🏗️ Arsitektur Teknis

🔬 Tumpukan Teknologi Inti

Dasar Pemrosesan Sinyal

📊 Pipeline Pra-pemrosesan:

• Normalisasi audio Menyeragamkan tingkat volume
• Peredam kebisingan Penyaringan Wiener untuk kebisingan latar belakang
• Jendela Hamming, frame 25 ms
• Analisis FFT: Transformasi domain frekuensi
• Peningkatan spektral: Meningkatkan kejernihan sinyal

🧠 Arsitektur Model AI:

• Jaringan LSTM: LSTM bidireksional 3-lapis
• Mekanisme perhatian: Fokus pada fitur khusus pembicara
• Pelatihan yang tidak bergantung pada permutasi Menangani urutan pembicara
• Pemrosesan multi-skala: Resolusi waktu yang berbeda
• Koneksi residual: Aliran gradien yang lebih baik

Algoritma Pemisahan

🔄 Pemisahan Sumber Buta (BSS):

• Analisis Komponen Independen (ICA): Kemandirian statistik
• Faktorisasi Matriks Tak Negatif (NMF): Dekomposisi spektral
• Penyelesaian permutasi: Penugasan pembicara yang konsisten
• Pemrosesan bin frekuensi Pemisahan per-frekuensi
• Estimasi mask: Pemaskingan waktu-frekuensi

🎯 Model-model Deep Learning:

• Arsitektur TasNet: Pemisahan audio domain waktu
• Pengkode-decoder konvolusional
• RNN Jalur Ganda Pemodelan lokal dan global
• Penyematan pembicara: Vektor karakteristik suara
• Pembelajaran multi-tugas Pemisahan dan pengenalan sendi

⚙️ Pipeline Pemrosesan

🔄 Proses Langkah demi Langkah

Tahap 1: Analisis Audio

🎤 Pemrosesan Input:

Pemasukan audio Menerima sinyal audio campuran (mono/stereo)
Penilaian kualitas: Menganalisis SNR, rentang dinamis, distorsi
Normalisasi laju sampling: Mengonversi ke standar 16 kHz
Penyaringan pra-penekanan: Menyeimbangkan spektrum frekuensi
Aplikasi VAD: Mengidentifikasi wilayah ucapan vs non-ucapan

Tahap 2: Ekstraksi Fitur

📈 Fitur Spektral:

• Perhitungan STFT: Transformasi Fourier waktu-pendek
• Analisis skala Mel: Frekuensi yang relevan secara perseptual
• Koefisien cepstral: MFCC untuk karakteristik suara
• Titik pusat spektral: Pusat distribusi frekuensi
• Analisis harmonik Pelacakan frekuensi fundamental

⚡ Fitur Temporal:

• Kontur energi: Pola volume seiring waktu
• Laju melintasi nol: Indikator ritme bicara
• Pelacakan pitch Ekstraksi kontur F0
• Analisis formant: Resonansi saluran vokal

Tahap 3: Pemrosesan Pemisahan

🎯 Inferensi Model:

• Propagasi maju jaringan saraf: TasNet/Conv-TasNet
• Pembuatan masker: Masker waktu-frekuensi per pembicara
• Resolusi permutasi: Urutan pembicara yang konsisten
• Penghilangan artefak, penghalusan

🔧 Rekonstruksi Sinyal:

• Aplikasi masker: Perkalian per elemen
• Sintesis ISTFT: Rekonstruksi domain waktu
• Rekonstruksi rangka
• Normalisasi akhir: Penyesuaian tingkat output

📊 Analisis Performa

🎯 Metrik Kualitas Pemisahan

Metrik Evaluasi Standar

📈 Ukuran Kualitas Audio:

• SDR (Signal-to-Distortion Ratio): rata-rata 8,3 dB
• SIR (Rasio Sinyal terhadap Interferensi): 12,1 dB rata-rata
• SAR (Rasio Sinyal-terhadap-Artefak): rata-rata 9,7 dB
• Skor PESQ: 2,8/4,0 (kualitas perseptual)
• Skor STOI: 0,76 (keterbacaan)

⚡ Performa Pemrosesan:

• Faktor waktu nyata: 1,2x (120% kecepatan waktu nyata)
• 250ms end-to-end
• Penggunaan memori: Puncak 512MB
• Pemanfaatan CPU: 40-60% inti tunggal
• Penurunan akurasi: 15% di lingkungan bising

Performa Penghitungan Pembicara

Pembicara	SDR (dB)	Akurasi Pemisahan	Kecepatan Pemrosesan	Penggunaan Memori
2	11.2 dB	84.3%	0.9x RT	340MB
3	9.8 dB	76.9%	RT 1,1x	445MB
4	7.6 dB	68.2%	1,3x RT	580MB
5+	5.1 dB	52.7%	RT 1,8x	720MB

🌍 Aplikasi Dunia Nyata

🎯 Skenario Penggunaan

Skenario Optimal

✅ Kondisi Kinerja Tinggi

• Rekaman wawancara: 1 lawan 1, lingkungan terkontrol
• Rapat kecil: 2-4 peserta, audio jernih
• Pascaproduksi podcast: Rekaman studio yang bersih
• Panggilan konferensi: Headset/mikrofon individu
• Sesi pelatihan: Instruktur + beberapa siswa

📊 Hasil yang Diharapkan:

• Kualitas pemisahan: Akurasi 80-90%
• Peningkatan transkripsi: Akurasi 25-40% lebih baik
• Pelabelan pembicara: Atribusi benar 90%+
• Waktu pemrosesan: Hampir waktu nyata

Skenario Menantang

⚠️ Kondisi Sulit:

• Rapat kelompok besar: Lebih dari 6 pembicara, percakapan tumpang tindih
• Rekaman ruang konferensi: Satu mikrofon, gema
• Lingkungan bising: Musik latar, lalu lintas
• Suara serupa: Peserta dengan jenis kelamin/usia yang sama
• Konferensi telepon: Audio terkompresi, kualitas buruk

📉 Dampak Kinerja:

• Kualitas pemisahan: Akurasi 50–65%
• Waktu pemrosesan: 1,5-2x waktu nyata
• Kebisingan musik yang meningkat
• Kebingungan pembicara: 30-40% salah pelabelan

⚠️ Keterbatasan Teknis

🚫 Batasan Sistem

Keterbatasan Fundamental

📊 Batasan Matematis:

• Masalah tidak terdefinisi dengan baik: Lebih banyak pembicara daripada saluran
• Ambiguitas permutasi: Ketidakkonsistenan urutan pembicara
• Aliasing frekuensi: Artefak frekuensi tinggi
• Sinyal non-stasioner: Mengubah karakteristik suara
• Masalah pesta koktail: Kompleksitas fundamental

💻 Kendala Teknis:

• Kompleksitas komputasi: O(n²) dengan jumlah pembicara
• Persyaratan memori: Berskala sesuai dengan durasi audio
• Ukuran model: Model jaringan saraf 50MB+
• Bias data pelatihan: Optimisasi berpusat pada bahasa Inggris

Keterbatasan Praktis

🎤 Ketergantungan Kualitas Audio

• Ambang SNR: Requires >10dB signal-to-noise ratio
• Laju sampling: Minimal 16kHz untuk hasil yang baik
• Rentang dinamis Minimal 16-bit, 24-bit lebih disarankan
• Respons frekuensi Audio jangkauan penuh lebih disukai

⏱️ Batasan Waktu Real-Time:

• Akumulasi latensi: penundaan pemrosesan 250 ms+
• Persyaratan buffer: Perlu tampilan pratinjau 1–2 detik
• Batasan CPU: Bottleneck single-threaded
• Tekanan memori: Biaya inferensi model besar

⚖️ Perbandingan Teknologi

📊 Perbandingan Industri

Platform	Teknologi	Skor SDR	Maksimum Pembicara	Faktor Waktu Nyata
Notta	Conv-TasNet + LSTM	8,3 dB	8 pembicara	1.2x
Fireflies	Berbasis Transformer	9,1 dB	10 pembicara	0.8x
Otter.ai	CNN Proprietary	7,9 dB	10 pembicara	1.0x
Sembly	BSS Hibrida + DNN	8,7 dB	6 pembicara	1.4x
Supernormal	Klastering dasar	6,2 dB	5 pembicara	0.7x

🔗 Topik Teknis Terkait

📋 Panduan Diarisasi Lengkap

Comprehensive guide to Notta's speaker diarization

🔬 Pendalaman Teknis

Analisis teknikal lanjutan dan algoritma

⚖️ Perbandingan Akurasi

Bandingkan pemisahan pembicara di berbagai platform

📝 Ulasan Notta Speaker

Complete analysis of Notta's speaker features

Butuh Pemisahan Audio Lanjutan? 🔬

Bandingkan teknologi pemisahan pembicara di semua platform AI rapat untuk menemukan solusi yang paling canggih.

🎯 Temukan Ahli Audio 📊 Bandingkan Teknologi

Gambaran Umum Pemisahan Pembicara 🎯