ABSTRAKSI: Discontinuous Transmission (DTX) adalah suatu model transmisi yang memiliki cara kerja hanya akan mentransmisikan sedikit bit – bit ketika keadaan suatu speech dalam kondisi silent maupun dengan background noise dengan tujuan mengefisienkan pengkodean. Untuk mendukung metode Discontinuous Transmission (DTX) ini salah satunya digunakanlah Voice Activity Detection (VAD) yang merupakan suatu proses pengidentifikasian keadaan voice atau silent dalam sebuah sinyal suara (Speech Recognition). Semakin akurat metode VAD yang digunakan maka akan semakin bagus performansinya dan akan mengefisienkan pengiriman bit – bitnya. Metode VAD yang digunakan dalam Tugas Akhir ini menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation. Tujuan dari Tugas Akhir ini adalah menganalisa performansi Voice Activity Detection (VAD) menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dengan background vehicle noise dan babble noise serta membuktikan apakah Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dapat digunakan sebagai salah satu metode Voice Activity Detection. Keakuratan VAD dalam mengidentifikasi keadaan voice maupun silent tergantung dari algoritma yang dibuat. Sistem akan mengekstraksi sinyal suara yang dipengaruhi noise dengan SNR yang berbeda – beda menjadi dua macam ciri yaitu Full Band Energy dan Low Band Energy. Dua macam ciri tersebut akan dijadikan input dalam Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dan diharapkan mampu memberikan output yang memiliki performansi SDER, NDER dan OVER yang bagus. Dalam simulasi VAD menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation ini didapatkan performansi SDER, NDER dan OVER mencapai 0% dan dapat disimpulkan bahwa Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dapat digunakan sebagai salah satu metode Voice Activity Detection karena performansinya lebih bagus dibandingkan tanpa menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation yang memiliki performansi SDER, NDER dan OVER mencapai lebih dari 50%.
Kata Kunci : Kata kunci :DTX,Voice Activity Detection, Backpropagation NeuralABSTRACT: Discontinous Transmission (DTX) is a transmission method which will work only transmit a few bits of silent or noise background condition in order to coding efficiency. Supporting Discontinuous Transmission (DTX), it will use Voice Activity Detection that it is identification process of voice or silent condition of speech signel. If VAD method has more efficient bit rate transmission. Backpropagation neural network is used to VAD method of this final project. Purpose of this final project is analizing performance of Voice Activity Detection using Backpropagation Neural Network with vehicle noise and babble noise background and proof that Backpropagation Neural Network can be used one of VAD method. VAD accurancy of identification voice or silent condition is depend on making the algorithm. System will make two extractions from mixed between speech and noise of signal which have different SNR. Two of extractions are full band energy and low band energy. This parameter will be input of Backpropagation Neural Network and it hopes can give a good SDER,NDER,and OVER performance from the output. VAD using Backpopagation Neural Network simulation has 0% SDER,NDER,and OVER performance and it can conclude that Backpropagation Neural Network can be use one of VAD method because it has good performance compare the otherr system has not use Backpropagation Neural Network. It has more than 50% NDER and OVER performance.
Keyword: Keyword :DTX,Voice Activity Detection, Backpropagation Neural