Penggabungan Metode Itakura Saito Distance dan Backpropagation Neural Network untuk Peningkatan Akurasi Suara pada Audio Forensik

Abstract

Audio merupakan salah satu barang bukti digital yang digunakan dalam cybercrime. Seringkali bahwa bukti audio ini membawa peran krusial untuk mengungkapkan adanya kasus kejahatan sehingga diperlukan proses analisis audio forensic. Audio tersebut berisi rekaman suara seseorang yang memiliki karakter dengan pengucapan kosakata yang berbeda-beda, pengucapan yang tidak jelas, dan memiliki banyak noise. Perlu adanya penanganan yang sesuai Standart Operational Procedure (SOP) audio forensics. Tahapan dalam melakukan audio forensic pada Digital Forensic Analyst Team Pusat Laboratorium Forensik (DFAT) PUSLABFOR terdiri dari 4 tahapan yakni Acquisition, Audio Enhancement, Decoding, dan Voice Recognition. Dalam penelitian ini akan dibahas mengenai analisis audio menggunakan metode speech processing yaitu Itakura Saito Distance dan metode jaringan syaraf tiruan yaitu Backpropagation Neural Network dengan tujuan memperkuat hasil akurasi identik suatu barang bukti rekaman suara. Jika metode ini dikaloborasikan akan memperkuat tingkat akurasi dan argument yang diperoleh dari proses analisa, khususnya dalam penanganan audio forensic. Akurasi itu sendiri diukur dari nilai kedekatan frekuensi atau spectrum antara rekaman suara asli dengan rekaman suara pembanding. Hasil pengujian yang dilakukan pada 4 rekaman suara asli (unknown) dan 4 rekaman suara pembanding (known) dengan lebih dari 20 kosakata menunjukan akurasi tertinggi yang identik lebih dari 95%.

Keywords

• itakura saito distance, backpropagation neural network, audio forensik, akurasi suara