IDENTIFIKASI PERBEDAAN SUARA GITAR NYLON DAN STRING

Presentasi berjudul: "IDENTIFIKASI PERBEDAAN SUARA GITAR NYLON DAN STRING"— Transcript presentasi:

1 IDENTIFIKASI PERBEDAAN SUARA GITAR NYLON DAN STRING
Anggota Kelompok Haposan M.G. Silalahi (G ) Hendra Dwi Nanto (G ) Rizki Adi Utomo (G ) Cynthia Dewi Septiani YR (G )

2 Pendahuluan Latar Belakang Tujuan Ruang Lingkup

3 Latar Belakang Musik Merupakan sesuatu yang di gemari anak muda
Gitar merupakan alat musik favorit yang banyak di gemar Video Tutorial merupakan salah satu media yang banyak di gunakan untuk mempelajari gitar Terdapat beberapa lagu yang lebih baik jika di mainkan dengan senar nilon dan senar string

4 Tujuan Mengetahui jenis senar yang di gunakan dalam video tutorial gitar guna mempermudah dalam mempelajari permainan gitar.

5 Ruang Lingkup Input menggunakan rekaman gitar dengan senar string dan nylon Menggunakan metode MFCC, yakni digunakan untuk melakukan feature extraction, sebuah proses yang mengkonversikan sinyal suara menjadi beberapa parameter. Data uji menggunakan data rekaman gitar dengan senar yang digunakan dalam perekaman secara acak

6

7 Teknologi disteu.m: file yang berisi algoritma Euclidean untuk menghitung jarak antara kolom dalam2 matriks melfb.m: file yang digunakan untuk menentukan matriks dalam mel-spaced filterbank voicerecognition.m: file yang digunakan sebagai interface aplikasi sekaligus untuk merekam input data yang akan diujikan Identifikasi ini menggunakan perangkat lunak Matlab R2008b

8 Deskripsi Sistem Sampling Suara Data training Data Input Sistem
Hasil Jenis suara

9 Metode Data Training: menggunakan data rekaman sebanyak 20 buah, dengan masing- masing 10 sampel data untuk senar string dan 10 sampel data untuk senar nilon Data Sample: menggunakan data rekaman senar gitar yang diuji secara acak Menggunakan metode MFCC untuk ekstraksi ciri

10 Demo Aplikasi

11 Kesimpulan Aplikasi yang di buat mampu membedakan suara gitar gitar string dan Nylon, hanya saja karena kurangnya data training, aplikasi ini tidak mampu membedakan dengan akurasi yang tinggi.