Matlab - Pengenalan Nada - DASAR TEORI - TUGAS AKHIR PENGENALAN NADACETIK SECARA REAL TIME MENG

BAB II DASAR TEORI

2.3 Pengenalan Nada

2.3.9 Matlab

Matlab merupakan singkatan dari Mattrix Lboratory. Sofware ini pertamakali dibuat untuk mempermudah penggunaan dua koleksi subrutin pada pustaka FORTRAN yaitu, LINPACK dan EISPACK, dalam mengenali komputasi matriks[8]. Sejak itu pula matlab mulai berkembang sebagai sistem interaktif.

Selain itu, matlab sendiri merupakan bahasa pemrograman yang hadir dengan fungsi dan karaktersistik yang berbeda dengan bahasa pemrograman lain yang sudah ada lebih dahulu seperti Delphi, Basic maupun C++ [6]. Pada matlab tersebut terdapat bagian- bagian utama yang mendukung antara lain[8] :

a. Development Envitonment

Bagian ini menunjukan kumpulan semua alat dan fasilitas yang diberikan oleh software, yang berfungsi membantu kita dalam menggunakan fungsi matlab.

Development ini memuat desktop, command window, command history, editor and debugger, dan browser.

b. The matlab Mathematical Function library

Bagian ini terdapat koleksi algoritma komputasi, mulai dari fungsi yang sederhana hingga yang sulit sekalipun.

c. The matlab language

Berisi bahasa pemrograman matriks/ array level tinggi serta fitur objek programming lainnya.

d. Graphics

Matlab memberikan fasilitas untuk menampilkan matriks sebagai grafik. Fasilitas ini mencakup data dua dimensi dan tiga dimensi.

e. The matlab Application Program Interface (API)

Bagian ini memungkinkan kita untuk menulis bahasa C dan Fortan yang berinteraksi dengan matlab.

Saat ini Matlab memiliki ratusan fungsi yang dapat digunakan sebagai problem solver mulai dari yang sederhana hingga yang lebih kompleks dari berbagai disiplin ilmu [6]. Gambar 2.7 menunjukan tampilan awal dari software matlab.

Gambar 2.7 Tampilan awal Matlab

BAB III

PERANCANGAN

3.1 Sistem Pengenalan Nada

Sistem pengenala nada merupakan sistem yang dapat mengenal nada pada alat musik. Sistem pengenalan nada ini menggunkan software. Tujuan dari sofware sendiri berfungsi untuk user interface. Selain itu, software dibuat menggunkan program Matlab.

Fungsi dari software ini memudahkan pengguna untuk membuat sebuah sistem pengenalan nada. Selain itu, peran software juga digunakan untuk melakuan proses pengenalan seperti perekaman suara, sampai suara yang dikenali. Sistem ini dilakukan secara real time.

Komponen yang dibutuhkan yaitu alat musik cetik, microphone, soundcard, dan laptop.

Ada pula proses perekaman yang dilakukan untuk pengenalan nada alat musik cetik.

Gambar 3.1 memperlihatkan gambar diagram blok sistem keseluruhan

Gambar 3.1 Diagram blok sistem keseluruhan 3.1.1 Cetik

Cetik merupakan alat musik yang berfungsi sebagai sumber suara dalam proses pengenalan suara. Nada cetik yang dihasilkan yaitu 1 (do), 2(re), 3(mi), 5(sol), 6(la), 7(si), i(do tinggi). Alat musik cetik tidak menggunkan nada 4(fa) dikarenakan alat musik cetik ini termasuk jenis alat musik pentatonis.

3.1.2 Microphone

Pada pengenalan nada alat musik cetik ini microphone berfungsi untuk merekam suara dan menangkap suara. Jenis microphone yang digunakan yaitu jenis dekstop microphone intopic jazz-012. Jarak microphone pada pengenalan nada cetik ini yaitu 5cm,

10cm, dan 15cm, jarak tersebut berguna sebagai pembanding dalam perekaman nada cetik, sehingga menghasilkan sinyal nada yang di inginkan.

3.1.3 Sound Card

Sound card pada pengenalan nada alat musik cetik ini berguna untuk menggubah sinyal analog menjadi digital. Untuk pengkonversian sinyal analog menjadi sinyal digital memerlukan pengaturan sampling rate (frekuensi sampliing). Pengaturan sampling rate dilakukan pada proses perekaman dengan program yang akan dibuat. Sound card yang digunkan sound card yang sudah menjadi satu dengan laptop.

3.1.4 Proses Perekaman

Proses perekaman merupakan proses masukan data nada cetik berupa sinyal digital.

Proses perekaman berawal dari sinyal analog di konversi menjadi sinyal digital kemudian sinyal yang terekma tersebut di simpan. Sinyal digital ditampilkan dalam bentuk plot. Nada yang disimpan di sebut juga nada terekam. Nada yang telah direkam dan disimpan akan melalui proses selanjutnya proses pengenalan nada.

3.1.5 Proses Pengenalan

Proses pengenalan merupakan prosses dimana nada terekam akan dikenalai nadanya.

Proses pengenalan nada ini melalui beberapa tahap yaitu tahap frame blocking, normalisasi, windowing dalam pengenalan nada cetik ini menggunkan windowing Hamming, DCT, fungsi jarak Hellinger dan yang terakhir yaitu penentuan nada.

3.2 Perancangan Nada Referensi

Untuk merancang suatu pengenalan nada maka dibutuhkan nada acuan atau sering disebut dengan nada referensi. Nada referensi diperlukan sebagai database yang nantinya akan dibandingkan dengan nada yang akan dikenali. Sistem pengenalan nada cetik ini menggunakan 10 nada sebagai nada uji dan 10 nada yang lainnya sebagai nada referensi sebagai database. Nada uji yang telah di dapat akan diproses sehingga mendapatkan ekstraksi ciri, dari kesepuluh nada uji tersebut dicari nilai rata-ratanya. Pengambilan nada untuk nada referensi melalui proses sampling, normalisasi, pemotongan sinyal, frame blocking, windowing, DCT dan windowing koefisien. Untuk mendapatkan nada referensi maka dilakukan perhitungan persamaan 3.1:

Nada referensi yang telah di dapat akan disimpan dalam fungsi yang ada dalam sistem pegenalan nada alat musik cetik. Nada referensi yang disimpan dalam sistem pengenalan nada alat musik cetik ini berfungsi jika sewaktu-waktu dibutuhkan dapat langsung dipanggil dalam proses fungsi jarak yang ada dalam sistem.

Mulai

Nada akan dipotong pada nada awal (Pemotongan sinyal)

Menentukan data yang diambil menurut Frame (Frame blocking)

Perkalian elemen antara hasil frame blocking dengan hasil windowing Hamming

Menentukan rata- rata setiap nada referensi

selesai

Tidak

Gambar 3.2 Diagram Blok Nada Referensi

3.3 Perancangan Sistem Software

Pada pengenalan nada alat musik cetik ini terdapat proses- proses yang perlu di lakukan. Bermula dari perekaman hingga hasil akhir yang menghasilkan tampilan nada yang di inginkan. Sistem pengenalan nada cetik ini terdiri dari software yang berfungsi sebagai user interface. Gambar 3.3 menunjukan diagram ke seluruhan pengenalan nada alat musik cetik

Rekaman

Gambar 3.3 Diagram Blok Keseluruhan

3.3.1 Proses Perekaman

Gambar 3.4 Diagram Alir Proses Perekaman

Pada tahapan perekaman terdapat pula proses - proses yang perlu dilalui. Pada proses perekaman terdapat proses delay dan sampling sebelum selesai perekaman. Fungsi delay yaitu untuk memberi jeda pada user untuk melalukan perekaman. Proses perekaman ini juga menggunakan frekuensi sampling yang sesuai dengan karakter alat musik cetik.

Panjang pencuplikan dalam proses ini sebesar 2000Hz, nilai tersebut berasal dari perkalian antara frekuennsi sampling dan waktu pencuplikan. Dengan durasi pencuplikan sebesar 1.5 detik. Hasil keluaran proses berupa .wav.

3.3.2 Normalisasi

Gambar 3.5 Diagram Alir Proses Normalisasi

Pada proses normalisasi, sinyal suara atau sinyal nada harus mempunyai nilai maksimum. Normalisasi berfungsi untuk mengkonversi data maksimum dalam deret sinyal nada, yang bernilai |1|. Ada pula perintah yang digunakan untuk mengkonversi menjadi data maksimum yaitu

Setelah pencarian nilai maksimum maka yang harus dilakuakn adalah proses normalisasi dengan cara membagi data dengan nilai maksimum berikut perintah yang digunakan untuk membagi xnorm=xframe/xmax

Setelah mendapatkan pembagian nilai maksimum maka akan mendapatkan hasil yang berbentuk matriks sebagai nilai masukan. Dibawah ini merupakan diagram alir normalisasi untuk pengenalan nada alat musik cetik

3.3.3 Pemotongan Sinyal

Gambar 3.6 Diagram Alir Proses Pemotongan Sinyal

Proses setelah normalisasi yaitu proses pemotongan sinyal. Pemotongan sinyal berguna untuk memotong kekosongan pada sinyal nada atau data nada yang terdapat pada

awal dan akhir sinyal.Proses pemotongan sinyal ditentukan oleh variabel batas potong.

Dengan cara visual (pada lampiran 2) maka penulis dapat menggunakan |0,2| sebagai batas potong, untuk menghilangkan kekosongan pada sinyal nada cetik.

Pemotongan sinyal yang dilakukan adalah masukan yang berupa sinyal nada cetik akan dipotong pada sisi kiri, dan akan menghasilkan sinyal nada cetik dan akan menghasilkan keluaran data nada cetik dan akhir data nada cetik.

Proses pemotongan sinyal ini bergantung nilai batas potong yang terdapat pada m-file. Proses pemotongan sinyal bagian awal akan dipotong bagian awalnya, sehingga memperoleh data nada cetik dan data akhir. Proses pemotongan sinyal dapat dilihat

Gambar 3.7 Diagram Alir Proses Frame Blocking

Selesai proses pemotongan sinyal maka proses yang selanjutnya dilakukan adalah proses frame blocking. Frame blocking bertujuan untuk mengurangi jumlah data sinyal yang akan di proses.

Proses frame blocking menggunakan beberapa variable yaitu 16. 32. 64. 128, dan 256. Frame blocking bertujuan mengurangi jumlah data sinyal yang akan diproses. Proses ini, sample diambil dari data nada terekam yang telah melewati proses pemotongan sinyal.

Nada terekam diperoleh dari data sampling. Langkah pertama yaitu dengan pemotongan sinyal untuk bagian kiri.Dari titik samping kiri yang didapat di tentukan besar data yang akan di ambil untuk proses pengenalan nada selanjutnya.

3.3.5 Windowing Hamming

Mulai

Masukan : Hasil frame blocking

Perkalian elemen antara hasi frame blocking dengan windowing (w=hammingx(frame)

Keluaran : Hasil windowing

selesai

Gambar 3.8 Diagram Alir Proses Windowing Hamming

Tahab setelah normalisasi yaitu hatap windowing. Untuk pengenalan nada alat musik cetik ini menggunakan windowing Hamming sebagai proses selanjutnya. Fungsi dari pada proses windowing ini untuk mengurangi efek diskontinuitas saat sinyal ditransformasikan ke domain frekuensi. Digunakannya windowing Hamming dikarenakan windowing Hamming mempunyai main lobe cukup besar dan side lobe yang kecil.

Pada proses windowing hamming, melakukan perhitungan dengan menggunakan nilai frame yang digunakan ke dalam persyaratan (2.2). Nilai frame yang digunakan

dinyatakan dengan “k”. hasil proses windowing ini berupa matriks [ ]

. Hasil windowing

ini yang selanjutnya menjadi masukan proses ekstraksi ciri DCT.

3.3.6 Discrete Cosine Transform(DCT)

Gambar 3.9 Diagram Alir Proses DCT

Setelah proses windowing proses selanjutnya adalah proses pengekstraksian ciri.

Pada pengenalan nada alat musik cetik ekstraksi ciri menggunakan DCT dengan rumus yang dapat dilihat pada persamaan (2.3)

Untuk sistem pengenalan nada alat musik cetik ini menggunakan windowing koefisien DCT. DCT adalah pengubahan sinyal dari ranah waktu menjadi ranah DCT [18].

Sebagian sinyal diambil dari koefisien DCT yang dapat digunakan sebagai ekstraksi ciri.

Untuk pengambilan sebagian sinyal dapat diambil dari koefisien DCT 1 hingga nilai ke-n (ke-nilai maksimal), deke-ngake-n ke-n adalah pake-njake-ng DCT. Dalam proses peke-ngeke-nalake-n ke-nada alat musik cetik ini dievaluasi sejumlah n dari panjang frameblocking yaitu 16, 32, 64, 128, dan 256 titik. Dari panjang setiap n framebloking akan dipilih sejumlah c koefisien dengan

Gambar 3.10 Diagram Alir Proses fungsi jarak

Proses selanjutnya yaitu proses fungsi jarak, pada pengenalan nada cetik ini menggunakan jarak Hellinger. Fungsi daripada jarak Hellinger yaitu untuk mencari kedekatan antara dua obyek atau mencari kedekatan antara dua vektor. Gambar 3.10 menunjukan diagram alir proses fungsi jarak.

3.3.8 Penentuan hasil Nada

Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak

Ya Ya Ya Ya Ya Ya

Tidak Mencari jarak minimum

Nadaout = angka nada dengan jarak minimum

Gambar 3.11 Diagram Alir Proses Penentuan Hasil Nada

Pada proses penentuan hasil nada ini dapat dilihat bahwa terdapat beberapa bagian yang mendukung dari awal hingga akhir. Bermula dari masukan yang berupa hasil daftar jarak Hellinger yang telah diperoleh dari perhitungan sebelumnya (subbab sebelumnya).

Dari daftar hasil maka di cari nilai jarak minimum, dengan mensortir dari angka terkecil hingga terbesar. Setelah mendapatkan jarak minimum maka akan mendapatkan nadaout yang berisi angka nada dengan jarak Hellinger.

Langkah selanjutnya yaitu langkah untuk memilih variasi yang digunakan. Variasi tersebut adalah Thresholding. User dapat memilih menggunakan Tresholding atau tidak menggunankan Tresholding. Jika user memilih utnuk menggunakan Thresholding maka langkah selanjutnya mengetahui apakah nada tersebut terdeteksi dengan nada yang di inginkan (Do, Re, Mi, Sol, La, Si, Dotinggi) atau terdeteksi error (Tidak Dikenali).

pendeteksian tersebut dilihat dari nilai “Th”. “Th” merupakan nilai Thresholding, Nilai Th di peroleh dari jarak maksimum setiap nada. Untuk “r” merupakan jarak minimal yang di peroleh saat penggujian secara real-tame. Jika r lebih besar daripada Th maka nada akan dikenali dengan “Tidak Dikenali”, sedangkan jika nilai r tidak lebih daripada Th maka akan dikenali dengan hasil yang di inginkan.

Untuk menggunakan pilihan tidak menggnakna Threshodling maka nadaout yang dihasilkan dalam proses sebelumnya akan langsung mendapatkan hasil akan di konversikan dari angka nada ke teks nada setelah itu masuk hasil penentuan teks.

User dapat mengulangi kembali pencarian nada dengan cara menekan tombol reset dan mulai merekam kembali dengan nada yang berbeda. Jika user ingin mengakhiri program maka user dapat memilih opsi keluar. Gambar 3.11 menunjukan diagram alir proses penentuan hasil rekaman.

3.4 Tampilan Program

Tampilan program menggunkan tampilan pada GUI matlab. GUI merupakan tampilan program interface dengan user. Fungsi GUI yaitu untuk memudahkan user mengoprasikan sistem pengenalan nada alat musik cetik. Program GUI pengenalan nada cetik ini menampilakn plot hasil ekstraksi ciri DCT, dan plot hasil perkaman. Selain memberikan plot hasil DCT dan plot hasil perekaman , program ini juga memberikan tampilan untuk nilai variasi DCT yang ingin digunakan user. Gambar 3.6 memperlihatkan tampilan daripada GUI

Gambar 3.12 Tampilan Program Pengenalan Nada Alat Musik Cetik Tabel 3.1 Keterangan Tampilan GUI

Nama Bagian Keterangan

Tombol rekam Berfungsi untuk mengambil suara

nada alat musik cetik

Nada yang dikenal Nada yang keluar saat terdeteksi saat proses pengenalan suara

Variasi frameblocking Untuk variasi frameblocking menggunakan 16, 32, 64, 182, 256

Tabel 3.1 (Lanjutan) Keterangan Tampilan GUI

Variasi Windowing koefisien DCT Untuk variasi Persen Koefisien DCT menggunakan 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%

Variasi Thresholding Dapat memilih : Ya, atau Tidak

Tombol reset Nada yang keluar saat terdeteksi saat proses pengenalan suara

Tombol Keluar Berguna untuk mengakhiri proses

pengenalan nada atau keluar dari tampilan GUI

Plot hasil rekam Menampilakn grafik suara terekam dan hasil perekaman

Plot hasil ekstraksi ciri DCT Berguna untuk menampilkan grafik data hasil DCT. Bisa dari rekaman nada maupun nada referensi

3.5 Perancangan Subsistem

Pada pengenalan nada cetik terdapat terdapat dua subsistem yang penting, yaitu subsistem sampling dan subsistem pengenalan nada. Pengenalan nada alat musik cetik dapat berhasil dan berjalan dengan proses optimal maka memerlukan sebuah variabel terkait. Variabel berfungsi untuk menunjang susbsistem dari penegenalan nada yaitu 3.5.1 Subsistem Sampling

Subsistem sampling memerlukan 2 variabel yaitu frekuensi sampling dan furasi perekaman. Frekuensi sampling dan durasi dapat ditentukan nilainya setelah dilakukannya percobaan. Berikut hasil percobaan

a. Frekuensi sampling yang digunaan 2000Hz. Di ambil dari nilai dua kali frekuensi fundamental (lampiran)

b. Durasi perekaman menggunakn 1,5 detik (lampiran)

3.5.2 Subsistem Pengenalan Nada a. Windowing

Windowing yang digunakan yaitu windowing Hamming.

b. Variabel DCT

Untuk variasi DCT pada pengenalan nada alat musik cetik ini yang digunakna untuk mengkonversi data dari hasil perhitungan windowing adalah 16, 32, 64, 128, 256.

Data hasil perhitungan DCT menggunakan data riil atau amplitudo c. Frame blocking

Untuk nilai variasi frame blocking menggunakan nilai variasi seperti variasi DCT, dan variasi persen koefisien DCT

d. Persen Koefisien DCT

Dalam proses variasi Windowing koefisien DCT dievaluasi jumlah koefisiennya.

Nilai windowing koefisien (p) adalah 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90% dan 100%

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

Program yang telah dibuat perlu dilakukan sebuah pengujian. Pengujian bertujuan untuk mengetahui kinerja program dalam melakukan pengenalan nada. Saat dilakukan pengujian maka akan diperoleh data- data. Data- data hasil pengujian menunjukan program yang telah dirancang dapat berjalan dengan baik atau tidak. Oleh karena itu pada bab ini akan dilakukan analisa dan pembahasan pada data hasil pengujian yang telah diperoleh.

4.1 Pengujian Program Pengenalan nada Cetik Secara Real-Time menggunakan Discrete Cosine Transform dan Jarak Hellinger

Perancangan program menggunakan software Matlab 7.0.4. Untuk pengujian program menggunakan laptop dengan spesifikasi :

Prosesor : intel® Atom™ CPU N2600 @1.60GHz RAM : 2.00 GB

Tipe sistem : sistem operasi 32 bit

4.1.1 Proses pengenalan nada cetik dapat melakukan langkah- langkah berikut ini:

1. Mengklik dua kali pada ikon Matlab pada layar desktop seperti pada gambar 4.1.

Gambar 4.1 Ikon Matlab 7.0.4

2. Setelah melakukan langkah 1, akan muncul tampilan utama software Matlab seperti gambar 4.2.

Gambar 4.2 Tampilan Matlab

3. Setelah sukses pada langkah kedua, maka langkah selanjutnya user memastikan terlebih dahulu pada Current Directory (lihat gambar 4.2 no.1) sudah sesuai pada tempat penyimpanan program yang telah dirancang.

4. Mengetikan perintah (guipengenalan) pada Command Window (lihat gambar 4.2 no.2) untuk memunculkan tampilan program pengenalan nada cetik. Setelah itu akan muncul tampilan program pengenalan nada cetik seperti pada gambar 4.3.

Gambar 4.3 Tampilan Program Pengenalan Nada Cetik

5. Setelah tampilan program pengelan nada cetik muncul maka dapat di lihat terdapat tampilan nilai- nilai sebagai variasi frameblocking, variasi windowing koefisien DCT, dan pilihan menggunakan Threshoblding. Sebelum melakukan langkah selanjutnya, user di harapkan memilih variasi- variasi tersebut, seperti pada gambar 4.4

(a) (b) (c)

Gambar 4.4 Tampilan Pengaturan Pengenalan Nada Cetik. (a) pengaturan frameblocking, (b) pengeturan variasi windowing koefisien, (c) pengaturan Thresholding

6. Apabila user telah melakukan langkah kelima, user dapat memulai pengenalan nada dengan menekan tombol “Pengenalan”. Hasil pengenalan nada cetik dapat di lihat pada gambar 4.5.

Gambar 4.5 Tampilan Hasil Pengenalan Nada Cetik

7. User dapat mengulangi pengenalan nada dengan menekan tombol “Reset” dan melakukan langkah 5 dan 6.

8. Jika user akan mengakhiri pengenalan nada cetik, user dapan menekan tombol

“Keluar”.

4.1.2 Pengenalan Nada

Pengenalan nada cetik dapat dilakukan dengan melakukan barbagai langkah- langkah yang telah di jelaskan di pembahasan sebelumnya. Tampilan pengenalan nada cetik dapat dilihat pada gambar 4.3. Tampilan pengenalan nada cetik terdapat 3 push button, 2 axes, 1 edit text, dan 3 pop up menu.

a. Pop Up Menu

Pada program pengenalan nada cetik ini menggunakan dua pop up menu variasi frameblocking, variasi windowing koefisien, dan Threshoding. Untuk pop up menu 1 akan menampilakan variasi frame blocking yang bernilai 16, 32, 64, 128, dan 256. Pop up menu 2 akan menampilkan windowing koefisien yang bernilai 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, dan 100. Sedangakan pop up menu 3 akan menampilkan pilihan menggunakan thresholding atau tidak. Berikut merupakan contoh program dalam penggunakan pop up menu

Pada program di atas, nilai frameblocking diinisialkan menggunakan nama vardct yang dibagi menjadi lima kondisi. Inisialisasi vardct tersebut diproses dengan perintah handles. Perintah tersebut digunakan sebagai nilai atau data DCT yang telah diinisialisasi sebagai masukan apabila dilakukan callback. Untuk melihat secara lengkap program pop up menu, dapat dilihat pada (lampiran L9, L10, dan L15).

indeks=get(handles.popupmenu1,'Value');

b. Tombol Pengenalan

Tombol “Pengenalan” adalah tombol yang berfungsi untuk memulai program pengenalan nada cetik. User dapat memulai pengenalan nada cetik dengan menekan tombol “Pengenalan”. Tombol ini untuk memulai pengenalan pengenalan nada cetik dengan menjalankan beberapa subproses. Dalam subproses dimulai dari perekamana nada cetik, Normalisasi, pemotongan sinyal, frame blocking, windowing hamming, ekstraksi ciri DCT, penghitungan jarak Hellinger, penentuan menggunakna Threshoding atau tidak dan penentuan hasil pengenalan nada cetik. Program yang akan digunakan untuk perekaman nada cetik sebagai berikut:

Pada sample_length merupakan perintah yang menunjukan bahwa untuk sekali perekaman nada hanya diberi waktu sebesar 1,5 detik, dan untuk sample_frekuensi, menunjukan frekuensi sampling sebesar 2000 Hz. Perekaman nada cetik pada matlab menggunakan perintah wavrecord untuk menyimpan nada cetik yang telah direkam, Nada yang telah terekam akan diplot pada tampilan program pengenalan menggunakan perintah plot. Data terekam di plot pada axes1 yang telah tersedia pada tampilan program pengenalan nada cetik. Program untuk menampilkan gambar sinyal hasil perekaman sebagai berikut

Fungsi perintah handles adalah untuk mengatur masukan atau keluaran program.

Program pengenalan nada cetik yang telah direkam akan di inisialisasi dengan “x”, inisialisasi “x” ini yang akan diplotkan pada axes1 yang pada tampilan “guipengenalan” di berinama “Plot Perekaman”.

Setelah proses perekaman, program akan memproses hasil rekaman tersebut sehingga dapat di kenali. Ada pun proses- proses yang harus di lakukan dengan cara, yaitu pemotongan sinyal. Nada yang sudah direkam tersebut akan dipotong dengan batas potong sebesar |0.2| pada sisi kiri sinyal. Setelah proses pemotongan itu selesai maka langkah

selanjutnya memilih data yang dinamakan frame blocking, langkah selanjutnya yaitu windowing, pada pengenalan nada cetik ini menggunkan windowing hamming. Setelah selesai windowing hamming, dilakukan proses ekstraksi ciri DCT dan windowing koefisien.

Hasil dari windowing koefisien akan di simpan dengan nama “ya”. berikut ini merupakan proses pengolahan pemotongan sinyal hingga program windowing koefisien :

Dari hasil windowing koefisien yang di inisialisasikan dengan “ya”, maka akan diplot pada axes2 yang menggambarkan hasil akhir dari sinyal windowing koefisien.

Program untuk menggambarkan hasil windowing koefisien ke axes2 sebagai berikut:

% Normalisasi %

Proses selanjutnya setelah penggambaran sinyal nada cetik adalah proses pemanggilan database yang telah disesuaikan dengan 2 variasi masukan yaitu variasi DCT, dan variasi windowing koefisien yang telah dipilih oleh user sebelumnya. Program database menggunakan logika if else agar database mempunyai kesamaan dengan nilai variasi yang telah dipilih sebelumnya oleh user. Program di bawah merupakan sebagian kecil dari program pemanggilan database, untuk lebih lengkapnya dapat dilihat pada (lampiran L11- L14).

Program di atas untuk memanggil database yang akan dibandingkan dengan nada yang telah terekam dengan menggunakan perinitah jarak. Database yang dipanggil sesuai dengan masukan variasi frameblocking, variasi windowing koefisien yang telah dipilih oleh user sebelumnya.

Setelah proses pemanggilan database, proses selanjutnya adalah membandingkan database dengan data masukkan dari user yang telah dimasukkan secara real-time sebelumnya. Perbandingan data- data tersebut memakai metode jarak Hellinger. Program

Dalam dokumen TUGAS AKHIR PENGENALAN NADACETIK SECARA REAL TIME MENGGUNAKAN DISCRETE COSINE TRANSFORM DAN JARAK HELLINGER (Halaman 31-0)