IMPLEMENTASI MFCC DAN MODEL BACKPROPAGATION UNTUK PEMBELAJARAN NAGHAM DALAM PEMBACAAN AL-QURAN
Kurangnya pengetahuan masyarakat mengenai ilmu nagham membuat rendahnya motivasi masyarakat untuk meningkatkan kemampuan membaca alquran. Oleh karena itu dibuat sebuah sistem pembelajaran untuk mempelajari nagham dengan memanfaatkan teknologi speech recognition. Pada penelitian ini jenis nagham yang digunakan yaitu bayati, nahawand dan kurdi. Jumlah data latih yang digunakan sebanyak 240 data dan data uji sebanyak 48 data, dengan ekstensi file.wav. Metode yang digunakan yaitu MFCC digunakan untuk menghasilkan nilai ekstraksi ciri suara yang digunakan dan BackPropagation Multi Hiden Layer digunakan untuk memprediksi jenis nagham yang digunakan dan benar atau belum benar penggunaan nagham yang digunakan. pengujian dilakukan dengan menggunakan 1 sampai 5 hideen layer dan 100 sampai 1000 epoch sehingga didapat penggunaan yang optimal yaitu 3 hidden layer dan epoch 400 dan menghasilkan akurasi model tertinggi yaitu 70,83% sedangkan pada pengujian sistem didapat akurasi dari 48 data suara yang diuji sebanyak 69%.
Detail Information
Bagian
Informasi
Pengarang
Dhanil Hidayat Permana /152015102 - Personal Name
No. Panggil
590IF/22
Subyek
Fakultas
Tahun Terbit
Jurusan
Deskripsi Fisik
Info Detil Spesifik
Citation
APA Style
. ().IMPLEMENTASI MFCC DAN MODEL BACKPROPAGATION UNTUK PEMBELAJARAN NAGHAM DALAM PEMBACAAN AL-QURAN ().:
Chicago Style
.IMPLEMENTASI MFCC DAN MODEL BACKPROPAGATION UNTUK PEMBELAJARAN NAGHAM DALAM PEMBACAAN AL-QURAN ().:,.Text
MLA Style
.IMPLEMENTASI MFCC DAN MODEL BACKPROPAGATION UNTUK PEMBELAJARAN NAGHAM DALAM PEMBACAAN AL-QURAN ().:,.Text
Turabian Style
.IMPLEMENTASI MFCC DAN MODEL BACKPROPAGATION UNTUK PEMBELAJARAN NAGHAM DALAM PEMBACAAN AL-QURAN ().:,.Text