b. PopUp Menu 2
Pada program ini, pop up menu digunakan untuk variasi nilai Segment averaging yaitu 2, 4, 8, 16, 32 dan 64. Listing program untuk variasi nilai Segment averaging sebagai
berikut:
indeks=gethandles.popupmenu2,Value; switch indeks
case 1 segaveragl=2;
case 2 segaveragl=4;
case 3 segaveragl=8;
case 4 segaveragl=16;
case 5 segaveragl=32;
case 6 segaveragl=64;
end handles.segaverag=segaveragl;
guidatahObject,handles;
Nilai-nilai variasi Segment averaging diinisialisasikan dengan nama Segaverag kemudian diproses dengan perintah handles.
c. PushButton, Axes, dan Static Text
Dalam program ini menggunakan 2 Push Button, masing-masing untuk memulai dan mengakhiri program pen
genalan nada yaitu tombol “REKAM”. Tombol “REKAM” adalah
tombol yang berfungsi untuk melakukan pengenalan suara instrumen musik. User dapat melakukan pengenalan suara instrumen musik dengan menekan tombol tersebut. Tombol
“REKAM” memulai pengenalan suara musik dengan menjalankan beberapa subproses. Subproses yang dijalankan dimulai dari perekaman suara musik, ekstraksi ciri DFT,
penghitungan Korelasi dan penentuan hasil pengenalan suara musik berdasarkan data yang
dipilih oleh user pada nilai Segment averaging. Berikut listing program untuk proses perekaman suara dan untuk menampilkan plot sinyal suara terekam:
sample_length=2; sample_freq=4800;
sample_time=sample_lengthsample_freq; x=wavrecordsample_time, sample_freq;
wavwritex, sample_freq, s.wav; axeshandles.axes1
plotx; xlabel data ke;
ylabel amplitudo;
Pada program perekaman suara, panjang sampel yang digunakan adalah 2 detik dengan frekuensi sampling sebesar 4.8 kHz. Waktu sampelnya didapatkan dari panjang sampel dikalikan
dengan frekuensi sampel. Untuk menyimpan nada yang direkam, perintah yang digunakan adalah wavrecord dan wavwrite, hasil plot perekaman tersebut ditampilkan pada kotak axes 1.
Perekaman suara instrumen musik pada Matlab menggunakan perintah wavrecord dan wavwrite untuk menyimpan suara yang telah direkam. Suara yang telah terekam tersebut diplot pada
tampilan program pengenalan menggunakan perintah plot. Suara terekam diplot pada axes yang telah tersedia di dalam tampilan program perekaman dan ekstraksi ciri DFT.
DFT x5=absdftxx4;
x5=x51:lengthx52; x51=0; komponen DC dinolkan
x5=x5maxx5 normalisasi
Suara terekam dan yang telah disimpan dipanggil kembali menggunakan perintah wavread. Dilakukan penginisialisasian nilai frame blocking dan Segment averaging untuk memudahkan
menjalankan proses ekstraksi ciri. Proses ekstraksi ciri memiliki 2 masukan yaitu variabel b0, frame
, dan Segment averaging. bo adalah nilai batas potong. Frame dan Segment averaging merupakan nilai masukan yang telah dipilih oleh user. Hasil dari ekstrasi ciri ditampilkan pada
tampilan program seperti halnya hasil perekaman.
Kategori