PENGENALAN NADA PADA FILE AUDIO BERINSTRUMEN PIANO MENGGUNAKAN REPRESENTASI CHROMA DAN HIDDEN MARKOV MODEL

Andri Nur Rahmadi

Informasi Dasar

113040133
005.1
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAKSI: Nada adalah bunyi yang beraturan. Sederetan nada yang terhimpun jadi satu dengan harmonis akan menjadi sebuah musik. Dalam penulisannya, nada dilambangkan dengan not atau notasi. Penerjemahan nada menjadi not membutuhkan pendengaran yang bagus dan pengetahuan tentang nada. Pendengaran manusia mampu membedakan tiap-tiap nada, tetapi untuk merepresentasikan nada yang didengarkan tersebut menjadi sebuah not tidak mudah. Melihat kondisi tersebut, dibutuhkan suatu sarana yang dapat membaca nada-nada pada sebuah lagu, kemudian menerjemahkannya menjadi sederetan notasi lagu secara otomatis.
Hidden Markov Model (HMM) adalah sebuah metode yang sudah banyak digunakan pada speech recognition. HMM merupakan model statistik dari sebuah sistem yang diasumsikan sebuah Markov Process dengan parameter yang tidak diketahui (hidden). Program ini dibuat untuk menerapkan metode HMM untuk mengenali nada pada file musik yang terlebih dahulu diekstraksi fitur cirinya. Representasi fitur ciri yang dipakai dalam program ini adalah representasi chroma. Dengan fitur chroma, sebuah nada dapat direpresentasikan ke dalam fitur vektor yang singkat.
Melalui perangkat lunak ini diharapkan dapat membantu pemakai dalam memainkan musik yang tidak mempunyai partitur lagu. Selain itu perangkat lunak ini memberikan output nada dalam bentuk notasi huruf, sehingga pemakai tidak akan mengalami banyak kesulitan dalam membaca notasi nada tersebut.
Kata Kunci : Kata kunci: Representasi Chroma, Hidden Markov Model, Nada, Notasi.ABSTRACT: Tone is an uniformed sounds. Sequence of tones which are arranged harmonically into one is called a music. Tones are symbolized by note or notation. To transcript a tone into a notation needs a good hearing and knowledge of music. The human ear are able to difference any notation but the process to transcript a tone into a note is not easy. Therefore, it needs a medium which could read tones and transcript them into notes automatically.
Hidden Markov Model (HMM) is a method which already used in speech recognition. HMM is a statistical method from a system which assumed as a Markov Process with hidden parameters. This program was made to apply HMM method in recognizing tones. This program used chroma-based representation as the featured vector. Using chroma, a tone could be represented into a shorter feature.
This software expected to help user playing music without musical sheet. Thus, this software gives alphabetic notation as output of tone, so the user could read the notes easily.
Keyword: Key words: Chroma-based Representation, Hidden Markov Model, Tone, Notation.

Subjek

Informatika Teori dan Pemrograman
 

Katalog

PENGENALAN NADA PADA FILE AUDIO BERINSTRUMEN PIANO MENGGUNAKAN REPRESENTASI CHROMA DAN HIDDEN MARKOV MODEL
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

Andri Nur Rahmadi
Perorangan
Fazmah Arief Yulianto, Tjokorda Agung Budi Wirayuda
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2008

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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