IMPLEMENTASI MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT DAN DYNAMIC TIME WARPING UNTUK PENGENALAN NADA PADA ALAT MUSIK BELLYRA
Klasifikasi suara adalah salah satu bidang dari Artificial Intelegent yaitu pada bidang ilmu Pattern Recognition, analisis klasifikasi nada ini bertujuan agar komputer mampu mengenali setiap nada/chord pada alat musik bellyra, dengan menggunakan suara sebagai sistem pengenalan atau pencocokan suara. Dalam proses pengenalan tersebut digunakan algoritma Mel Frequency Ceptral Coefficient (MFCC). Teknik ini digunakan untuk melakukan proses ekstraksi ciri dari sinyal suara. Sedangkan proses pencocokan sinyal suara yang diuji menggunakan algoritma Dynamic Time Warping (DTW). Teknik DTW ditujukan untuk melakukan akomodasi perbedaan waktu antara proses perekaman saat pengujian dengan database yang tersedia pada sinyal referensi. Proses MFCC akan mengkonversikan sinyal suara menjadi beberapa vektor yang berguna untuk proses pengenalan suara. Vektor ciri hasil proses MFCC selanjutnya akan dibandingkan dengan vektor ciri yang tersimpan dalam database menggunakan DTW.
Detail Information
Citation
APA Style
. (2017).IMPLEMENTASI MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT DAN DYNAMIC TIME WARPING UNTUK PENGENALAN NADA PADA ALAT MUSIK BELLYRA ().Teknik Informatika:FTI
Chicago Style
.IMPLEMENTASI MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT DAN DYNAMIC TIME WARPING UNTUK PENGENALAN NADA PADA ALAT MUSIK BELLYRA ().Teknik Informatika:FTI,2017.Text
MLA Style
.IMPLEMENTASI MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT DAN DYNAMIC TIME WARPING UNTUK PENGENALAN NADA PADA ALAT MUSIK BELLYRA ().Teknik Informatika:FTI,2017.Text
Turabian Style
.IMPLEMENTASI MEL FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT DAN DYNAMIC TIME WARPING UNTUK PENGENALAN NADA PADA ALAT MUSIK BELLYRA ().Teknik Informatika:FTI,2017.Text