PENERAPAN SOM UNTUK PENGENALAN NADA PADA ANGKLUNG MODERN AREN AUDITA
|
|
- Sugiarto Johan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENERAPAN SOM UNTUK PENGENALAN NADA PADA ANGKLUNG MODERN AREN AUDITA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
2
3 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Penerapan SOM untuk Pengenalan Nada pada Angklung Modern adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Februari 2014 Aren Audita NIM G
4 ABSTRAK AREN AUDITA. Penerapan SOM untuk Pengenalan Nada pada Angklung Modern. Dibimbing oleh AGUS BUONO. Angklung merupakan warisan budaya Indonesia yang berasal dari Jawa Barat dan telah berkembang mengikuti perkembangan musik yang modern. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode self-organizing maps (SOM) dan ekstraksi ciri mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC) serta mengetahui akurasinya. Data yang digunakan sebanyak 300 nada angklung yang dimainkan dengan cara dicetok dari 12 nada diatonis yang masing-masing nadanya sebanyak 25 suara. Data nada direkam selama 3 detik dengan beberapa cetokan dalam memainkannya. Proses awal adalah membuat nada menjadi satu cetokan saja, kemudian dinormalisasi, lalu diekstraksi ciri dengan 26 koefisien cepstral MFCC. Pembagian data latih dan uji dilakukan secara acak dengan komposisi setiap nada yaitu 19 data latih dan 5 data uji. Penelitian ini melakukan tiga ulangan di radius 0, 1, dan 2 dengan data latih, data uji, dan 10 nilai parameter laju pembelajaran pada SOM yang berbeda di tiap ulangannya. Hasil clustering dengan SOM menghasilkan akurasi terbaik sebesar 98.33% di radius 1 pada ulangan 1 dan 3, serta di radius 2 pada ulangan 1 dengan laju pembelajaran yang sama di kedua radius yaitu Kata kunci: angklung, clustering, MFCC, nada diatonis, SOM ABSTRACT AREN AUDITA. Application of SOM for Tones Recognition on Modern Angklung. Supervised by AGUS BUONO. Angklung is an Indonesian cultural heritage from West Java and has been developed following the development of modern music. The purpose of this research is to recognize the tone of angklung by using self-organizing maps (SOM) and mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC) feature extraction. The used data were 300 tones of angklung that were played by staccato of 12 diatonic tones, each tone by 25 voices. Tones data were recorded for 3 seconds with some staccato in play. The initial process was making the data into one staccato tone, normalized, and then its characteristics were extracted with 26 cepstral coefficients MFCC. Distribution of training and test data was conducted randomly by the composition of 19 training data and 5 test data for each tone. This research conducted three repetitions on radius 0, 1, and 2 with training data, test data and learning rate of 10 parameter values at different SOM in each of their repetition. The result shows that the best accuracy obtained was 98.33% at a radius of 1 in repetition 1 and 3, as well as at a radius of 2 in repetition 1 with a common learning rate in both radius, Keywords: angklung, clustering, diatonic tones, MFCC, SOM
5 PENERAPAN SOM UNTUK PENGENALAN NADA PADA ANGKLUNG MODERN AREN AUDITA Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ilmu Komputer pada Departemen Ilmu Komputer DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
6 Penguji: 1 Aziz Kustiyo, SSi MKom 2 Toto Haryanto, SKom MSi
7 Judul Skripsi : Penerapan SOM untuk Pengenalan Nada pada Angklung Modern Nama : Aren Audita NIM : G Disetujui oleh Dr Ir Agus Buono, MSi MKom Pembimbing Diketahui oleh Dr Ir Agus Buono, MSi MKom Ketua Departemen Tanggal Lulus:
8 Judul Skripsi: Penerapan SOM untuk Pengenalan Nada pada Angklung Modem Nama : Aren Audita NIM : G Disetujui oleh Dr If u uono MSi MKom Pembimbing ~-~- - -' >1U r,' Ket'Ua Departemen Tanggal Lulus: o4 MAR 2014
9 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta ala atas segala karunia-nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang dipilih dalam penelitian ini ialah pengenalan suara, dengan judul Penerapan SOM untuk Pengenalan Nada pada Angklung Modern. Terima kasih penulis ucapkan kepada: 1 Ayah dan seluruh keluarga atas segala doa, dukungan dan kasih sayangnya khususnya untuk ibu saat masih menemani dalam pengerjaan karya ilmiah ini. 2 Bapak Dr Ir Agus Buono, MSi MKom selaku dosen pembimbing yang telah banyak memberi saran saat bimbingan. 3 Bapak Aziz Kustiyo, SSi MKom dan Bapak Toto Haryanto, SKom MSi selaku dosen penguji atas kesediaannya sebagai penguji. 4 Suhermanto dan Sarah dari Lises Gentra Kaheman IPB yang telah membantu selama pengumpulan data. 5 Teman-teman Ilkom alih jenis angkatan 6 khususnya teman-teman satu bimbingan yang senantiasa memberikan dukungan dan bantuan selama pengerjaan karya ilmiah ini. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat. Bogor, Februari 2014 Aren Audita
10 DAFTAR ISI DAFTAR TABEL vi DAFTAR GAMBAR vi PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Tujuan Penelitian 3 Manfaat Penelitian 3 Ruang Lingkup Penelitian 3 METODE 3 Lingkungan Pengembangan 3 Studi Literatur 4 Pengambilan Data Nada Angklung 4 Praproses 5 Pembagian Data Latih dan Data Uji 8 Pemodelan SOM (Self-Organizing Maps) 8 Pengujian 9 Rancangan Percobaan 9 HASIL DAN PEMBAHASAN 10 Pengambilan Data Nada Angklung 10 Praproses 10 Pembagian Data Latih dan Data Uji 10 Struktur SOM 11 Hasil dan Analisis Percobaan 11 SIMPULAN DAN SARAN 15 Simpulan 15 Saran 16 DAFTAR PUSTAKA 16 RIWAYAT HIDUP 18
11 DAFTAR TABEL 1 Nada angklung melodi 2 2 Hasil randperm data uji 10 3 Akurasi 91.67% ulangan 3 radius Akurasi 91.67% ulangan 2 radius 0 15 DAFTAR GAMBAR 1 Angklung 1 2 Tahapan proses penelitian 4 3 Alur praproses 5 4 Alur ambil satu cetokan nada 6 5 Diagram alur proses MFCC 7 6 Kohonen self-organizing maps 9 7 Akurasi radius Rata-rata akurasi radius Akurasi radius Akurasi radius Akurasi radius 0, 1, dan Rata-rata akurasi radius Rata-rata akurasi radius Rata-rata akurasi dari 3 ulangan di 3 radius 14
12 PENDAHULUAN Latar Belakang Angklung merupakan warisan budaya dari Indonesia yang berasal dari daerah Jawa Barat. Angklung adalah alat musik yang terdiri atas dua sampai empat tabung bambu yang digantung dalam bingkai bambu dan terikat dengan tali rotan. Pada bulan November 2010, UNESCO telah mengakui angklung sebagai warisan kebudayaan dunia dari Indonesia dengan kategori Intangible Cultural Heritage of Humanity (UNESCO 2010). Angklung telah berkembang mengikuti perkembangan musik yang modern. Angklung yang awalnya hanya memiliki nada pentatonis, kini telah berkembang menjadi nada diatonis. Nama nada pada skala pentatonis yaitu C, D, E, G, dan A, sedangkan pada skala diatonis yaitu C, C#, D, D#, E, F, F#, G, G#, A, A#, dan B. Angklung diatonis ini dikembangkan oleh Bapak Daeng Soetigna pada tahun 1938 yang kemudian diberi nama angklung Padaeng. Menurut Kemdikbud RI (tahun tidak diketahui), angklung ini dikelompokkan menjadi dua yaitu angklung melodi dan angklung akompanimen (pengiring). Jenis angklung ini dapat dilihat pada Gambar 1. Jenis angklung pada Gambar 1 dari kiri ke kanan yaitu angklung melodi 2 tabung, angklung melodi 3 tabung, angklung mayor akompanimen, dan angklung minor akompanimen. Satu set unit angklung melodi terdapat 31 angklung melodi kecil dan 11 angklung melodi besar. Nada angklung melodi kecil dapat dilihat pada Tabel 1. Cara memainkan angklung ini ada tiga yaitu: 1 Kurulung (getar) Satu tangan memegang rangka angklung, kemudian tangan yang lainnya menggoyangkan angklung selama nada yang diinginkan. 2 Cetok (sentak) Tabung dasar ditarik dengan cepat oleh jari ke telapak tangan, sehingga nada yang dihasilkan akan berbunyi sekali saja (staccato). 3 Tengkep Teknik yang mirip dengan kurulung, hanya saja salah satu tabung ditahan agar tidak bergetar. Gambar 1 Angklung a a Sumber:
13 2 Tabel 1 Nada angklung melodi b Oktaf Nada Melodi 3 F# 0 G 1 G# 2 A 3 A# 4 B 5 4 C 6 C# 7 D 8 D# 9 E 10 F 11 F# 12 G 13 G# 14 A 15 A# 16 B 17 5 C 18 C# 19 D 20 D# 21 E 22 F 23 F# 24 G 25 G# 26 A 27 A# 28 B 29 6 C 30 Bagi orang biasa atau pemula dalam bidang musik, untuk menghasilkan nada pada angklung ini cukuplah mudah. Akan tetapi, untuk mengenali nada pada angklung tersebut, mereka membutuhkan waktu untuk mengenalinya. Tentunya hal ini berbeda dengan seorang ahli musik yang sudah terbiasa memegang alat musik ini. Oleh karena itu, sistem pengenalan nada pada angklung dibutuhkan untuk membantu dalam mengenali nada tersebut. Penelitian tentang pengenalan nada angklung ini masih jarang ditemukan. Penelitian yang akan dilakukan yaitu dengan mencoba menggunakan metode selforganizing maps (SOM) sebagai pengenalan pola dan mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC) sebagai fitur ekstraksi cirinya. Pemilihan kedua metode ini b Sumber:
14 berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Zak (2011) dan Monte et al. (1996). Pada penelitian Zak (2011) menghasilkan akurasi di atas 90%, sedangkan pada penelitian Monte et al. (1996) menghasilkan akurasi 100%. Alasan lainnya adalah Davis dan Mermelstein telah membuktikan bahwa MFCC memberikan akurasi tertinggi dibandingkan dengan fitur ekstraksi lainnya (Buono et al. 2011; Ganchev 2005). Angklung yang digunakan dalam penelitian ini adalah angklung melodi kecil 2 tabung Padaeng yang akan dimainkan dengan cara dicetok. Nada yang dipilih adalah nada diatonis dalam satu oktaf yang berada pada oktaf keempat. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini ialah: 1 Menerapkan metode SOM dan teknik ekstraksi ciri MFCC dalam pengenalan nada pada angklung. 2 Mengetahui akurasi pengenalan nada pada angklung dengan menggunakan metode SOM dan teknik ekstraksi ciri MFCC. Manfaat Penelitian Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi mengenai akurasi penggunaan metode SOM dalam pengenalan nada pada angklung. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup dalam penelitian ini ialah: 1 Nada yang akan dikenali adalah nada diatonis dalam satu oktaf yang berada pada oktaf keempat. 2 Nada yang akan dikenali adalah nada angklung yang dimainkan dengan cara staccato (dicetok). 3 Jenis angklung yang dipakai adalah angklung melodi kecil 2 tabung Padaeng. 3 METODE Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan proses, yaitu studi literatur, pengambilan data nada angklung, praproses, pemodelan SOM, dan pengujian. Tahapan proses penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2. Lingkungan Pengembangan Penelitian ini menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak dengan spesifikasi sebagai berikut: 1 Perangkat Keras Processor Intel Core 2 Duo 2.10 GHz. Memori 4 GB. Harddisk 300 GB. Keyboard dan mouse.
15 4 Monitor. 2 Perangkat Lunak Sistem operasi Windows XP Professional 32 bit. Matlab (R2008b). Mulai Studi Literatur Pengambilan Data Nada Angklung Praproses Data Latih Data Uji Pemodelan SOM Data Bobot Hasil SOM Pengujian Selesai Gambar 2 Tahapan proses penelitian Studi Literatur Tahapan ini melakukan pencarian dan pembelajaran tentang apa yang dibutuhkan dalam penelitian ini. Hal-hal yang dibutuhkan antara lain tentang metode SOM dan juga MFCC. Selain itu, hal-hal yang terkait dengan pengenalan suara akan dicari dan dipelajari untuk dijadikan referensi dalam penelitian ini. Pengambilan Data Nada Angklung Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 12 jenis nada angklung yang dimainkan dengan cara dicetok kemudian direkam. Angklung yang digunakan berasal dari Lises Gentra Kaheman IPB. Dua belas jenis nada tersebut yaitu C, C#, D, D#, E, F, F#, G, G#, A, A#, dan B. Masing-masing nada tersebut direkam sebanyak 25 kali sehingga didapatkan untuk setiap nada memiliki 25 data suara. Data direkam di ruangan yang hening guna menghindari noise. Data nada direkam selama 3 detik dengan sampling rate Hz, bit rate sebesar 16 bit,
16 dan ekstensi fail WAV. Selama 3 detik itu terdapat beberapa cetokan dalam memainkannya. Praproses Tahapan ini membuat setiap nada yang awalnya terdapat beberapa cetokan menjadi satu cetokan saja. Alur dari tahapan ini dapat dilihat pada Gambar 3. Pada tahap silence removing di awal, data yang terdapat silent di awal akan dibuang. Setelah itu, data akan diambil satu cetokan di awal saja. Untuk membuat nada menjadi satu cetokan di awal saja, nada akan diambil dari awal dalam kondisi bersuara hingga ditemukannya kondisi nada yang silent. Dalam mendeteksi kondisi silent itu, proses ini akan menggunakan algoritma silence removal dan endpoint detection yang dilakukan oleh Saha et al. (2005). Alur dari proses ini dapat dilihat pada Gambar 4. Setelah itu, data akan dinormalisasi sehingga semua data memiliki nilai maksimum 1 atau nilai minimum -1. Kemudian, data diekstraksi ciri dengan menggunakan MFCC. Diagram alur proses MFCC dapat dilihat pada Gambar 5 (Do 1994). 5 Silence Removing di awal Membuat nada menjadi satu cetokan Normalisasi Ekstraksi ciri MFCC Mel Cepstrum Gambar 3 Alur praproses
17 6 Mulai Baca x (i) & Hitung μ, σ x(i) = sampel nada yang ke i μ = rata-rata; σ = simpangan baku While x (i) <= panjang (x) tidak Tandai x (i) dengan 0 (Sampel tidak bersuara) x(i) - μ σ > z z = threshold x dibagi menjadi beberapa frame ya Tandai x (i) dengan 1 (Sampel bersuara) Untuk setiap frame, tandai 1 jika di dalam frame itu lebih banyak sampel bersuara dibandingkan sampel tidak bersuara dan tandai 0 jika sampel tidak bersuara yang lebih banyak Ambil frame awal yang bersuara sampai bertemu frame yang tidak bersuara Selesai Gambar 4 Alur ambil satu cetokan nada MFCC ini sering digunakan sebagai ekstraksi ciri dalam pengenalan suara, karena dapat merepresentasikan ciri sebuah sinyal suara (Do 1994). MFCC ini mengubah sinyal suara ke dalam bentuk matriks yang berukuran jumlah koefisien dikali dengan banyaknya frame suara yang terbentuk. Beberapa parameter input dalam proses ini yaitu: 1 Input yang digunakan adalah data suara nada dengan ekstensi WAV. 2 Sampling rate yaitu nilai sinyal suara yang diambil dalam satu detik. Sampling rate yang digunakan sebesar Hz. 3 Time frame yaitu waktu yang dipakai untuk membagi data suara menjadi beberapa bagian frame. Time frame yang digunakan sebesar 40 ms. 4 Overlapping digunakan untuk mengurangi hilangnya informasi saat proses frame blocking. Overlapping yang digunakan sebesar 50%. 5 Koefisien cepstral yaitu koefisien ciri yang diinginkan untuk output dari proses MFCC. Koefisien cepstral yang digunakan sebesar 26 karena dalam penelitian Wisnudisastra dan Buono (2010) menghasilkan akurasi 96% untuk 26 koefisien cepstral dan akurasi 91% untuk 13 koefisien cepstral.
18 7 Speech Frame Frame Blocking Windowing FFT Mel Cepstrum Cepstrum Mel-frequency Spectrum Gambar 5 Diagram alur proses MFCC Frame Blocking Pada tahapan MFCC ini, sinyal suara akan dibagi menjadi beberapa frame dari N sampel yang direpresentasikan dalam bentuk vektor. Agar tidak ada informasi yang hilang, setiap frame yang bersebelahan dibuat menjadi saling tumpang tindih atau overlap. Windowing Proses frame blocking memungkinkan terjadinya diskontinuitas sinyal pada awal dan akhir setiap frame. Diskontinuitas ini akan menyebabkan terjadinya distorsi spektral. Untuk menguranginya, tiap frame dilakukan proses windowing. Metodenya yaitu dengan mengalikan tiap frame dengan fungsi window tertentu. Fungsi window yang dipakai adalah Hamming window: w(n) = cos(2πn / (N - 1)), 0 n N-1 Keterangan: N = jumlah sampel pada setiap frame n = frame ke- w = fungsi Hamming window Fast Fourier Transform (FFT) Proses ini mengubah setiap frame dari domain waktu ke domain frekuensi. Hal ini dilakukan untuk mempermudah dalam pemrosesan selanjutnya. Hasil dari proses ini yaitu spektrum atau periodogram. Algoritme dari FFT yaitu: N-1 X n = k=0 x k eps(- 2πjkn / N), n = 0,1,2,,N-1 Keterangan: X n = magnitude frekuensi x k = nilai-nilai sampel N = jumlah data sampel j = bilangan imajiner Mel-frequency Persepsi manusia terhadap frekuensi sinyal suara tidak mengikuti skala linear. Oleh karena itu untuk setiap nada dengan frekuensi aktual f (dalam satuan Hz), nilai subjektif dari pitch diukur dengan menggunakan skala mel. Skala mel-frequency adalah selang frekuensi linear di bawah 1000 Hz dan selang logaritmik di atas 1000 Hz. Proses ini umumnya menggunakan filterbank. Perhitungannya adalah: N-1 X i = log 10 k=0 X(k) H i (k), i = 1,2,3,,M Keterangan: H i (k) = nilai filter segitiga ke i X(k) = nilai data ke k hasil proses FFT
19 8 M = jumlah filter N = banyaknya data Cepstrum Proses ini mengubah mel-frequency ke domain waktu dengan menggunakan Discrete Cosine Transform (DCT). Hasilnya disebut dengan MFCC. Proses DCT: C j = X i cos(j(i - 1)2(π / M)) i=0 Keterangan: Cj = nilai koefisien C ke j j = jumlah koefisien cepstral i = jumlah wrapping Xi = hasil mel-frequency pada frekuensi ke i M Pembagian Data Latih dan Data Uji Pada tahap ini, data yang telah melalui tahap praproses akan dipilih secara acak dari masing-masing nada. Pembagian data tersebut yaitu 19 data suara untuk data latih, 1 data suara untuk data bobot, dan 5 data suara untuk data uji. Setelah itu, data latih akan melalui tahap pemodelan SOM sebagai vektor masukan dan data bobot untuk bobot awal. Pemodelan SOM (Self-Organizing Maps) Metode ini merupakan salah satu model jaringan saraf tiruan. Metode ini disebut juga topology-preserving maps yang berarti struktur topologi antara unit cluster (Fausett 1994). SOM ini mempunyai bobot vektor setiap unit cluster sebagai contoh dari pola masukan yang terkait dengan cluster tersebut. Selama prosesnya, akan dipilih satu cluster sebagai pemenang dan cluster pemenang serta cluster tetangganya akan memperbaharui bobot cluster. Cluster pemenang ini ditentukan dari jarak yang terdekat dari bobotnya. Arsitektur dari model SOM menurut Fausett (1994) dapat dilihat pada Gambar 6. Menurut Fausett (1994), algoritme dari metode SOM ini yaitu: 1 Inisialisasi Bobot w ij Parameter laju pembelajaran awal (α) dan faktor penurunannya Parameter topologi tetangga (R) 2 Selama kondisi penghentian bernilai salah, lakukan langkah Untuk setiap vektor masukan x, lakukan langkah Hitung D(j) = (w ij - x i ) 2 untuk semua j 5 Tentukan indeks J sehingga D(J) bernilai minimum. D(J) dilihat dari D(j) 6 Modifikasi bobot untuk setiap unit j di sekitar J berdasarkan topologi tetangga yang telah ditentukan dan untuk seluruh i: w ij (baru) = w ij (lama) + α(x i - w ij (lama)) 7 Modifikasi laju pembelajaran 8 Kurangi radius topologi tetangga pada waktu tertentu 9 Uji kondisi penghentian
20 9 Y 1 Y j Y m W n1 W 1j W nj W 1m Wim W 11 W i1 W ij W nm X 1 X i X n Gambar 6 Kohonen self-organizing maps Pengujian Pengujian dilakukan dari data uji yang telah diekstraksi ciri menggunakan MFCC kemudian di-cluster dengan metode SOM menggunakan bobot dari hasil SOM data latihnya. Setiap data nada angklung yang diuji akan di-cluster-kan ke cluster yang sesuai. Tingkat akurasi sistem akan dihitung untuk mengevaluasi hasil penelitian. Setiap data yang diuji akan dilihat apakah data tersebut akan masuk ke dalam cluster yang sesuai. Persentase tingkat akurasi dihitung dengan fungsi berikut: nada yang benar Hasil= 100% nada yang diuji Rancangan Percobaan Penelitian ini menggunakan data nada dengan perekaman 3 detik, sampling rate Hz, bit rate sebesar 16 bit, ekstensi fail WAV, dan dalam 3 detik itu terdapat beberapa cetokan dalam memainkannya. Pada tahap MFCC, parameter yang digunakan adalah sampling rate sebesar Hz, time frame sebesar 40 ms, overlapping sebesar 50%, dan 26 koefisien cepstral. Threshold yang digunakan pada tahap ambil satu cetokan nada sebesar 0.1. Penelitian ini akan melakukan tiga kali ulangan dengan 10 parameter SOM berbeda di tiap ulangannya. Setiap ulangan ini mempunyai jumlah yang sama di setiap nadanya yaitu 19 data latih, 5 data uji, dan 1 data bobot tetapi ada perbedaan dalam pemilihan secara acak dari masing-masing nada yaitu untuk data latih dan data uji. Sepuluh parameter SOM yang berbeda itu terletak pada laju pembelajaran. Laju pembelajaran yang akan digunakan yaitu , ,
21 , , , , , , , dan Parameter lainnya dalam pemodelan SOM yaitu 300 epoch, penurunan laju pembelajaran sebesar 0.1, radius sebesar 0, 1, dan 2, vektor masukan x diambil dari data latih, bobot awal diambil dari data bobot. HASIL DAN PEMBAHASAN Pengambilan Data Nada Angklung Nada angklung diambil dengan cara direkam langsung menggunakan perangkat lunak Matlab. Nada tersebut direkam selama 3 detik dengan beberapa cetokan dalam memainkannya lalu disimpan ke dalam ekstensi fail WAV. Jumlah data yang direkam sebanyak 300 data nada angklung dari 12 nada yang masingmasing nadanya sebanyak 25 suara. Praproses Pada tahap awal praproses ini, data nada dibuat menjadi satu cetokan saja. Setelah itu, data akan dinormalisasi dengan cara membagi semua nilai nada dengan nilai maksimum dari absolut nilai nada. Kemudian, data diekstraksi ciri dengan menggunakan MFCC. Proses MFCC ini menggunakan fungsi auditory toolbox Matlab. Parameter MFCC yang digunakan yaitu sampling rate sebesar Hz, time frame sebesar 40 ms, overlapping sebesar 50%, dan koefisien cepstral sebesar 26. Pembagian Data Latih dan Data Uji Setiap nada akan dibagi menjadi 3 bagian yaitu 19 data suara untuk data latih, 1 data suara untuk data bobot, dan 5 data suara untuk data uji. Tahap awal adalah menentukan data ke-25 sebagai data bobot, kemudian memilih secara acak 5 data yang akan menjadi data uji dengan menggunakan fungsi randperm pada Matlab. Sisa dari data itu akan dijadikan sebagai data latih. Hasil randperm untuk data uji dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2 Hasil randperm data uji Ulangan Data uji ke Tabel 2 menunjukkan pada percobaan di ulangan pertama akan menggunakan 5 data uji pada urutan data ke-24, 16, 17, 18, dan 23. Ulangan kedua akan menggunakan 5 data uji pada urutan data ke-9, 16, 23, 14, dan 17 sedangkan pada ulangan ketiga pada urutan data ke-11, 19, 22, 1, 12. Proses
22 pembagian untuk setiap ulangan ini didapatkan sejumlah data latih sebanyak 228, data uji sebanyak 60, dan data bobot sebanyak 26. Struktur SOM Struktur SOM ini memiliki 26 neuron input dan 12 neuronn output. Vektor masukannya ialah data latih dan bobot awalnya ialah data bobot. Laju pembelajaran yang digunakan yaitu , , , , , , , , , dan Parameter lainnya yaitu 300 epoch, penurunan laju pembelajaran sebesar 0.1, serta radius sebesar 0, 1, dan 2. Hasil dan Analisis Percobaan Radius 0 Gambar 7 menyajikan akurasi hasil percobaan tiga kali ulangan dengan sepuluh parameter laju pembelajaran berbeda di setiap ulangannya. Di gambar ini terlihat bahwa akurasi terendah yang didapatkan sebesar 88.33% dan akurasi tertinggi sebesar %. Ulangan pertama dan ketiga terlihat bahwa semakin besar laju pembelajarannya, maka semakin rendah akurasi yang didapatkan. Hal ini dikarenakan kecepatan belajar pada jaringan SOM. Laju pembelajaran yang besar berarti kecepatan belajarnya pun lebih cepat dan tidak terlalu detail sehingga pemetaan nadanya tidak terlalu baik. Sebaliknya, laju pembelajaran yang kecil akan menghasilkan pemetaan nada yang baik karena proses pembelajarannya akan lebih detail walaupun lama dalam kecepatan belajarnya. 11 Akurasi 100% 96% 92% 88% 84% 80% 91.67% % 90.00% 90.00% 88.33% Ulangan 1 Ulangan 2 Ulangan 3 α = α = α = α = α = α = α = α = α = α = Gambar 7 Akurasi radius 0 Rata-Rata Akurasi 100% 96% 92% 88% 84% 80% 89.00% 91.67% 91.50% Ulangan 1 Ulangan 2 Ulangan 3 Gambar 8 Rata-rata akurasi radius 0 Dari Gambar 8, rata-rata akurasi terkecil terdapat di ulangan 1 yaitu 89% dan rata-rata akurasi terbesar terdapat di ulangan 2 yaitu 91.67%. Pada gambar ini juga dapat dilihat bahwa setiap ulangan memiliki rata-rata akurasi yang berbeda-
23 12 beda. Hal ini dikarenakan kurang baiknya dalam perekaman nada. Oleh karena itu, setiap data uji berubah, maka berubah pula akurasi yang didapatkan. Radius 1 dan Radius 2 Saat radius 1 dan 2 ini, akurasi yang dihasilkan mengalami peningkatan akurasi. Akurasi yang dihasilkan saat radius 1 dan radius 2 dapat dilihat pada Gambar 9 dan Gambar 10. Akurasi tertinggi yang dihasilkan saat radius 1 dan 2 ini sama yaitu 98.33%, begitupun dengan akurasi terendahnya yaitu %. Pada radius 1 di semua ulangann dan radius 2 di ulangan 1 dan 3, semakin kecil laju pembelajarannya maka semakin kecil pula akurasi yang dihasilkan. Hal ini berbanding terbalik saat radius 0. Perbandingan ketiga radius ini dapat dilihat pada Gambar 11. Akurasi 100% 96% 92% 88% 84% 98.33% % 90.00% 96.67% 98.33% 95.00% 95.00% 93.33% 91.67% 93.33% 91.67% 80% Ulangan 1 Ulangan 2 Ulangan 3 α = α = α = α = α = α = α = α = α = α = Gambar 9 Akurasi radius 1 Akurasi 100% 96% 92% 88% 98.33% 96.67% 95.00% 95.00% 93.33% 93.33% 91.67% 93.33% 95.00% 91.67% 90.00% 84% 80% Ulangan 1 Ulangan 2 Ulangan 3 α = α = α = α = α = α = α = α = α = α = Gambar 10 Akurasi radius 2
24 13 100% 96% Akurasi 92% 88% 84% 80% Laju Pemahaman Radius 0 Ulangan 1 Radius 1 Ulangan 1 Radius 2 Ulangan 1 Radius 0 Ulangan 2 Radius 1 Ulangan 2 Radius 2 Ulangan 2 Radius 0 Ulangan 3 Radius 1 Ulangan 3 Radius 2 Ulangan 3 Gambar 11 Akurasi radius 0, 1, dan 2 Rata-Rata Akurasi 100% 96% 92% 88% 84% 80% 91.50% 92.17% 94.17% Ulangan 1 Ulangan 2 Ulangan 3 Gambar 12 Rata-rata akurasi radius 1 Jika dilihat dari radius 0, 1, dan 2 yang dapat dilihat pada Gambar 8, 12, dan 13, radius 1 dan 2 inii yang lebih tinggi untuk semua ulangan dalam menghasilkan akurasinya dibandingkan dengan radius 0. Perbedaan rata-rata akurasi di radius 1 dan 2 ini terletak pada ulangan 1 dan 3. Untuk ulangan 1, radius 2 yang menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 91.67%, sedangkan untuk ulangan 3, radius 1 yang menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 94.17%. Untuk ulangann 2, radius 1 dan 2 ini sama-sama menghasilkan akurasi 92.17%. Rata-Rata Akurasi 100% 96% 92% 88% 84% 80% 91.67% 92.17% 94.00% Ulangan 1 Ulangan 2 Ulangan 3 Gambar 13 Rata-rata akurasi radius 2 Perbedaan rata-ratdan 2. Radius 0, 1, dan 2 ini mengalami perbedaan rata-rata akurasi untuk tiap akurasi untuk tiap ulangan ini juga terjadi pada radius 1 ulangannya. Hal ini dapat dikatakan bahwa dalam perekaman nada pun dapat mempengaruhi hasil akurasi yang didapatkan.
25 14 Rata-Rata Akurasi 100% 96% 92% 88% 84% 80% 90.72% 92.61% 92.61% Radius 0 Radius 1 Radius 2 Gambar 14 Rata-rata akurasi dari 3 ulangan di 3 radius Radius yang menghasilkan akurasi tertinggi berdasarkan rata-rata ulangannya adalah radius 1 dan 2 dengan akurasi sebesar 92.61%, sedangkan yang terendah adalah radius 0 dengan akurasi sebesar 90.72%. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 14. Dapat dikatakan bahwa radius 1 dan 2 inilah yang terbaik dalam menghasilkan akurasi. Analisis Kesalahan Clustering Kesalahan yang terjadi dalam penempatan cluster ini karena jarak nada yang kecil yaitu setengah. Contohnya adalah pada percobaan di ulangan 3 dengan radius 0 yang akurasinya sebesar 91.67% di Tabel 3. Disini ada 2 nada yang masuk ke cluster yang salah yaitu nada D# dan F. Dua nada D# masuk ke cluster E serta 3 nada F masuk ke F#. Hal ini terjadi karena nada D# dan E ini berjarak setengah nada, begitu pun nada F dan F#. Hal serupa terjadi pada ulangan 2 dengan radius 0 di Tabel 4. Bahkan pada percobaan ini terdapat 5 nada F yang semuanya masuk ke cluster yang salah yaitu F#. Tabel 3 Nada A A# A 5 0 A# 0 5 B 0 0 C 0 0 C# 0 0 D 0 0 D# 0 0 E 0 0 F 0 0 F# 0 0 G 0 0 G# 0 0 Akurasi 91.67% ulangan 3 radius 0 B C C# D D# E F F# G G# Untuk mengatasinya, penggantian radius perlu dilakukan. Hal ini dikarenakan nada yang berpengaruh dalam penempatan cluster yang sesuai itu adalah nada tetangganya yang bersebelahan. Hal ini dapat dilihat dari Tabel 3 dan 4 yang semua kesalahan clustering-nya ada pada jarak nada yang setengah. Penggantian radius menjadi 1 untuk ulangan 2 dengan laju pembelajaran berhasil menaikkann akurasinya dari 91.67% menjadi 95%. Lima nada F yang masuk ke cluster F#, setelah diganti radiusnya menjadi 1, kini hanya 3 nada
26 yang masuk ke cluster F#. Saat radius diganti menjadi 2 pun akurasinya meningkat menjadi 93.33%. Begitupun dengan nada F yang 3 nadanya masih masuk ke cluster F#. Tetapi dalam radius 2 ini, nada B yang awalnya masuk ke cluster B semua, sekarang ada 1 nada yang masuk ke cluster yang salah yaitu A#. Tabel 4 Akurasi 91.67% ulangan 2 radius 0 Nada A A# B C C# D D# E F F# G G# A A# B C C# D D# E F F# G G# Hal ini membuktikan bahwa dengan mengganti radiusnya menjadi 1 ataupun 2, maka akan meminimalisir kesalahan clustering dan dapat meningkatkan akurasinya. Nada yang masih salah dalam clustering ini dikarenakan kurang baiknya dalam perekaman nada dan juga kurang baiknya dalam memainkan angklungnya. 15 SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa: 1 Penelitian ini telah berhasil menerapkan metode SOM dan teknik ekstraksi ciri MFCC dalam pengenalan nada angklung. 2 Akurasi tertinggi yang dihasilkan adalah 98.33% di radius 1 pada ulangan 1 dan 3 serta di radius 2 pada ulangan 1 dengan laju pembelajaran yang sama di kedua radius yaitu Parameter MFCC yang digunakan yaitu sampling rate sebesar Hz, time frame sebesar 40 ms, overlapping sebesar 50%, dan 26 koefisien cepstral serta parameter SOM lainnya yaitu 300 epoch, penurunan laju pembelajaran sebesar Saat radius 0, semakin besar laju pembelajaran yang digunakan maka semakin kecil akurasi yang didapatkan karena proses pembelajaran yang cepat dan tidak terlalu detail sehingga pemetaan nada tidak baik, sedangkan pada radius 1, semakin besar laju pembelajaran maka semakin besar akurasi yang didapatkan.
27 16 4 Perubahan radius dari 0 menjadi 1 ataupun 2, maka akan meminimalisir kesalahan clustering dan dapat meningkatkan akurasinya. 5 Radius 1 dan 2 memiliki rata-rata akurasi tertinggi dari ulangannya yaitu sebesar 92.61%. Saran Saran untuk pengembangan selanjutnya yaitu: 1 Mencoba dengan data yang lebih banyak lagi untuk dibandingkan hasilnya dengan penelitian ini. 2 Mencoba memodelkan dengan metode pengenalan pola serta ekstraksi ciri yang lain untuk dibandingkan akurasinya dengan penelitian ini. Metode pengenalan pola lain misalnya LVQ, Backpropagation, Counterpropagation, dan lainnya. Metode ekstraksi ciri misalnya LPCC, LPC, RCC, dan lainnya. 3 Mencoba mengganti parameter-parameter SOM serta MFCC untuk dibandingkan hasilnya dengan penelitian ini. DAFTAR PUSTAKA Buono A, Jatmiko W, Kusumoputro B Mel-frequency cepstrum coefficients as higher order statistics representation to characterize speech signal for speaker identification system in noisy environment using hidden markov model. Di dalam: Mwasiagi JI, editor. Self Organizing Maps - Applications and Novel Algorithm Design. Rijeka (HR): Intech. hlm doi: /566. Do MN Digital signal processing mini-project: an automatic recognition system. Laussane (CH): Federal Institute of Technology. Fausett L Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications. New Jersey (US): Prentice Hall. Ganchev TD Speaker recognition [disertasi]. Patras (GR): University of Patras. [Kemdikbud RI] Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia. [tahun tidak diketahui]. Angklung [Internet]. [diunduh 2013 Okt 3]. Tersedia pada: Monte E, Hernando J, Miro X, Adolf A Text independent speaker identification on noisy environments by means of self organizing maps. Di dalam: Bunnell HT, Idsardi W, editor. Proceedings ICSLP 96 Fourth International Conference on Spoken Language; 1996 Okt 3-6; Philadelphia, Amerika Serikat. Wilmington (US): Citation Delaware. 3(1): doi: /ICSLP Saha G, Chakroborty S, Senapati S A new silence removal and endpoint detection algorithm for speech and speaker recognition applications. Di dalam: Lamba TS, Biswas PK, Pathak SS, editor. Proceedings of the Eleventh National Conference on Communications NCC-2005; 2005 Jan Kharagpur (IN): Allied. hlm
28 [UNESCO] United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization Indonesian angklung [Internet]. [diunduh 2013 Okt 3]. Tersedia pada: Wisnudisastra E, Buono A Pengenalan chord pada alat musik gitar menggunakan codebook dengan teknik ekstraksi ciri MFCC. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer. 14 (1): Zak A Ship s hydroacoustics signatures classification using neural networks. Di dalam: Mwasiagi JI, editor. Self Organizing Maps - Applications and Novel Algorithm Design. Rijeka (HR): Intech. hlm doi: /
29 18 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Cirebon, Jawa Barat, Indonesia pada tanggal 16 Oktober Penulis merupakan anak kedua dari tiga bersaudara, dari pasangan H Achmad Hudaja, SEAk dan Dra Hj Sri Endang Pawukir, MA. Penulis memulai pendidikan formal dari TK 27 Cirebon dan lulus pada tahun 1996, kemudian melanjutkan pendidikan di SDN Kebonbaru 4 Cirebon dan lulus pada tahun Pendidikan menengah diselesaikan di SMP Negeri 5 Cirebon dan lulus pada tahun Lalu, penulis melanjutkan pendidikan tingkat atas di SMAN 6 Cirebon dan lulus pada tahun Pada tahun 2008, penulis melanjutkan pendidikan di Institut Pertanian Bogor Direktorat Program Diploma, Program Keahlian Teknik Komputer melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan lulus pada tahun Pada tahun 2011, penulis melanjutkan pendidikan di Program Alih Jenis S1 Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.
i. Perangkat Keras Prosesor Intel Pentium(R) Dual-Core CPU 2.20 GHz
Data yang pada awalnya berupa chanel stereo diubah ke dalam chanel mono. Kemudian data tersebut disimpan dengan file berekstensi WAV. Praproses Pada tahap ini dilakukan ekstraksi ciri menggunakan metode
Lebih terperinciIDENTIFIKASI CAMPURAN NADA PADA SUARA PIANO MENGGUNAKAN CODEBOOK
IDENTIFIKASI CAMPURAN NADA PADA SUARA PIANO MENGGUNAKAN CODEBOOK Ade Fruandta dan Agus Buono Departemen Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Latar Belakang
Latar Belakang PENDAHULUAN Manusia dianugrahi oleh Tuhan dua telinga yang memiliki fungsi untuk menangkap sinyal-sinyal suara. Namun untuk mengoptimalkan dari fungsi telinga tersebut manusia harus belajar
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Latar Belakang
Latar Belakang PENDAHULUAN Genre musik adalah pengelompokan musik sesuai dengan kemiripan satu dengan yang lain, seperti kemiripan dalam hal frekuensi musik, struktur ritmik, dan konten harmoni. Genre
Lebih terperinciPENERAPAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
PENERAPAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) DAN EKSTRAKSI CIRI MENGGUNAKAN MEL- FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS (MFCC) UNTUK TRANSKRIPSI SUARA KE TEKS LAKSMI NIRMALA SARI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL CODEBOOK UNTUK IDENTIFIKASI CHORD GITAR TONI HARYONO
PENGEMBANGAN MODEL CODEBOOK UNTUK IDENTIFIKASI CHORD GITAR TONI HARYONO DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI
Lebih terperinciPerbandingan Sistem Perhitungan Suara Tepuk Tangan dengan Metode Berbasis Frekuensi dan Metode Berbasis Amplitudo
Tersedia secara online di: http://journal.ipb.ac.id/index.php.jika Volume 2 Nomor 1 halaman 29-37 ISSN: 2089-6026 Perbandingan Sistem Perhitungan Suara Tepuk Tangan dengan Metode Berbasis Frekuensi dan
Lebih terperinciPENDAHULUAN Tujuan Latar Belakang Ruang Lingkup Manfaat Penelitian TINJAUAN PUSTAKA Nada dan Chord Gitar
PENDAHULUAN Latar Belakang Sistem pendengaran manusia memiliki kemampuan yang luar biasa dalam menangkap dan mengenali sinyal suara. Dalam mengenali sebuah kata ataupun kalimat bukanlah hal yang sulit
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL CODEBOOK UNTUK TRANSKRIPSI SUARA KE TEKS DENGAN EKSTRAKSI CIRI MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS (MFCC) MEGGA DARA NINGGAR SUHARTO
PENERAPAN MODEL CODEBOOK UNTUK TRANSKRIPSI SUARA KE TEKS DENGAN EKSTRAKSI CIRI MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS (MFCC) MEGGA DARA NINGGAR SUHARTO DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL PROBABILISTIC NEURAL NETWORK UNTUK IDENTIFIKASI CHORD GITAR ARVIANI RIZKI
PENGEMBANGAN MODEL PROBABILISTIC NEURAL NETWORK UNTUK IDENTIFIKASI CHORD GITAR ARVIANI RIZKI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR PERNYATAAN
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT BACKPROPAGATION UNTUK IDENTIFIKASI CHORD GITAR YOSI NURHAYATI
PENGEMBANGAN MODEL JARINGAN SYARAF TIRUAN RESILIENT BACKPROPAGATION UNTUK IDENTIFIKASI CHORD GITAR YOSI NURHAYATI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Genre Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, genre adalah jenis, tipe, atau kelompok sastra atas dasar bentuknya. Jadi genre musik merupakan pengelompokan musik berdasarkan kemiripan
Lebih terperinciPENERAPAN LVQ DENGAN INISIALISASI K-MEANS UNTUK PENGENALAN NADA GITAR DENGAN EKSTRAKSI CIRI MFCC ARIF BUDIARTO
PENERAPAN LVQ DENGAN INISIALISASI K-MEANS UNTUK PENGENALAN NADA GITAR DENGAN EKSTRAKSI CIRI MFCC ARIF BUDIARTO DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciPENERAPAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK IDENTIFIKASI PEMBICARA DENGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ENDRIK SUGIYANTO
PENERAPAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION UNTUK IDENTIFIKASI PEMBICARA DENGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS ENDRIK SUGIYANTO DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
Lebih terperinciSISTEM PENILAIAN BERDASARKAN TEPUK TANGAN MENGGUNAKAN MFCC DAN CODEBOOK PUSPITA KARTIKA SARI
SISTEM PENILAIAN BERDASARKAN TEPUK TANGAN MENGGUNAKAN MFCC DAN CODEBOOK PUSPITA KARTIKA SARI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2013 PERNYATAAN
Lebih terperinciudara maupun benda padat. Manusia dapat berkomunikasi dengan manusia dari gagasan yang ingin disampaikan pada pendengar.
BAB II DASAR TEORI 2.1 Suara (Speaker) Suara adalah sinyal atau gelombang yang merambat dengan frekuensi dan amplitudo tertentu melalui media perantara yang dihantarkannya seperti media air, udara maupun
Lebih terperinciPEMBANGUNAN METODE CODEBOOK UNTUK IDENTIFIKASI CHORD GITAR DENGAN TEKNIK EKSTRAKSI CIRI MFCC ARMEN MARTA
PEMBANGUNAN METODE CODEBOOK UNTUK IDENTIFIKASI CHORD GITAR DENGAN TEKNIK EKSTRAKSI CIRI MFCC ARMEN MARTA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciPengenalan Pembicara dengan Ekstraksi Ciri MFCC Menggunakan Kuantisasi Vektor (VQ) Yoyo Somantri & Erik Haritman dosen tek elektro fptk UPI.
Pengenalan Pembicara dengan Ekstraksi Ciri MFCC Menggunakan Kuantisasi Vektor (VQ) Yoyo Somantri & Erik Haritman dosen tek elektro fptk UPI. Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi
Lebih terperinciSeminar Nasional Ilmu Komputer (SNIK 2016) - Semarang, 10 Oktober 2016 ISBN:
Perintah Suara Berbahasa Indonesia untuk Membuka dan Menutup Aplikasi dalam Sistem Operasi Windows Menggunakan Metode Mel Frequency Cepstrum Coefficient dan Metode Backpropagation Zakaria Ramadhan 1, Sukmawati
Lebih terperinciDigital Signal Processing To Identify chords Singer Using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Neural Network Backpropagation Methods
Pemrosesan Sinyal DigitalUntuk Mengidentifikasi Akord Dasar Penyanyi Dengan Metode Mel Frequency Cepstral Coeficients (MFCC) Dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Digital Signal Processing To Identify
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Berikut merupakan desain penelitian yang akan digunakan pada proses penelitian penerapan Hidden Markov Models : 40 Studi Literatur dan Kepustakaan Rumusan
Lebih terperinciPENGENALAN CHORD PADA GITAR DENGAN MFCC SEBAGAI METODE EKSTRAKSI CIRI DAN JARINGAN SARAF TIRUAN SEBAGAI METODE PENGENALAN POLA FAUZI SISWOYO
PENGENALAN CHORD PADA GITAR DENGAN MFCC SEBAGAI METODE EKSTRAKSI CIRI DAN JARINGAN SARAF TIRUAN SEBAGAI METODE PENGENALAN POLA FAUZI SISWOYO DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI. mahasiswa Binus University secara umum. Dan mampu membantu
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI 3.1. Analisa Sistem 3.1.1. Sejarah Umum Perusahaan Binus Learning Community adalah komunitas belajar binus yang berada dibawah sub unit mentoring Student
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Pengenalan Suara
Pengenalan Suara TINJAUAN PUSTAKA Menurut Peacock (1990), pengenalan suara merupakan kemampuan untuk mengidentifikasi kata-kata yang diucapkan. Terdapat 5 faktor yang dapat mengontrol dan menyederhanakan
Lebih terperinciIdentifikasi Pembicara dengan Menggunakan Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dan Self Organizing Map (SOM)
Pembicara dengan Menggunakan Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dan Self Organizing Map (SOM) Inggih Permana 1, Benny Sukma Negara 2 1 Universitas Sultan Sarif Kasim Riau 2 Universitas Sultan Sarif
Lebih terperinciPENGENALAN SUARA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN MODEL PROPAGASI BALIK
ABSTRAK PENGENALAN SUARA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN Dosen Jurusan Teknik Elektronika Fakultas Teknik Universitas Negeri Makassar Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem pengenalan suara manusia dengan
Lebih terperinciPENERAPAN MEL FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS
PENERAPAN MEL FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS (MFCC) SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI PADA PENGENALAN FONEM DENGAN PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (PNN) SEBAGAI CLASSIFIER CLARA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciAPLIKASI SPEECH RECOGNITION BAHASA INDONESIA DENGAN METODE MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT
APLIKASI SPEECH RECOGNITION BAHASA INDONESIA DENGAN METODE MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT DAN LINEAR VECTOR QUANTIZATION UNTUK PENGENDALIAN GERAK ROBOT Anggoro Wicaksono, Sukmawati NE, Satriyo Adhy,
Lebih terperinciPengenalan Chord pada Alat Musik Gitar Menggunakan CodeBook dengan Teknik Ekstraksi Ciri MFCC
Pengenalan Chord pada Alat Musik Gitar Menggunakan CodeBook dengan Teknik Ekstraksi Ciri MFCC Elghar Wisnudisastra, Agus Buono Departemen Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor, Jl. Meranti Wing 20 Lv.V,
Lebih terperinciPENDETEKSIAN TINGKAT USIA MUDA, DEWASA DAN TUA MENGGUNAKAN METODE MFCC DAN FUZZY LOGIC BERBASISKAN SPEECH RECOGNITION
PENDETEKSIAN TINGKAT USIA MUDA, DEWASA DAN TUA MENGGUNAKAN METODE MFCC DAN FUZZY LOGIC BERBASISKAN SPEECH RECOGNITION DETECTION OF THE LEVEL OF YOUTH, ADULTS AND ELDERLY BY USING MFCC METHOD AND FUZZY
Lebih terperinciTraining. Level Transformasi Wavelet. Banyak Fitur. Ukuran Dimensi. 0 40x x30 600
Citra asli Citra ya Inisialisasi: Topologi jaringan, Bobot awal, Lebar tetangga, Nilai laju awal pembelajaran Kriteria pemberhentian Training Error> -6 Epoch< 4 Alpha> HASIL DAN PEMBAHASAN Pada penelitian
Lebih terperinciPENGENALAN SUARA CHORD DENGAN TIGA NADA PENYUSUN PADA INSTRUMEN PIANO MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION SARAH RAHMANIA HANIF
PENGENALAN SUARA CHORD DENGAN TIGA NADA PENYUSUN PADA INSTRUMEN PIANO MENGGUNAKAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION SARAH RAHMANIA HANIF DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciPENERAPAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS (MFCC) SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI PADA TRANSKRIPSI SUARA KE TEKS DENGAN SELF ORGANIZING MAPS (SOM)
PENERAPAN MEL-FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS (MFCC) SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI PADA TRANSKRIPSI SUARA KE TEKS DENGAN SELF ORGANIZING MAPS (SOM) TINO AKBAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN
Lebih terperinciKarakteristik Spesifikasi
Sinyal yang masuk difilter ke dalam sinyal frekuensi rendah (low-pass filter) dan sinyal frekuensi tinggi (high-pass filter) Lakukan downsampling pada kedua sinyal tersebut Low-pass frekuensi hasil downsampling
Lebih terperinciIDENTIFIKASI CAMPURAN NADA PADA SUARA PIANO MENGGUNAKAN CODEBOOK ADE FRUANDTA
IDENTIFIKASI CAMPURAN NADA PADA SUARA PIANO MENGGUNAKAN CODEBOOK ADE FRUANDTA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 IDENTIFIKASI CAMPURAN
Lebih terperinciPEMODELAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN KATA PADA BERBAGAI KONDISI KESEHATAN PEMBICARA BAYU INDRAYANA
PEMODELAN JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK PENGENALAN KATA PADA BERBAGAI KONDISI KESEHATAN PEMBICARA BAYU INDRAYANA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciPenerapan Metode Mel Frequency Ceptral Coefficient dan Learning Vector Quantization untuk Text-Dependent Speaker Identification
Jurnal Telematika, vol. 11 no. 1, Institut Teknologi Harapan Bangsa, Bandung ISSN: 1858-2516 Penerapan Metode Mel Frequency Ceptral Coefficient dan Learning Vector Quantization untuk Text-Dependent Speaker
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL PROBABILISTIC NEURAL NETWORK BERTINGKAT MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS UNTUK IDENTIFIKASI PEMBICARA. Oleh : VICKY ZILVAN G
PENGEMBANGAN MODEL PROBABILISTIC NEURAL NETWORK BERTINGKAT MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS UNTUK IDENTIFIKASI PEMBICARA Oleh : VICKY ZILVAN G64103043 DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciJaringan Syaraf Tiruan pada Robot
Jaringan Syaraf Tiruan pada Robot Membuat aplikasi pengenalan suara untuk pengendalian robot dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan sebagai algoritma pembelajaran dan pemodelan dalam pengenalan suara.
Lebih terperinciIDENTIFIKASI BUNYI DALAM PEMBELAJARAN NADA DASAR PERMAINAN SULING BATAK MENGGUNAKAN METODE MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT SKRIPSI
IDENTIFIKASI BUNYI DALAM PEMBELAJARAN NADA DASAR PERMAINAN SULING BATAK MENGGUNAKAN METODE MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT SKRIPSI MUHAMMAD WARDANA 121402024 PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS
Lebih terperinciPENENTUAN AKOR GITAR DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SHORT TIME FOURIER TRANSFORM
PENENTUAN AKOR GITAR DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SHORT TIME FOURIER TRANSFORM Agustina Trifena Dame Saragih 1, Achmad Rizal 2, Rita Magdalena 3 Departemen Teknik Elektro Institut Teknologi Telkom Jl.
Lebih terperincivii MODEL FONEM DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI NORMAL UNTUK PENGENALAN KATA MENGGUNAKAN MFCC SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI ADITYA DWI HAPSARI
vii MODEL FONEM DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI NORMAL UNTUK PENGENALAN KATA MENGGUNAKAN MFCC SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI ADITYA DWI HAPSARI DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Latar Belakang
Latar Belakang PENDAHULUAN Pengenalan fonem adalah implementasi dari speech to teks yang merupakan bagian dari speech recognition atau pengenalan ucapan. Pengenalan ucapan lebih dikonsentrasikan pada ekstraksi
Lebih terperinciIDENTIFIKASI INSTRUMEN GAMELAN JAWA MENGGUNAKAN JARINGAN FUNGSI BASIS RADIAL DENGAN METODE PELATIHAN EXTENDED KALMAN FILTER
Prosiding Seminar Nasional Matematika, Universitas Jember, 19 November 2014 283 IDENTIFIKASI INSTRUMEN GAMELAN JAWA MENGGUNAKAN JARINGAN FUNGSI BASIS RADIAL DENGAN METODE PELATIHAN EXTENDED KALMAN FILTER
Lebih terperinciINDEPT, Vol. 3, No.1, Februari 2013 ISSN
SISTEM SPEAKER RECOGNITION (PENGENAL PENGUCAP) UNTUK MENCARI KARAKTERISTIK UCAPAN SESEORANG DENGAN METODE MEL FREQUENCY CEPTRUM COEFFISIENT (MFCC) MENGGUNAKAN SOFTWARE MATLAB Andriana, ST., MT. Dosen Fakultas
Lebih terperinciJurnal Komputer Terapan Vol. 1, No. 2, November 2015, Jurnal Politeknik Caltex Riau
Jurnal Komputer Terapan Vol. 1, No. 2, November 2015, 121-132 121 Jurnal Politeknik Caltex Riau http://jurnal.pcr.ac.id Aplikasi Pengenalan Ucapan Dengan Ekstraksi Ciri Mel- Frequency Cepstrum Coefficients
Lebih terperinciPERBANDINGAN BERBAGAI METODE UKURAN JARAK UNTUK PENGENALAN FONEM DENGAN MFCC SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI YULIANA SURI
PERBANDINGAN BERBAGAI METODE UKURAN JARAK UNTUK PENGENALAN FONEM DENGAN MFCC SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI YULIANA SURI DAPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Jaringan Syaraf Tiruan Artificial Neural Network atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence. JST merupakan suatu sistem pemrosesan
Lebih terperinciANALISIS DAN IMPLEMENTASI APLIKASI PENGENALAN SUARA MENJADI TEKS MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
ANALISIS DAN IMPLEMENTASI APLIKASI PENGENALAN SUARA MENJADI TEKS MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION ANALYSIS AND IMPLEMENTATION OF SPEECH TO TEXT APPLICATION USING BACKPROPAGATION
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. 4.1 Spesifikasi Hardware dan Software yang digunakan dalam penelitian
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Hardware dan Software yang digunakan dalam penelitian Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan satu set komputer dengan prosesor berkecepatan 1,18 GHz,
Lebih terperinciPENGENALAN CHORD PADA ALAT MUSIK GITAR MENGGUNAKAN CODEBOOK DENGAN TEKNIK EKSTRAKSI CIRI MFCC ELGHAR WISNUDISASTRA
PENGENALAN CHORD PADA ALAT MUSIK GITAR MENGGUNAKAN CODEBOOK DENGAN TEKNIK EKSTRAKSI CIRI MFCC ELGHAR WISNUDISASTRA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciPENDAHULUAN. Latar Belakang
Latar Belakang PENDAHULUAN Perkembangan penelitian di dunia telekomunikasi sangat pesat beberapa tahun terakhir ini. Salah satunya adalah penelitian di bidang suara. Suara adalah salah satu cara manusia
Lebih terperinciPENGENALAN NADA SULING REKORDER MENGGUNAKAN FUNGSI JARAK CHEBYSHEV
PENGENALAN NADA SULING REKORDER MENGGUNAKAN FUNGSI JARAK CHEBYSHEV Marianus Hendra Wijaya 1), Linggo Sumarno 2) 1) Program Studi Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknologi Universtas Sanata Dharma Yogyakarta
Lebih terperinciAPLIKASI PENGENALAN SUARA DIGITAL NADA DASAR PIANO SKRIPSI M. ARDIANSYAH
APLIKASI PENGENALAN SUARA DIGITAL NADA DASAR PIANO SKRIPSI M. ARDIANSYAH 091402062 PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014
Lebih terperinciTugas Akhir Pengembangan Perangkat Lunak Berbasis Suara Ucapan untuk Membuka dan Mencetak Dokumen
Tugas Akhir Pengembangan Perangkat Lunak Berbasis Suara Ucapan untuk Membuka dan Mencetak Dokumen Oleh: Abd. Wahab 1208100064 Pembimbing: Drs. Nurul Hidayat, M.Kom 19630404 198903 1 002 BAB1 Pendahuluan
Lebih terperinciLingkungan Implementasi Clustering Menggunakan SOM HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data Perkembangan Anak Validasi Cluster Menggunakan
sehingga dapat diproses dengan SOM. Pada tahap seleksi data, dipilih data perkembangan anak berdasarkan kategori dan rentang usianya. Kategori perkembangan tersebut merupakan perkembangan kognitif, motorik
Lebih terperinciSISTEM AKSES BUKU PERPUSTAKAAN JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS ANDALAS MENGGUNAKAN APLIKASI PENGENALAN WICARA DENGAN METODA MFCC-VQ dan SSE
SISTEM AKSES BUKU PERPUSTAKAAN JURUSAN TEKNIK ELEKTRO UNIVERSITAS ANDALAS MENGGUNAKAN APLIKASI PENGENALAN WICARA DENGAN METODA MFCC-VQ dan SSE TUGAS AKHIR Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Menyelesaikan
Lebih terperinciTRANSKRIPSI SUARA KE TEKS BAHASA INDONESIA BERBASIS SUKU KATA MENGGUNAKAN CODEBOOK DAN 2-LEVEL DYNAMIC PROGRAMMING SINTYA ROSDWIANTY
TRANSKRIPSI SUARA KE TEKS BAHASA INDONESIA BERBASIS SUKU KATA MENGGUNAKAN CODEBOOK DAN 2-LEVEL DYNAMIC PROGRAMMING SINTYA ROSDWIANTY DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciSistem Verifikasi Penutur menggunakan Metode Mel Frequensi.
SISTEM VERIFIKASI PENUTUR MENGGUNAKAN METODA MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENTS-VECTOR QUANTISATION (MFCC-VQ) SERTA SUM SQUARE ERROR (SSE) DAN PENGENALAN KATA MENGGUNAKAN METODA LOGIKA FUZZY Oleh : Atik
Lebih terperinciVerifikasi Suara menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Ekstraksi Ciri Mel Frequency Cepstral Coefficient
32 Jurnal Sistem Informasi Bisnis 0(207) On-line : http://ejournalundipacid/indexphp/jsinbis Verifikasi Suara menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Ekstraksi Ciri Mel Frequency Cepstral Coefficient Andi
Lebih terperinciIdentifikasi Pembicara Menggunakan Algoritme VFI5 dengan MFCC sebagai Pengekstraksi Ciri
Identifikasi Pembicara Menggunakan Algoritme VFI5 dengan MFCC sebagai Pengekstraksi Ciri Vicky Zilvan, S.Kom. UPT LPSN - LIPI v_q1e@yahoo.com Furqon Hensan Muttaqien, S.Komp. P2 Informatika - LIPI fh.muttaqien@informatika.lipi.go.id
Lebih terperinciPENGENALAN SUARA BERDASARKAN USIA DAN JENIS KELAMIN MENGGUNAKAN ALGORITME SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) IKRA DEWANTARA
PENGENALAN SUARA BERDASARKAN USIA DAN JENIS KELAMIN MENGGUNAKAN ALGORITME SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) IKRA DEWANTARA DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciPENGENALAN NADA PIANIKA MENGGUNAKAN JENDELA SEGITIGA, DCT, DAN FUNGSI JARAK EUCLEDIAN
PEGEALA ADA PIAIKA MEGGUAKA JEDELA SEGITIGA, DCT, DA FUGSI JARAK EUCLEDIA Linggo Sumarno Jurusan Teknik Elektro, Universitas Sanata Dharma Kampus III, Paingan, Maguwoharjo, Depok, Sleman, Yogyakarta 558
Lebih terperinciPerintah Menggunakan Sinyal Suara dengan Mel- Frequency Cepstrum Coefficients dan Learning Vector Quantization
Perintah Menggunakan Sinyal Suara dengan Mel- Frequency Cepstrum Coefficients dan Learning Vector Quantization Neneng Nurhamidah 1, Esmeralda C. Djamal, Ridwan Ilyas Jurusan Informatika, Fakultas MIPA
Lebih terperinciPENERJEMAH FILE MUSIK BEREKSTENSI WAV KE NOT ANGKA. Albertus D Yonathan A / ABSTRAK
PENERJEMAH FILE MUSIK BEREKSTENSI WAV KE NOT ANGKA Albertus D Yonathan A / 0422001 y0y02k4@gmail.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jalan Prof. Drg. Suria Sumantri 65 Bandung 40164, Indonesia
Lebih terperinciBIOMETRIK SUARA DENGAN TRANSFORMASI WAVELET BERBASIS ORTHOGONAL DAUBENCHIES
Agustini, Biometrik Suara Dengan Transformasi Wavelet 49 BIOMETRIK SUARA DENGAN TRANSFORMASI WAVELET BERBASIS ORTHOGONAL DAUBENCHIES Ketut Agustini (1) Abstract: Biometric as one of identification or recognition
Lebih terperinci1. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
1. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Riset di bidang sistem pengenalan ucapan otomatis (Automatic Speech Recognition) merupakan salah satu riset yang banyak ditekuni dan terus dikembangkan hingga saat
Lebih terperinciAvailable online at TRANSMISI Website TRANSMISI, 13 (3), 2011,
Available online at TRANSMISI Website http://ejournal.undip.ac.id/index.php/transmisi TRANSMISI, 13 (3), 2011, 82-86 Research Article Aplikasi Pengenalan Ucapan dengan Ekstraksi Mel-Frequency Cepstrum
Lebih terperinciKLASIFIKASI CITRA PARU MENGGUNAKAN MODEL SELF-ORGANIZING MAPS RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS (SOM-RBFNN) SKRIPSI
KLASIFIKASI CITRA PARU MENGGUNAKAN MODEL SELF-ORGANIZING MAPS RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS (SOM-RBFNN) SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri
Lebih terperinciAplikasi Teknik Speech Recognition pada Voice Dial Telephone
Aplikasi Teknik Speech Recognition pada Voice Dial Telephone Oleh: Ahmad Irfan Abdul Rahman Tri Budi Santoso Titon Dutono Laboratorium Sinyal, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) Institut Teknologi
Lebih terperinciWarble Of Lovebird Classification Using Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.2, No.2 Agustus 2015 Page 2968 KLASIFIKASI SUARA LOVEBIRD DENGAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT (MFCC) DAN FUZZY LOGIC Warble Of Lovebird Classification
Lebih terperinciPENGGUNAAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM MENGENALI SUARA MANUSIA UNTUK KENDALI QUADROTOR
PENGGUNAAN ALGORITMA LEARNING VECTOR QUANTIZATION DALAM MENGENALI SUARA MANUSIA UNTUK KENDALI QUADROTOR Veronica Indrawati 1, Yudianto Gunawan 2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Surabaya
Lebih terperinciEKSPRESI EMOSI MARAH BAHASA ACEH MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON
EKSPRESI EMOSI MARAH BAHASA ACEH MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON Nurmasyitah 1, Mursyidah 2, Jamilah 3 Program Studi Teknik Multimedia dan Jaringan, Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer, Politeknik
Lebih terperinciOleh: Ulir Rohwana ( ) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. H. M. Isa Irawan, M.T.
Oleh: Ulir Rohwana (1209 100 702) Dosen Pembimbing: Prof. Dr. H. M. Isa Irawan, M.T. DAFTAR ISI I II III IV V VI PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA METODOLOGI PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI HASIL DAN PENGUJIAN
Lebih terperinciPENDETEKSIAN KATA DENGAN MFCC SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI DAN CODEBOOK SEBAGAI PENGENALAN POLA MOHAMMAD LUTHFI SYAFRUL
PENDETEKSIAN KATA DENGAN MF SEBAGAI EKSTRAKSI IRI DAN ODEBOOK SEBAGAI PENGENALAN POLA MOHAMMAD LUTHFI SYAFRUL DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciPerbandingan Spektral Musik Klasik dengan Musik Etnik Jawa menggunakan Analisis MFCC dan Beat Strength
JURNAL FISIKA DAN APLIKASINYA VOLUME 12, NOMOR 1 JANUARI 2016 Perbandingan Spektral Musik Klasik dengan Musik Etnik Jawa menggunakan Analisis MFCC dan Beat Strength Dody Kurniawan, Ahmad Syakir, Hana Afifah,
Lebih terperinciPENGENALAN SUARA BURUNG MENGGUNAKAN MEL FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENT DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA SISTEM PENGUSIR HAMA BURUNG
PENGENALAN SUARA BURUNG MENGGUNAKAN MEL FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENT DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PADA SISTEM PENGUSIR HAMA BURUNG TUGAS AKHIR MUHAMMAD AGUNG NURSYEHA 2211100164 Pembimbing: Dr. Muhammad
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Wicara atau ucapan adalah cara berkomunikasi yang paling sederhana dan sering digunakan oleh manusia. Namun, seiring dengan perkembangan teknologi, proses komunikasi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Emosi Emosi adalah perasaan intens yang ditujukan kepada seseorang atau sesuatu dan juga merupakan reaksi terhadap seseorang atau kejadian.emosi dapat ditunjukkan ketika merasa
Lebih terperinciBab 3. Perancangan Sistem
34 Bab 3 Perancangan Sistem 3.1 Gambaran Umum Sistem Aplikasi yang kami namakan Voice Protect ini, mempunyai alur program sebagai berikut: Start Enkripsi Dekripsi Pilih File Buka file enkripsi Rekam Suara
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Desain penelitian untuk pengenalan nama objek dua dimensi pada citra
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian untuk pengenalan nama objek dua dimensi pada citra adalah sebagai berikut. Gambar 3.1 Desain Penelitian 34 35 Penjelasan dari skema gambar
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)
21 PERANGKAT LUNAK UNTUK MEMBUKA APLIKASI PADA KOMPUTER DENGAN PERINTAH SUARA MENGGUNAKAN METODE MEL FREQUENCY CEPSTRUM COEFFICIENTS Anna Dara Andriana Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik
Lebih terperinciSISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN REAL TIME MENGGUNAKAN METODE DOMINANT POINT DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
SISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN REAL TIME MENGGUNAKAN METODE DOMINANT POINT DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION Oleh: Bakhtiar Arifin (1206 100 722) Dosen Pembimbing: Prof. DR. M.
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengujian Perangkat Lunak Dalam mengetahui perangkat lunak yang dibuat bisa sesuai dengan metode yang dipakai maka dilakukan pengujian terhadap masin-masing komponen perangkat.
Lebih terperinciIdentifikasi Suara Pengontrol Lampu Menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients dan Hidden Markov Model
Identifikasi Suara Pengontrol Lampu Menggunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients dan Hidden Markov Model Angga Kersana Munggaran 1, Esmeralda C Djamal, Rezki Yuniarti Jurusan Informatika, Fakultas MIPA
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE HIDDEN MARKOV MODEL DAN VECTOR QUANTIZATION UNTUK APLIKASI IDENTIFIKASI SUARA
SKRIPSI PERBANDINGAN METODE HIDDEN MARKOV MODEL DAN VECTOR QUANTIZATION UNTUK APLIKASI IDENTIFIKASI SUARA MADE GDE JAYA HARRY KHESA S JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS UDAYANA BUKIT JIMBARAN
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Proses pengenalan kata merupakan salah satu fungsi dari
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Masalah Proses pengenalan kata merupakan salah satu fungsi dari voice recognition. Voice recognition dibagi menjadi dua jenis, yaitu speech recognition dan speaker
Lebih terperinci2.4. Vector Quantization Kebisingan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Desain Penelitian Requirements Definition...
DAFTAR ISI PERNYATAAN... i KATA PENGANTAR... ii UCAPAN TERIMA KASIH... iii ABSTRAK... v ABSTRACT... vi DAFTAR ISI... vii DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR LAMPIRAN... xii BAB I PENDAHULUAN...
Lebih terperinciAPLIKASI PENDETEKSI EMOSI MANUSIA MENGGUNAKAN METODE MFCC DAN DTW
APLIKASI PENDETEKSI EMOSI MANUSIA MENGGUNAKAN METODE MFCC DAN DTW,, [1] Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Itenas Bandung youllia@itenas.ac.id, sangkuriang69@gmail.com, adrianyuki16@gmail.com
Lebih terperinciIDENTIFIKASI TUTUR DENGAN METODE KUANTISASI VEKTOR LINDE - BUZO - GRAY TUGAS AKHIR OLEH: YOHANES AGUNG SANTOSO PRANOTO
IDENTIFIKASI TUTUR DENGAN METODE KUANTISASI VEKTOR LINDE - BUZO - GRAY TUGAS AKHIR OLEH: YOHANES AGUNG SANTOSO PRANOTO 02.50.0020 PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS KATOLIK
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. dari masalah pattern recognition, yang pada umumnya berguna untuk
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar / Umum Landasan teori dasar / umum yang digunakan dalam penelitian ini mencakup teori speaker recognition dan program Matlab. 2.1.1 Speaker Recognition Pada
Lebih terperinciIMPLEMENTASI MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT DAN DYNAMIC TIME WARPING UNTUK PENGENALAN NADA PADA ALAT MUSIK BELLYRA
IMPLEMENTASI MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT DAN DYNAMIC TIME WARPING UNTUK PENGENALAN NADA PADA ALAT MUSIK BELLYRA Yusup Miftahuddin 1) Mira Musrini B 2) Muhammad Rifqi Hakim 3) 1) 2) 3) Teknik Informatika
Lebih terperinciMODEL PERAMALAN HARGA SAHAM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK TRIANA ENDANG
MODEL PERAMALAN HARGA SAHAM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK TRIANA ENDANG SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANTARA METODE KOHONEN NEURAL NETWORK DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN SECARA REAL TIME
PERBANDINGAN ANTARA METODE KOHONEN NEURAL NETWORK DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN TULISAN TANGAN SECARA REAL TIME Nama Mahasiswa : Asworo NRP : 205 00 077 Jurusan : Matematika FMIPA-ITS
Lebih terperinciFUZZY-NEURO LEARNING VECTOR QUANTIZATION (FNLVQ)
BAB 2 FUZZY-NEURO LEARNING VECTOR QUANTIZATION (FNLVQ) Bab ini akan menjelaskan algoritma pembelajaran FNLVQ konvensional yang dipelajari dari berbagai sumber referensi. Pada bab ini dijelaskan pula eksperimen
Lebih terperinciIDENTIFIKASI KEBERADAAN TIKUS BERDASARKAN SUARANYA MENGGUNAKAN SMS GATEWAY
IDENTIFIKASI KEBERADAAN TIKUS BERDASARKAN SUARANYA MENGGUNAKAN SMS GATEWAY Erni Seniwati 1), Ninik Tri Hartanti 2) 1 Sistem Informasi, STMIK Amikom erni.s@amikom.ac.id 2 Sistem Informasi, STMIK Amikom
Lebih terperinciMODEL PERAMALAN HARGA SAHAM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK TRIANA ENDANG
MODEL PERAMALAN HARGA SAHAM DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK TRIANA ENDANG SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007 SPEAKER IDENTIFICATION DENGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT DAN JARINGAN SARAF
Lebih terperinciPEMANFAATAN NEURAL NETWORK PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA KARAKTER
PEMANFAATAN NEURAL NETWORK PERCEPTRON PADA PENGENALAN POLA KARAKTER Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Malang Abstract: Various methods on artificial neural network has been applied to identify
Lebih terperinci