRAK Subjective measure (tes pendengaran) pada prinsipnya adalah mengukur intelligibility index dari sekumpulan sampel pendengar Teknik ini lazim dipakai karena memiliki keakuratan yang tinggi untuk menentukan tingkat kualitas suara setelah proses. Namun dalam prakteknya metode subjective measure memiliki banyak kekurangan, yaitu membutuhkan ± 20 – 40 pendengar dengan pendengaran normal untuk memenuhi kriteria kecukupan sampel secara statistic sehingga mahal. Untuk mengatasi masalah ini dibutuhkan alternatif yaitu dengan menggunakan metode objective measure (tes simulasi) dengan pembobotan sehingga mendekati hasil uji subyektif. Penelitian ini difokuskan pada teknik mendapatkan bobot dari objective measure. Tujuan dari penelitian ini adalah proses enhance pada campuran stimuli dapat meningkatkan nilai %correct words. Pada percobaan penentuan Iintelligibility index sebanyak 10 responden diperdengarkan 60 kalimat stimuli setelah itu responden diharuskan untuk menuliskan kembali ke 60 stimuli yang telah didengarkan dengan kombinasi target dan masker (stimuli) yang memiliki perbandingan channel 20 dan 2, 20 dan 12, 20 dan 20, 12 dan 20, 8 dan 20, 2 dan 20. Setelah itu dilakukan penilaian persen kata benar, kemudian menentukan intelligibility index tiap percobaan. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka dapat diambil beberapa kesimpulan yakni responden lebih mudah memahami tiap kata stimuli target pada campuran stimuli jika stimuli target lebih dominan daripada stimuli masker. Proses enhancement pada campuran stimuli membuat stimuli target lebih terdengar jelas daripada stimuli masker yang mengakibatkan memudahkan responden untuk memahami setiap kata stimuli target pada campuran stimuli. Kemampuan responden dalam memahami stimuli target berbanding lurus dengan %correct words. Semakin tinggi tingkat %correct words semakin baik kemampuan memahami stimuli target oleh responden. Kata kunci: subjective measure, objective measure 1. PENDAHULUAN Kualitas suara yang telah melalui suatu proses (pemfilteran, kompresi, dan lain-lain) diukur dengan subjective measure (tes pendengaran) yang pada prinsipnya mengukur intelligibility index dari sekumpulan sampel pendengar [1,2]. Prinsip kerja dari teknik pengukuran ini adalah stimulus sinyal suara berupa kalimat setelah proses diperdengarkan pada sekumpulan orang (populasi sampel) kemudian menentukan persen kata benar (% correct word) dari stimulus. Persen kata benar ini kemudian diubah menjadi intelligibility index. Teknik ini lazim dipakai karena memiliki keakuratan yang tinggi untuk menentukan
tingkat kualitas suara setelah proses. Namun dalam prakteknya metode subjective measure memiliki banyak kekurangan, yaitu membutuhkan ± 20 – 40 pendengar dengan pendengaran normal untuk memenuhi kriteria kecukupan sampel secara statistic sehingga mahal. Untuk mengatasi masalah ini dibutuhkan alternatif yaitu dengan menggunakan metode objective measure (tes simulasi) dengan pembobotan sehingga mendekati hasil uji subyektif. Pengukuran kualitas suara berupa percakapan atau music didalam ruang karena suatu proses ke-rekayasa-an dilakukan dengan menggunakan teknik obyektif yang secara adalah membandingkan sinyal asli dengan derau
dalam satuan decibel (dB SNR) [2]. Banyak objective measure telah diajukan sebelumnya untuk memprediksi kualitas suara hasil pendengaran [3-5]. Teknik pengukuran ini dikembangkan dengan maksud untuk mengevaluasi distorsi yang diakibatkan gangguan pada sinyal akibat sumber, kanal atau sisi penerima pada komunikasi. Esensinya adalah membandingkan sinyal asli dengan sinyal yang diterima setelah melalui proses mengeliminasi derau pada sinyal memakai ukuran kuantitatif. Penjelasan lebih lanjut dapat dilihat pada bab II teori penunjang. Pada penelitian yang telah dilakukan sebelumnya [10] diperoleh hasil subjective measure yang berbeda jauh dengan hasil objective measure, sehingga sulit menentukan kualitas mana yang lebih baik akibat perbedaan teknik pengukuran. Focus penelitian ini adalah untuk mendapatkan bobot (dari koefisien korelasi) dari objective measure terhadap subjective measure. Diharapkan objective measure nantinya dapat memberikan hasil yang mendekati sama dengan hasil subjective measure, sehingga objective measure dapat dipakai sebagai teknik pengukuran kualitas suara akibat proses yang akurat tanpa memakai subjective measure Tujuan dari penelitian ini adalah proses enhance pada campuran stimuli dapat meningkatkan nilai %correct words. Dengan meng-enhancing campuran stimuli, maka stimuli yang bersifat lebih dominan akan terdengar lebih jelas, sedangkan stimuli yang powernya lebih lemah akan semakin tidak jelas atau tidak terdengar. Dalam hal ini di harapkan stimuli target dapat terdengar lebih jelas daripada stimuli masker. Hasil enahcaning stimuli di harapkan dapat meningkatkan kemampuan pemahaman respoden terhadap stimuli target pada campuran stimuli, sehingga dapat memberikan hasil berupa peningkatan nilai %correct words.
2. DASAR TEORI Sesuai dengan draft standar ISO 9921 [13] yang baru tentang “Penilaian Komunikasi Suara” bahwa pendefinisian kejelasan kalimat adalah ukuran efektivitas serangkaian kata yang dapat dimengerti. Standar ISO 9921 menggambarkan dan membandingkan beberapa langkah dalam menentukan kejelasan suara. Secara umum terdapat dua metode penilaian kualitas suara antara lain:
1. 2.
Subjective Measure berdasarkan tes pendengaran Objective measure berdasarkan tes simulasi
2.1 Subjective Measure Pesan yang disampaikan dapat dimengerti jika pendengar dapat memahami seluruh atau sebagian kalimat yang diucapkan oleh pembicara. Ukuran seseorang dalam memahami pesan dapat dilakukan melalui tes pendengaran, hal ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui pemahaman seseorang dalam menangkap ucapan kalimat-kalimat yang didengarnya. Tes pendengaran yang dilakukan menggunakan stimuli yang diambil dari IEEE Database. Stimuli berupa kalimat yang tidak mengalami pemrosesan (kalimat tidak terproses) maupun kalimat yang mengalami pemrosesan (kalimat terproses). Kalimat tidak terproses merupakan kalimat asli yang tidak terusak oleh noise, sedangkan kalimat yang mengalami pemrosesan merupakan kalimat asli yang telah terusak oleh noise. Langkah-langkah melakukan tes pendengaran yang pertama adalah memperdengarkan sejumlah stimuli kepada pendengar yang memiliki pendengaran normal sambil menuliskan kalimat yang telah didengar pada kertas kosong selama kurang lebih 2 – 3 jam. Selanjutnya melakukan penilaian persen kata benar terhadap stimuli yang tertulis pada kertas. Persen kata benar merupakan persentase perhitungan jmulah kata yang benar dalam satu kalimat yang telah dituliskan pada kertas kosong. Yang terakhir mengubah persen kata benar menjadi intelligibility index. Intelligibility index merupakan suatu penunjuk baik atau buruknya seseorang dalam menangkap ucapan kalimat-kalimat yang didengarnya.
2.2 Objective Measure Pengukuran speech intelligibility tidak hanya dapat dilakukan melalui subjective measure akan tetapi dapat pula melalui objective emasure. Objective measure dilakukan didasarkan pada tes simulasi yakni menggunakan model contoh kognitif pengganti system pendengaran manusia. Teknik pengukuran ini dikembangkan dengan maksud untuk mengevaluasi distorsi yang diakibatkan gagngguan pada sinyal akibat sumber, kanal atau sisi penerima pada komunikasi. Esensinya adalah membandingkan sinyal asli dengan sinyal yang diterima setelah melalui proses
mengeliminasi derau pada sinyal dalam satuan decibel (dB) [2].
Signal Enhancement Menggunakan SSBoll dapat dilihat pada gambar 2.4.
metode
Magnitudo
2.3 Signal Enhancement Sebuah system signal enhancement biasanya terdiri dari dua komponen utama yaitu estimasi daya spectrum noise dan estimasi signal. Pada saat ini terdapat banyak metode dalam signal enhancement yang selanjutnya akan dijelaskan pada subbab berikut. 2.3.1 Signal EnhancementBased On Spectral Subtraction Metode Spectral Subtraction yang diusulkan oleh Boll pada tahun 1979 adalah teknik pengurangan kebisingan yang popular dikarenakan teknik ini menggunakan konsep yang sederhana dan bekerja efektif dalam meningkatkan sinyal suara yang terdegradasi oleh adanya kebisingan. Prinsip dasar dari Spectral Subtraction adalah mengurangi besarnya spectrum kebisingan dari sinyal suara yang telah bercampur dengan kebisingan. Dua asumsi utama yang digunakan dalam Spectral Subtraction adalah 1) sinyal suara dan sinyal kebisingan tidak berkorelasi, dan 2) sinyal noise adalah stasioner. Apabila ada sinyal suara yang bercampur dengan noise maka sinyal suara itu dapat dikatakan rusak.Sinyal suara yang rusak tersebut dapat dituliskan sebagai berikut [5] y(n) = s(n) + d(n) (2.1) dimana y(n), s(n), dan d(n) berturut-turut adalah sinyal suara yang rusak, sinyal suara asli, dan sinyal noise. Daya spectrum suara yang rusak dapat dituliskan sebagai[5] || || | | (2.2)
Dimana adalah transformasi Fourier dari y(n), S(k), dan D(k) masing-masing adalah besarnya daya spectrum sinyal suara asli dan daya spectrum noise, sehingga || || | |
Dimana || adalah sinyal tanpa noise yang di estimasi dari persamaan (2.3). Ilustrasi dari
Frekuensi SpektrumSinyal Target SpektrumSinyal Masker HasilPenguranganSpektrum Target dan Masker
Gambar 2.4 Signal Enhancement Menggunakan metode SSBoll Gambar 2.3 menganalogikan suatu sinyal suara yang tercampur dengan sinyal noise dan kemudian di enhancing menggunakan metode SSBoll. Garis merah adalah spectrum sinyal dan garis ungu adalah spectrum dari noise.
2.3.2 Speech Enhancement Algorithm Based on MMSE Short Time Spectral Amplitude Method Pada algoritma Minimum Mean Square Error-Short Time Spectral Amplitude (MMSESTSA), yang dikemukakan oleh Ephraim and Malah pada tahun 1984. Pada metode ini, sinyal suara yang rusak akibat adanya suara bising dirubah dari domain waktu kedalam domain frekuensi. Kemudian dibagi dalam segmensegmen. Penentuan banyaknya segment tergantung pada frekuensi sampling data. Sebagai contoh, apabila frekuensi sampling dari sinyal suara adalah 8000 maka lebar segmennya adalah 256 karena pada speech 1 getaran membutuhkan waktu kurang lebih 30 ms. Proses selanjutnya adalah mencari (2.3) tertinggi dari tiap-tiap segmen dan magnitude kemudian dirata-rata. Dari hasil tersebut maka hasil rata-rata kebawah akan dianggap sebagai noise yang pada akhirnya akan direduksi.
SpektrumSinyal Target SpektrumSinyal Masker Gambar 2.5 Signal Enhancement Menggunakan MMSE-STSA
Gain spectral dapat dihitung dalam persamaan[4]
1
"#$ % !
Ʌ
(2.4)
& 'Ʌ
Dimana dan menunjukkan fungsi Bessel dari urutan 0 dan urutan pertama.
'(
Ʌ 0 (2.6)
)* (2.7)
(2.8)
)*
(
+, -./ ,
1* +,
'(
|2 |3 4
Dimana adalah transformasi Fourier dari sinyal suara yang bercampur noise dan 5 adalah estimasi daya spektrum noise.Ilustrasi dari Signal Enhancement Menggunakan MMSE-STSA dapat dilihat pada gambar 2.5.
2.3.3 Speech EnhancementBased onA MultiBand Spectral Subtraction Pada [5] dijelaskan bahwa Sunil D. Kamath dan Philipos C. Loizou mengusulkan sebuah pendekatan multi-band kepada metode Spectral Subtraction yang telah ada dalam pereduksian noise untuk mendapatkan kualitas sinyal suara yang bagus. Untuk memperhitungkan fakta bahwa noise yang bervariasi mempengaruhi spectrum sinyal suara pada berbagai frekuensi maka metode ini perlu digunakan. Pada metode ini, spectrum sinyal suara dibagi menjadi N non-overlapping bands dan selanjutnya metode Spectral Subtraction diterapkan kepada tiap-tiap band. Sehingga estimasi spectrum sinyal suara yang bersih untuk band ke-i dapat dituliskan[5]
=8 6 >8 ? ? "8 678 6 6:8 6 ;8 <8 6
(2.9)
Dengan >8 dan"8 adalah awal dan akhir dari frekuensi bins dari band frekuensi ke-i, ;8 adalah faktor over-subtaction dari band frekuensi ke-i, dan <8 adalah faktor tweaking yang dapat ditentukan untuk tiap frekuensi band[5]. ;8
5
EF8 G 5
5 ? EF8 ? 20M EF8 L 20
I C4 EF8
1
1 (2.5) <8 N 2.5 (2.10)
(2.11)
O8 ? 1 PQ
1 PQ G O8 ?
1.5
O8 L
S3 2 PQ M S3 2 PQ
Ilustrasi Signal Enhancement Menggunakan Multi Band Spectral Substraction dapat dilihat pada gambar 2.6. SegmentalSNR (SNRi) adalah nilai ratarata SNR yang dihitung untuk tiap segmen data atau band frekuensi. Jadi segmentalSNR untuk tiap band frekuensi ke-i dapat dituliskan [5] EF8 10 TUV W
(2.12)
Z
Y ∑[\] |2Y |3 Z
Y
3
Y 6^ =Y [ 6 ∑[\] Y
_
3 4 5 6 7 8 9
SpektrumSinyal Target SpektrumSinyal Masker HasilPenguranganSpektrum Target dan Masker Gambar 2.6 Signal Enhancement Menggunakan Multi Band Spectral Substraction
3. METODOLOGI 3.1 Penentuan Responden Penelitin ini melibatkan responden sebanyak 8 orang. Mereka memiliki pendengaran yang normal. Rata-rata usia responden adalah 25 tahun dan mereka semua adalah native speakers. 3.2 Stimuli Stimuli merupakan sinyal suara yang akan diujikan kepada responden. Sinyal suara yang diujikan semuanya adalah suara laki-laki dan diperoleh dari database IEEE dengan frekuensi sampling 25 kHz. Jenis masker yang digunakan adalah suara laki-laki tunggal. 3.3 Pemrosesan Stimuli Sinyal suara diproses menggunakan bandpass filter kedalam 2, 8, 12, dan 20 channel dengan spasi filter sesuai dengan filter mel (persamaan 3.1) seperti pada tabel 3.2 menggunakan Matlab 7.8. Sinyal suara kemudian dikombinasikan dengan rasio yang tepat seperti pada tabel 3.1 menggunakan audacity 1.3 dengan SNR 0 dB dan frekuensi sampling 25 kHz. Tabel 3.1 Tabel Perbandingan Channel Target dan Masker Channel Channel Masker No. Target 1 20 2 2 20 12
20 12 12 12 12 8 2
20 2 8 12 20 20 20
3.4 Prosedur 1. Penentuan Intelligibility Index. Pengujian terhadap responden dilakukan pada ruangan yang sunyi, dalam hal ini dilakukan di ruang kedap suara laboratorium akustik dan fisika bangunan Teknik Fisika ITS menggunakan laptop yang dikoneksikan dengan soundcard Pro Tolls dengan keluaran sinyal suara yang mempunyai frekuensi sampling 44.1 kHz untuk audio. Stimuli diperdengarkan kepada responden melalui headphone Sennheiser HD 650 pada level pendengaran yang nyaman. Pada percobaan pertama sebanyak 8 responden diperdengarkan 60 kalimat stimuli dengan kombinasi target dan masker (stimuli) yang memiliki perbandingan channel 20 dan 2, 20 dan 12, 20 dan 20, 12 dan 20, 8 dan 20, 2 dan 20. Masing-masing kombinasi channel masker dan target yang diujikan adalah sepuluh kalimat. Sebelum stimuli diujikan, diberikan sesi training dengan memperdengarkan responden sebanyak 10 kalimat stimuli. Sesi ini responden diperdengarkan sebanyak 10 kalimat stimuli acak yang diambil masing-masing 2 kalimat dari tiap kombinasi, setelah itu responden diharuskan untuk menuliskan ulang 10 kalimat stimuli. Sesi ini diberikan untuk memudahkan responden dalam tahap pengujian stimuli sebenarnya. Pada tahap pengujian stimuli sesuai dengan kombinasi channel target dan masker seperti yang telah disebutkan diatas, pemutaran stimuli hanya dilakukan satu kali dan tidak dapat diulang. Setelah itu akan dilakukan penghitungan hasil pengujian dan menentukan intelligibility index.
4. ANALISA DATA dan PEMBAHASAN Pembobotan yang diberikan pada objective measure membuat objective measure dapat memberikan hasil mendekati hasil subjective measure, sehingga objective measure dapat digunakan sebagai alternatf pengukuran speech intellitgibility.
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 2 dan 8 dan 12 20 20 20 20 dan dan 2 dan 20 12
20 dan 20
stimuli
Gambar 4.1 grafik nilai %correct words vs stimuli pada percobaan 1 Gambar 4.1 merupakan gambar grafik hasil penelitian hearing test kepada sepuluh responden dengan menggunakan campuran stimuli 2 dan 20, 8 dan 20, 12 dan 20, 20 dan 2, 20 dan 12, 20 dan 20 yang berupa %correct words. Batang diagram pada campuran stimuli 2 dan 20, 8 dan 20, 12 dan 20 menunjukkan nilai %correct words yang rendah, merepresentasikan rendah nya kemampuan responden dalam memahami stimuli target dari campuran stimuli yang di perdengarkan, hal ini di sebabkan pada campuran stimuli, stimuli masker lebih dominan daripada stimuli target. Batang diagram pada campuran stimuli 20 dan 2, 20 dan 12, 20 dan 20 menunjukkan nilai %correct words yang tinggi, merepresentasikan tingginya kemampuan responden dalam memahami stimuli target dari campuran stimuli yang di perdengarkan, hal ini di sebabkan pada
campuran stimuli stimuli target lebih dominan daripada stimuli masker. Gambar 4.2 merupakan gambar grafik hasil penelitian hearing test kepada sepuluh responden dengan menggunakan campuran stimuli 12 dan 2, 12 dan 8, 12 dan 12, 12 dan 20, 20 dan 2, 20 dan 12, 20 dan 20 yang berupa %correct words. Batang diagram pada campuran stimuli 12 dan 2, 12 dan 8, 12 dan 12 menunjukkan nilai %correct words yang rendah, merepresentasikan rendah nya kemampuan responden dalam memahami stimuli target dari campuran stimuli yang di perdengarkan, hal ini di sebabkan pada campuran stimuli, stimuli masker lebih dominan daripada stimuli target. Batang diagram pada campuran stimuli 20 dan 2, 20 dan 12, 20 dan 20 menunjukkan nilai %correct words yang tinggi, merepresentasikan tingginya kemampuan responden dalam memahami stimuli target dari campuran stimuli yang di perdengarkan, hal ini di sebabkan pada campuran stimuli, stimuli target lebih dominan daripada stimuli masker. %correct words (%)
%correct words (%)
4.1 Penentuan %correct words Nilai %correct words yang diperoleh dari hasil pengujian terhadap empat belas (14) responden untuk mengetahui pengaruh release of masking dalam meningkatkan speech intelligibility pada campuran stimuli dengan kombinasi channel target dan masker 2 dan 20, 8 dan 20, 12 dan 2, 12 dan 8, 12 dan 12, 12 dan 20, 20, dan 2, 20 dengan 12, 20 dan 20 channel dapat dilihat pada gambar 4.1 dan gambar 4.2.
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 12 12 12 12 20 20 20 dan 2 dan 8 dan dan dan 2 dan dan 12 20 12 20
stimuli
Gambar 4.2 grafik nilai %correct words vs stimuli pada percobaan 2 Nilai %correct words yang diperoleh dari hasil pengujian terhadap tiga (3) responden dalam penentuan jenis metode signal enhancement yang akan dipakai dari 8 metode untuk menaikkan kualitas sinyal suara target yang rusak akibat masker dengan kombinasi channel target dan masker 12 dan 2, 12 dan 8, 12 dan 12, 12
%correct words (%)
dan 20, 20, dan 2, 20 dengan 12, 20 dan 20 channel dapat dilihat pada gambar 4.3. Gambar 4.3 merupakan gambar grafik hasil penelitian hearing test kepada sepuluh responden dengan menggunakan campuran stimuli 12 dan 2, 12 dan 8, 12 dan 12, 12 dan 20, 20 dan 2, 20 dan 12, 20 dan 20 yang berupa %correct words. Batang diagram pada campuran stimuli 12 dan 2, 12 dan 8, 12 dan 12 menunjukkan nilai %correct words yang rendah, merepresentasikan rendah nya kemampuan responden dalam memahami stimuli target dari campuran stimuli yang di perdengarkan, hal ini di sebabkan pada campuran stimuli, stimuli masker lebih dominan daripada stimuli target. Batang diagram pada campuran stimuli 20 dan 2, 20 dan 12, 20 dan 20 menunjukkan nilai %correct words yang tinggi, merepresentasikan tingginya kemampuan responden dalam memahami stimuli target dari campuran stimuli yang di perdengarkan, hal ini di sebabkan pada campuran stimuli, stimuli target lebih dominan daripada stimuli masker. 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 12 12 12 12 20 20 20 dan dan dan dan dan dan dan 2 8 12 20 2 12 20
stimuli
Gambar 4.3 grafik nilai %correct words vs stimuli pada percobaan 3
4.2 penentuan metode signal enhancemet Score rata-rata yang diperoleh dari hasil pengujian terhadap tiga (3) responden dalam penentuan jenis metode signal enhancement yang akan dipakai dari 8 metode untuk menaikkan kualitas sinyal suara target yang rusak akibat masker dengan kombinasi channel target dan masker 12 dan 2, 12 dan 8, 12 dan 12, 12 dan 20, 20 dan 2, 20 dan 12, 20 dan 20 channel dapat dilihat pada gambar 4.4 dan 4.5. Kombinasi tersebut dipakai karena selisih channel target dan masker tidak terlalu besar dan dengan channel masker yang relatif jauh lebih kecil dibandingkan channel target maka kualitas sinyal suara target masih baik. Pengujian terhadap responden dengan memutarkan stimuli bertujuan untuk mengetahui kualitas sinyal target pada stimuli yang diproses dengan semua metode signal enhancement dalam persepsi manusia (secara subyektif). Dari gambar 4.4 dan 4.5 dapat diperoleh informasi bahwa responden cenderung mendengar sinyal suara target lebih jelas dengan menggunakan metode Spectral Subtraction yang berdasarkan penelitian Boll pada tahun 1979 dibandingkan dengan kondisi pemrosesan sinyal yang lain, hal ini terlihat dari hasil penghitungan segSNR yang diperlukan untuk mengetahui secara numerik/objektif sebesar mana peningkatan perbandingan antara sinyal asli dengan noise. Pada gambar 4.4 dan gambar 4.5 terlihat bahwa segmental SNR signal enhancement dengan menggunakan metode Spectral Subtraction Boll memiliki nilai yang lebih besar dibandingkan metode signal enhancement yang lainnya. Atas dasar itulah, metode signal enhancement SSBoll digunakan untuk kombinasi jumlah channel target dan masker yang lain yang selanjutnya akan diuji cobakan lagi kepada responden.
Nilai segSNR (dB)
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
signal enhancement
Gambar 4.4 Grafik Hasil uji signal enhancement dari percobaan 1 dan 2
nilai segSNR (dB)
3 2.5 2 1.5 1 0.5 0
signal enhancement
Gambar 4.5 Grafik Hasil uji signal enhancement dari percobaan 3
4.3 Pembahasan Hasil penelitian pertama yang di tunjukkan pada grafik pertama menunjukkan hasil nilai %correct words yang berbedabeda untuk tiap campuran stimuli. Pada campuran 2 dan 20, 8 dan 20, 12 dan 20 menunjukkan stimuli masker lebih dominan daripada stimuli target. Respoden lebih cenderung mudah memahami stimuli masker daripada stimuli target. Pada campuran 20 dan, 20 dan 12, 20 dan 20 menunjukkan stimuli target lebih dominan daripada stimuli masker, sehingga responden cenderung lebih mudah memahami stimuli target daripada stimuli masker
Hasil penelitian kedua yang di tunjukkan pada grafik kedua menunjukkan hasil nilai %correct words yang berbedabeda untuk tiap campuran stimuli. Pada campuran 12 dan 2, 12 dan 8, 12 dan 12 menunjukkan stimuli target lebih dominan daripada stimuli masker., namun dengan power yang sedang Respoden lebih cenderung mudah memahami stimuli target daripada stimuli masker. Pada campuran 20 dan, 20 dan 12, 20 dan 20 menunjukkan stimuli target lebih dominan daripada stimuli masker, dengan power stimuli target lebih kuat sehingga responden cenderung lebih mudah memahami stimuli target daripada stimuli masker Hasil penelitian ketiga yang di tunjukkan pada grafik ketiga menunjukkan hasil nilai %correct words yang berbedabeda untuk tiap campuran stimuli. Pada campuran 12 dan 2, 12 dan 8, 12 dan 12 menunjukkan stimuli target lebih dominan daripada stimuli masker., namun dengan power yang sedang Respoden lebih cenderung mudah memahami stimuli target daripada stimuli masker. Pada campuran 20 dan, 20 dan 12, 20 dan 20 menunjukkan stimuli target lebih dominan daripada stimuli masker, dengan power stimuli target lebih kuat sehingga responden cenderung lebih mudah memahami stimuli target daripada stimuli masker .
5.1 Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka dapat diambil beberapa kesimpulan yakni pengaruh release of masking telah menunjukkan peningkatan pada speech intelligibility, hal ini terlihat dari grafik pertama dan grafik kedua yang menujukkan, campuran stimuli target yang lebih dominan menujukkan nilai %correct words yang tinggi daripada campuran stimuli masker yang lebih dominan. Dari delapan teknik signal enhancement yang digunakan, teknik Spectral Substraction by Boll (SSBoll79) masih menunjukkan hasil yang paling baik, hal ini terlihat pada grafik “Nilai SegSNR HASIL UJI SIGNAL ENHANCEMENT” bahwa teknik SSBoll79
menunjukkan nilai tertinggi yakni 8.75566 dB (pada grafik pertama), dan 2.57499 dB (pada grafik kedua) 5.2 Saran Diharapkan untuk penelitian speech intelligibility berikutnya dilakukan secara objective measure, dengan menggunakan PESQ sebagai teknik objective measure. dimana hasil objective measure yang diharapkan bisa mendekati hasil subjective measure setelah diberikan bobot.
[4]
[5]
DAFTAR PUSTAKA [1] C. J. Plack, A. J. Oxenham, A. Simonson, C. O'Hanlon, V. Drga, D. Arifianto, Estimates of Compression at Low and High Frequencies using Masking Additivity in Normal and Impaired Ears, Journal Acoustical Society of America, vol.123, No. 6, pp.4321-4330, June 2008. [2] Hadi Kurniawan, Indra, “pemanfaatan Fenomena Relaese of Masking untuk meningkatkan speech intelligibility pada cochlear implant, Tugas Akhir, Surabaya, Juli, 2010 [3] Dorman, M F., Loizou, P. C., and Rainey, D., “ Speech Intelligibility as a Function of
[8]
[9]
the Number of Channels of Stimulation for Signal Processors Using Sine-wave and Noise-band outputs”, Journal of the Acoustical Society of America, no.102, pp.2403-2411, 1997. Heng Lu, Zhi., Zong Shao, Huai., Liang Ju, Tai “Speech Enhancement Algorithm Based On MMSE Short Time Spectral Amplitude In Whispered Speech”, Journal Of Electronic Science And Technology Of China, Vol. 7, No. 2, June 2009. Kamath, Sunil D., Loizou, Philipos C “A Multi-Band Spectral Substarction Method For Enhancing Speech Corrupted By Colored Noise”, University of Texas at Dallas. Qin, Michael K., Oxenham, Andrew J, “Effect of Envelope-Vocoder Processing on F0 Discrimination and Concurrent-Vowel Identification”, Lippincott Williams and Wilkins. 0196/0202/05/2605-0451/0, October 2005. Qin, Michael K., Oxenham, Andrew J “Effect of Simulated Cochlear Implant Processing On Speech Reception In Fluctuating Maskers”, Journal of the Acoustical Society of America, no.114(1), July 2003
.
BIOGRAFI PENULIS Nama : Anintyo Adi Nugroho Alamat : Perumdos ITS blok J no 1 Surabaya TTL : Semarang, 09 juli 1988 Riwayat Pendidikan : • SD Negeri 2 Bau-bau (lulus 2000) • SMPN 1 Cilacap (lulus 2003) • SMA Negeri 9 Yogyakarta (lulus 2006) • Teknik Fisika ITS (2006- Sekarang)
