Klasifikasi jenis suara manusia menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dengan metode ekstraksi Mel-Frequency Cepstral Coefficients

Fatah, Muhammad Reza Abdul (2024) Klasifikasi jenis suara manusia menggunakan algoritma Convolutional Neural Network dengan metode ekstraksi Mel-Frequency Cepstral Coefficients. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (424kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (393kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (422kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (598kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (514kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (622kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (836kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (458kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (534kB) | Request a copy

Abstract

Deteksi jenis suara manusia dalam konteks paduan suara sebagai penggunaan media pembelajaran dengan menggunakan CNN dan MFCC. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi jenis suara manusia sehingga terbaginya ke 4 label yaitu sopran, alto, tenor, dan bass. Penelitian ini menggunakan CRISP-DM sebagai metode penelitiannya dengan algoritma Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan Convolutional Neural Network (CNN). Data yang digunakan sebanyak 1200 data yang diperoleh dari penelitian yang serupa dan 40 data yang direkam secara langsung. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma CNN dapat mendeteksi jenis suara dengan memperoleh nilai akurasi sebesar 94,08%.

Actions (login required)

View Item