Windowing DFT Discrete Fourier Transform

a. Frame blocking

Proses ini memilih data dari data nada terekam, sehingga data yang dipilih dapat mewakili semua data pada nada terekam. Besarnya data nada terekam yang dipilih sesuai dengan nilai frame blocking yang sudah ditentukan pada program.

b. Normalisasi

Proses ini bertujuan untuk menyetarakan amplitudo maksimum baik nada terekam dengan nada referensi, sehingga efek dari kuat lemahnya suara yang dikeluarkan pianika tidak terlalu mempengaruhi proses pengenalan.

c. Pemotongan Sinyal

Fungsi proses pemotongan sinyal adalah untuk menghilangkan efek noise atau suara lain yang ikut terekam saat proses perekaman. Hal ini diperlukan agar proses pengenalan mampu benar-benar hanya mengenali suara nada yang diperlukan saja. Proses pemotongan sinyal akan memotong sinyal pada bagian silence dan bagian transisi yang terletak pada awal perekaman.

d. Windowing

Windowing merupakan perkalian antar elemen yang berfungsi untuk mengurangi efek diskontinuitas dari sinyal digital hasil rekaman. Dalam perancangan ini penulis menggunakan window hamming dari jenis-jenis windowing yang ada.

e. Ekstraksi ciri DFT

Setelah melalui proses windowing, proses selanjutnya adalah penghitungan ekstraksi ciri DFT . Ektraksi ciri DFT digunakan untuk mengubah sinyal menjadi komponen frekuensi dasarnya. Pada proses DFT dilakukan proses penghitungan nilai absolut DFT dan pemotongan setengah bagian dari hasil perhitungan nilai DFT. Setelah proses ekstraksi ciri dilakukan proses Segment averaging yang berfungsi untuk melakukan segmentasi pada data hasil ekstraksi ciri. Segment averaging merupakan metode untuk mengurangi jumlah data sinyal dengan data masukan disegmentasi dengan lebar segment, yang kemudian dicari rata-ratanya pada tiap segment . Keluaran dari proses Segment averaging adalah rata-rata dari setiap Segment.

f. Fungsi Korelasi

Proses ini membandingkan nada terekam dengan 12 nada referensi. Hasil dari perbandingan yang kemudian akan digunakan dalam proses selanjutnya. Pada proses pengenalan, yang diambil adalah jarak yang terdekat dengan nada terekam. Dalam proses ini penulis menggunakan fungsi korelasi untuk pengenalan nada alat musik pianika.

g. Penentuan keluaran

Penentuan keluaran adalah subproses terakhir dari proses pengenalan nada. Pada proses ini, hasil pengenalan nada ditentukan berdasarkan nilai jarak minimum yang diperoleh setelah proses fungsi korelasi.

h. Keluaran Teks

Dari penentuan nada, dapat diketahui nada yang dimainkan. Keluarannya berupa teks nada.

3.2 Perancangan Nada Referensi

Sebagai penentuan pengenalan nada alat musik pianika dibutuhkan nada acuan yang disebut nada referensi. Nada referensi hendaknya memiliki ciri yang sudah diketahui oleh sistem. Nada referensi diperlukan sebagai database yang nantinya akan dibandingkan dengan nada yang akan dikenali. Untuk memperoleh nada refrensi pada setiap nada yang akan dikenali pada sistem pengenalan nada alat musik pianika, penulis mengambil 10 sampel pada setiap nada yang akan dikenali tersebut nada C , C , D , D , E , F , F G , G , A , A dan B. Pengambilan nada refrensi melalui beberapa proses. Proses pengambilan nada referensi dapat dilihat pada Gambar 3.3. Pengambilan nada yang akan dijadikan nada referensi melalui proses sampling , frame blocking, normalisasi, windowing dan DCT. Pengambilan dilakukan dengan menggunakan program Matlab yang akan dibuat.