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: PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
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 i = 1
Masukan Nada Cetik
Membagi data dengan nilai max Normalisasi
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
Ekstraksi ciri DCT i = i + 1
simpan i = 10
Keluaran nada refrensi
Menentukan rata- rata setiap nada referensi
selesai Ya
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 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
Rekaman Normalisasi
Pemotongan Sinyal Frame Blocking
Windowing Ekstraksi ciri DCT
Fungsi Jarak Hellinger Penentuan Hasil
Data Base Masukan Nada
Cetik .wav Mulai
Pengenalan nada
Keluaran Teks Selesai
Gambar 3.3 Diagram Blok Keseluruhan
3.3.1 Proses Perekaman
Mulai Sample_frek= 2000Hz
Sample_length= 1,5 Masukan
nada cetik Samling Suara
y=wavrecord1.5fs,fs, double
Keluaran Nada terekam.wav
Selesai
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
Mulai Masukan
Hasil rekaman .wav
Keluaran Hasil normalisai
Selesai Normalisasi
x1=xmaxx
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=xframexmax
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
Mulai Masukan hasil
Normalisasi Menentukan variabelbatas potong |0.2|
dilihat pada lampiran secara visual Keluaran
Hasil pemotongan selesai
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 PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
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 gambar3.6
3.3.4 Frame Blocking
mulai Masukan :
Nada Pemotongan Sinyal Frame = 16
Frame = 32 Frame = 64
Frame = 128 Frame = 256
Ambil data sesuai frame
Keluaran : Hasil frame blocking
selesai Tidak
Tidak Tidak
Tidak Ya
Ya Ya
Ya Ya
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=hammingxframe
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 TransformDCT
Mulai Masukan :
Hasil Windowing wi dctx=xncospi2n-1k-12N;
Perhitungan DCT y=absdctxwi
Pilih Windowing koefisien Keluaran :
Hasil ekstraksi ciri DCT Selesai
Gambar 3.9 Diagram Alir Proses DCT PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
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 ke-1 hingga nilai ke-
n nilai maksimal, dengan n adalah panjang DCT. Dalam proses pengenalan 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 rumus
Dengan : p = persentase windowing koefisien 10, 20, 30, 40, 50, 60,
70, 80, 90, dan 100. n = panjang framebloking
3.3.7 Jarak Hellinger
Selesai Masukan :
hasil DCT dan data base Mulai
Penentuan Jarak Dengan Jarak Hellinger Keluaran :
Daftar perhitungan jarak
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
Mulai Masukan :Hasil Daftar
jarak Hellinger h
Thresholding?
Tidak Dikenali
Keluaran Hasil bentuk Teks
Selesai Ya
Ya Nadaout=1
rTh1 Nadaout=2
rTh2 Nadaout=3
rTh3 Nadaout=4
rTh4 Nadaout=5
rTh5 Nadaout=6
rTh6 Nadaout=7
rTh7 Tidak
Tidak Tidak
Tidak Tidak
Tidak Ya
Ya Ya
Ya Ya
Ya Tidak
Mencari jarak minimum Nadaout = angka nada dengan
jarak minimum
Hasil= Konversi angka nadake teks
nada Tidak
Dikenali Tidak
Dikenali Tidak
Dikenali Tidak
Dikenali Tidak
Dikenali Tidak
Dikenali Tidak
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. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
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
