Dampak Filter Digital Terhadap Kinerja Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Suara Lingkungan

Abstract

Often, telephony-style bandwidth restriction techniques are applied raw to environmental sound classification systems without sufficient validation. To test their effectiveness, this study evaluates the impact of various digital filters (Low-Pass, High-Pass, Band-Pass, Band-Stop) on CNN performance on the ESC-50 dataset. After establishing the Log-Mel Spectrogram as the best input feature (surpassing MFCC), experiments proved that standard Band-Pass filters (300-3400 Hz) and Low-Pass filters actually reduced accuracy. This confirms that environmental sounds require a broad frequency spectrum (broadband), especially at high frequencies. Positive findings were obtained from the use of a low-order High-Pass Filter (HPF) (FIR-32) with a cut-off of 1000 Hz, which successfully increased accuracy to 66.20% above the baseline. Spectral analysis shows that this configuration successfully removes low noise without triggering transient smearing (time distortion). Therefore, this study recommends low-order HPF as the new standard, while suggesting the use of adaptive filters (learnable filters) in the future.Sering kali, teknik pembatasan bandwidth ala telefoni diterapkan mentah-mentah pada sistem klasifikasi suara lingkungan tanpa validasi yang cukup. Untuk menguji efektivitasnya, penelitian ini mengevaluasi dampak berbagai filter digital (Low-Pass, High-Pass, Band-Pass, Band-Stop) terhadap kinerja CNN pada dataset ESC-50. Setelah menetapkan Log-Mel Spectrogram sebagai fitur input terbaik (mengungguli MFCC), eksperimen membuktikan bahwa filter Band-Pass standar (300-3400 Hz) dan Low-Pass justru merusak akurasi. Ini mengonfirmasi bahwa suara lingkungan membutuhkan spektrum frekuensi yang luas (broadband), terutama di frekuensi tinggi. Temuan positif justru didapat dari penggunaan High-Pass Filter (HPF) orde rendah (FIR-32) dengan cut-off 1000 Hz, yang berhasil meningkatkan akurasi hingga 66.20% di atas baseline. Analisis spektral memperlihatkan bahwa konfigurasi ini sukses membuang noise rendah tanpa memicu efek transient smearing (distorsi waktu). Oleh karena itu, studi ini merekomendasikan HPF orde rendah sebagai standar baru, sembari menyarankan penggunaan filter adaptif (learnable filters) di masa depan