• Tidak ada hasil yang ditemukan

Pengenalan Chord pada Alat Musik Gitar Menggunakan CodeBook dengan Teknik Ekstraksi Ciri MFCC

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Pengenalan Chord pada Alat Musik Gitar Menggunakan CodeBook dengan Teknik Ekstraksi Ciri MFCC"

Copied!
6
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 6 Halaman )

Teks penuh

Gambar

Tabel I. Data chord gitar yang diambil
Tabel 2. Chord-chord dengan 13 koefisien yang digolongkan berdasarkan c!uster-nya
Gambar 5. Perbandingan akurasi yang berbeda dari beberapa chord pada penggunaan 13 koeftsien cepstrai
Gambar 6. Grafik kenaikan akurasi atas pemakaian 26 koefisien cepstral.
+2

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 6 Halaman - 3.67 MB )

Dokumen terkait

Penerapan Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) sebagai ekstraksi ciri pada pengenalan fonem dengan Probabilistic Neural Network (PNN) sebagai classifier

Dari perbandingan ini dapat dilihat bahwa overlap 50% memperlihatkan akurasi yang paling baik karena baik pada data uji tanpa noise maupun data uji yang ditambah noise

Perbandingan pemodelan Wavelet dan MFCC sebagai ekstraksi ciri pada pengenalan fonem dengan teknik jaringan syaraf tiruan sebagai classifier

Hasil pengujian secara keseluruhan dengan membandingkan tingkat akurasi antara pengenalan fonem dengan menggunakan ekstraksi ciri berbasis transformasi Fourier dan

Pengenalan Aksara Sunda Menggunakan Ekstraksi Ciri Zoning dan Klasifikasi Support Vector Machine

Hasil akurasi untuk seluruh klasifikasi untuk data hasil ekstraksi ciri gabungan ICZ dan ZCZ dengan jumlah zona 12 buah dapat dilihat pada Lampiran 3, sementara

Seleksi Fitur menggunakan Fast Correlation Based Filter pada Algoritma Voting Feature lntervals 5

Rataan akurasi antara klasifikasi dengan menggunakan seleksi fitur dan tanpa menggunakan seleksi fitur (jullsets) untuk setiap nilai threshold yang berbeda dapat dilihat pada Tabel

SISTEM PENGENALAN CHORD PADA FILE MUSIK DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN PITCH CLASS PROFILES DAN HIDDEN MARKOV MODEL

Sistem yang diimplementasikan dirancang untuk dapat mengenali 36 jenis chord, oleh karena itu dibentuk sebuah HMM dengan 36 buah

Identifikasi Pembicara Menggunakan Algoritme VFI5 Dengan MFCC Sebagai Pengekstraksi Ciri

Untuk membuat suatu kesimpulan berdasarkan data yang diperoleh mengenai tingkat akurasi model dari setiap perlakuan untuk setiap jenis data (data suara asli, data

PERBANDINGAN PEMODELAN WAVELET DAN MFCC SEBAGAI EKSTRAKSI CIRI PADA PENGENALAN FONEM DENGAN TEKNIK JARINGAN SYARAF TIRUAN SEBAGAI CLASSIFIER

HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian yang telah dilakukan adalah tahap praproses meliputi proses akuisisi data suara digital, proses sinyal yang ditambahkan noise dan proses

SELEKSI FITUR MENGGUNAKAN FAST CORRELATION BASED FILTER PADA ALGORITMA VOTING FEATURE INTERVALS 5 ABSTRAK

Rataan akurasi antara klasifikasi dengan menggunakan seleksi fitur dan tanpa menggunakan seleksi fitur (fullsets) untuk setiap nilai threshold yang berbeda dapat dilihat pada