ABSTRAKSI: Blind Source Separation (BSS) adalah permasalahan pemisahan salah satu sumber suara dari gabungan beberapa sumber suara tanpa bantuan informasi ciri atau asal-muasal sumber-sumber suara tersebut. Pemisahan suara vokal dari sebuah rekaman lagu stereo tanpa bantuan informasi tentang sumber-sumber instrumen suara pada lagu tersebut dapat dikategorikan sebagai permasalahan BSS.
Tugas akhir ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Center Cut kemudian melakukan Analisis Spektrum Suara pada hasil pemisahan Center Cut untuk melakukan pemisahan suara vokal dari sebuah lagu stereo.
Proses pemisahan vokal dilakukan dalam dua tahap. Tahap pertama akan menggunakan algoritma Center Cut untuk menghasilkan suara kanal tengah yang terpisah dari suara kanal kiri dan kanan. Pada tahap kedua, spektrum suara kanal tengah dianalisa dengan membandingkannya terhadap spektrum suara kanal kiri dan kanan. Dari analisa ini, dilakukan eliminasi pada spektrum suara kanal tengah berdasarkan kemiripannya terhadap spektrum suara kanal kiri dan kanan. Eliminasi yang dilakukan pada tahap kedua dilakukan sebagai upaya untuk mendapatkan suara vokal yang lebih bersih.
Eleminasi spektrum yang dilakukan tidak menghasilkan pemisahan vokal yang lebih baik. Dari eksperimen yang dilakukan, didapatkan bahwa vokal hasil permisahan dengan eliminasi spektrum hanya mencapai nilai rata-rata 65.64% mirip terhadap track suara vokal aslinya. Lebih rendah jika dibandingkan dengan pemisahan vokal hanya dengan menggunakan Center Cut yang mencapai nilai rata-rata kemiripan hingga 70.2%.Kata Kunci : pemisahan vokal, lagu stereo, Center Cut, eleminasi spektrum suara.ABSTRACT: Blind Souce Separation (BSS) is a problem to identify a sound from a mix of several sources of sound without any information about the source of each sounds or information about the sound itself. Removing a vocal sound from a stereo recorded song without any other information about the sounds composing the song may be categorized a BSS problem.
This final project will attempt to implement the Center Cut algorithm and then do a sound spectrum analysis on it’s output to attempt to separate vocal from a song.
Vocal separation process are done in two steps. First step will use the Center Cut algorithm to separate the center channel form the left and right channel of the song. The second step will analyze the center channel by comparing it’s spectrum with the left and right channel sound spectrum. This analysis will decide which part of the center channel is going to be eliminated, based upon it’s simmilarity with the left and right channel spectrum. The elimination process is attempted in hope of getting a better vocal separation.
The elimination process did not achieve a better vocal separation. The experiments show that the vocal from elimination process are by average only 65.64% simmilar to the original vocal track. While the Center Cut-only process achieve a better average result : 70.2% simmilar.Keyword: Vocal separation, Song, Center Cut, Sound spectrum analysis.