PEMISAHAN SINYAL MUSIK MENGGUNAKAN INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS DAN BINARY TIME FREQUENCY MASKING

Arief Kurniawan

Informasi Dasar

111050220
621.382 2
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAKSI: Dalam dunia musik, mempelajari suatu instrument dari sebuah lagu merupakan suatu kesenangan tersendiri. Dengan menemukan dan memisahkan salah satu instrument dari lagu tersebut, maka cara untuk mempelajari instrument dari lagu tersebut jauh menjadi lebih mudah. Terlebih bagi para pemula, telinga mereka yang masih belum terbiasa untuk fokus pada salah satu instrument saja dapat dengan jelas mendengar instrument apa yang hendak mereka pelajari. Sebagai contoh, sebuah lagu yang terdiri dari beberapa instrument. Dari beberapa instrument tadi ingin dipelajari instrument drum. Maka dengan memisahkan suara drum dari lagu tersebut dengan mudahnya kita dapat mempelajari pola permainannya
Untuk memisahkan instrument yang diinginkan dari sebuah lagu, digabungkan 2 metode pemisahan. Yaitu Independent Component Analysis (ICA) dan Binary Time – Frequency Masking. ICA merupakan metode yang sangat terkenal untuk memisahkan suatu data campuran yang terdiri dari beberapa komponen menjadi suatu komponen bebas. Binary Time – Frequency Masking merupakan suatu teknik pemisahan juga, namun dalam hal ini digunakan sebagai metode yang digabungkan dengan ICA untuk mendapatkan sinyal tiap instrument dengan kondisi 2 titik pencampuran. Sedangkan penggunaan metode ICA saja digunakan untuk mendapatkan instrument dalam kondisi 4 titik pencampuran.
Penggabungan 2 metode Independent Analysis Component (ICA) dan Binary Time – Frequency Masking dalam memisahkan instrument yang diinginkan dari sebuah lagu dapat dilakukan jika proses pencampurannya menggunakan 2 titik pencampuran.
Kata Kunci : Kata kunci : Independent Analysis Component (ICA), Binary Time – Frequency Masking, Blind Source Separation, sinyal musikABSTRACT: In the world of music, learning an instrument from a song is a pleasure. By finding and separating one instrument from the song, the way to learn the instrument from the song much easier. Especially for beginners, their ears are still not used to focus on just one instrument can clearly hear what instrument they want to learn. For example, a song must consist of several instruments. From that instrument we try to learn the drum instrument. So by separating the drum sound of the song we can easily learn the pattern of the game.
To separate the desired instrument from a song, it is combined 2 methods of separation. Namely Independent Component Analysis (ICA) and Binary Time - Frequency Masking. ICA is a very popular method for separating a mixture of data consisting of several components into independent component. Binary Time - Frequency Masking is a separation technique also, but in this case is used as a method combined with the ICA to obtain the signal of each instrument with 2 points of mixing conditions. While the use of ICA methods have been used to get the instruments under conditions of 4 points of mixing.
Merging 2 methods Independent Component Analysis (ICA) and Binary Time - Frequency Masking in separating the desired instrument from a song can be done if the process of dilution using 2 points of mixing.Keyword: Independent Analysis Component (ICA), Binary Time – Frequency Masking, Blind Source Separation, Musical Signal.

Subjek

Pengolahan Sinyal Informasi
 

Katalog

PEMISAHAN SINYAL MUSIK MENGGUNAKAN INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS DAN BINARY TIME FREQUENCY MASKING
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

Arief Kurniawan
Perorangan
Iwan Iwut Tritoasmoro, Gelar Budiman
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2010

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini