IMPLEMENTASI FILTER FINITE IMPULSE RESPONSE UNTUK MEREDUKSI NOISE PADA SUARA MENGGUNAKAN METODE WINDOWING

Abstract

ABSTRAK

Suara merupakan sumber informasi yang dikeluarkan manusia untuk melakukan komunikasi agar sampai ke tujuan dengan jelas dan dapat dimengerti. Namun, dalam prosesnya terdapat beberapa faktor yang dapat merusak kualitas suara, diantaranya noise. Salah satu alternatif penyelesaian masalah sinyal suara yang terganggu noise adalah dengan merancang sebuah filter digital, yaitu Finite Impulse Response. Sinyal masukan berupa rekaman suara pria dan wanita yang disimpan ke dalam format .wav. Perancangan simulasi filter FIR dirancang dengan menggunakan software Matlab dan diimplementasikan menggunakan DSP TMS320C6713 dengan bantuan software CCS. Digunakan tiga buah metode windowing dan tanpa windowing sebagai pembanding hasil keluaran suara yang telah melewati filter FIR. Parameter pengukuran terdiri dari MSE, SNR dan PSNR. Dari hasil pengujian diperoleh jika window Blackman memiliki unjuk kerja yang lebih baik dibandingkan window Hanning dan Hamming. Secara keseluruhan dari hasil pengujian diperoleh jika filter FIR Low-Pass merupakan filter yang paling baik dari pengujian, karena nilai MSE yang paling kecil serta nilai SNR dan PSNR yang tinggi. Nilai MSE diperoleh 0.0013495 dengan menggunakan window Blackman dan noise normal. Sedangkan untuk nilai SNR dan PSNR paling baik terdapat pada sampel 5 suara wanita, dimana saat menggunakan noise normal dan tanpa metode windowing dengan nilai SNR 5.3671 dan nilai PSNR 24.575.

Abstract

              Voice is a source of information that people spend to communicate to get to the destination clearly and understandably. However, in the process there are several factors that can damage the voice quality, including noise. One alternative solution the noise problem is to design a digital filter, the Finite Impulse Response. Input signals are male and female voice recordings stored in .wav format. The design of FIR filter simulation is designed using Matlab software and implemented using DSP TMS320C6713 with CCS software. Three windowing and no windowing methods are used as a comparison of the voice output that has passed through the FIR filter. The measurement parameters consist of MSE, SNR and PSNR. From the test results obtained if the Blackman window has a better performance than the window Hanning and Hamming. Overall the test results are obtained if the Low-Pass FIR filter is the best filter of the test, because the smallest MSE value and high SNR and PSNR value. MSE value obtained 0.0013495 using Blackman window and normal noise. As for the SNR and PSNR values ​​is best found in a sample of 5 female voices, which when using normal noise and without windowing method with SNR 5.3671 and PSNR 24.575 value.