Detail Cantuman

Klasifikasi nada adalah salah satu bidang dari Artificial Inteligent yaitu pada bidang ilmu Pattern Recognition,, Analisis klasifikasi nada ini dibuat bertujuan agar komputer mampu mengenali setiap nada / chord pada musik instrumen gitar dengan menggunakan suara sebagai sistem pengenalan suara. Penelitian yang dibuat ini menggunakan Metoda Linear predictive coding (LPC) Teknik ini digunakan untuk melakukan proses ekstraksi ciri dari sinyal suara Teknik LPC ditujukan untuk melakukan akomodasi pencarian sinyal proses perekaman pada saat pengujian dengan database yang tersedia pada sinyal referensi dengan mencari setiap nilai ekstrasi pada sebuah nada / chord gitar. Proses LPC akan mengkonversikan sinyal suara menjadi beberapa vektor yang berguna untuk proses pengenalan suara. Vektor ciri hasil dari proses LPC selanjutnya akan diperlihatkan nilai vektor ciri yang yang ada disebuah chord gitar. Hasil penelitian untuk mencari nilai Ekstrasi koefisien cepstral pada setiap chord adalah chord C memiliki nilai koefisien 0.0009 - 0.9850, chord D memiliki nilai koefisien 0.0013 - 0.9881, Chord E memiliki nilai koefisien 0.0026 - 0.9833, Chord F memiliki nilai koefisien 0.0017 - 0.9936, Chord G memiliki nilai koefisien 0.0033 - 0.9930, Chord A memiliki nilai koefisien 0.0013 - 0.9936, Chord Am memiliki nilai koefisien 0.0026 - 0.9956, Chord Bm memiliki nilai koefisien 0.0009 - 0.9976, Chord Dm memiliki nilai koefisien 0.0012 - 0.9711, dan Chord Em memiliki nilai koefisien 0.0009 - 0.9823.