ABSTRAKSI: Reverberasi (multiple echo) adalah sinyal noise akustik yang muncul dalam suatu ruang tertutup akibat adanya superposisi dari suatu pantulan multiple dan difraksi dari dinding dan objek-objek yang ada di dalam ruangan tersebut. Sinyal tereverberasi merupakan masalah kompleks yang sulit dicari solusinya, karena sinyal suara asli berkorelasi dengan efek reverberasi. Hal tersebut akan mengganggu persepsi pendengar terhadap informasi yang disampaikan, sehingga dibutuhkan suatu sistem yang mampu mengurangi efek reverberasi tersebut.
Dereverberasi merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengurangi dampak reverberasi. Dalam Tugas Akhir ini, telah dilakukan penelitian dengan metode Blind Dereverberation dengan menggunakan pemodelan Autoregresif dengan masukan berupa sinyal musik. Sistem disebut ‘blind’ karena sistem tidak diberikan informasi mengenai karakteristik dari sinyal input itu sendiri. Sistem tersebut bekerja dengan sendirinya dengan mengestimasi prediction error melalui proses autoregresif. Setelah sinyal melalui proses dereverberasi, kualitas sinyal tersebut diukur dengan metode subjektif dan objektif. Pada metode objektif dilakukan pengukuran dari nilai MSE (Mean Square Error) dan RT (Reververation Time) sedangkan pada metode subjektif dilakukan pengukuran dengan DCR (Degradation Category Rating).
Sistem mampu mengurangi dampak reverberasi maksimal pada ruang kecil dengan nilai ratio reduksi reverberation time 0,505 serta pada panjang window 125 ms dengan nilai reverberation time rata-rata terendah 0,454 detik. Nilai MSE terbaik diperoleh instrument bass pada ruang besar, yaitu 0,079. Kualitas audio sinyal dereverberasi terbaik diperoleh pada ruang kecil dan pada panjang window 125 ms dengan skor DCR rata-rata 3,003 (Fair).Kata Kunci : reverberasi, blind dereverberation, prediction error, autoregresif, sinyal musik.ABSTRACT: Reverberation (multiple echo) is the acoustic noise signals that appear in an enclosed space due to a superposition of multiple reflections and diffraction from walls and objects in the room. Reverberated signal is a complex problem that hard to find a solution, because the original voice signal is correlated with reverberation effects. This will greatly disturb the audience's perception of the information presented, so that required a system of tools that can reduce the effects of these reverberation.
Dereverberation is the way that used to reduce the effects of reverberation. In this Final Project will be implemented dereverberation process research using Blind dereverberation method based on autoregressive modeling which used music signal as input signal. It’s called ‘blind’ because the system didn’t have an information about the characteristic of input signal. System will work itself by estimated the prediction error from autoregressive process. After dereverberation process has done, quality of dereverberated signal will measure by subjective method and objective method. In objective, MSE (Mean Square Error) and RT (Reverberation Time) are the parameters while in subjective, DCR (Degradation Category Rating) is the parameter.
The system can reduce the effects of reverberation maximumly in small room with reverberation time reduction ration 0,505 and also on length of window 125 ms with minimum average reverberation time 0,454 seconds. Bass guitar in large room has the best MSE score with 0,079. Audio quality of dereverberation signal was the best in small room on 125 ms window’s length with average DCR score 3,003(Fair)Keyword: reverberation, blind dereverberation, prediction error, autoregressive, music signal