14
BAB III PERANCANGAN
3.1. Sistem Pengenalan Nada Belira
Sistem pengenalan nada belira terdiri dari hardware dan software. Hardware yang digunakan terdiri dari belira, mikrofon, dan laptop. Software yang digunakan adalah
Matlab yang berfungsi dalam pembuatan program dan sebagai user interface yang mengatur semua proses pengenalan nada seperti merekam dan mengenali nada belira.
Perekaman nada belira dilakukan dengan menggunakan mikrofon yang terhubung ke line in pada laptop. Gambar 3.1. merupakan diagram blok sistem pengenalan nada belira.
Gambar 3.1. Diagram blok sistem pengenalan nada belira
3.1.1. Belira
Alat musik belira memiliki 16 nada. Pada penelitian ini, hanya 8 nada yang akan digunakan yaitu do, re, mi, fa, sol, la, si, do tinggi.
3.1.2. Mikrofon
Mikrofon yang digunakan adalah Mini Multimedia Microphone Genius MIC-01A. Mikrofon berfungsi untuk menangkap suara belira dan menyalurkan ke laptop.
Masukan Proses
Keluaran
Proses perekaman Proses pengenalan
nada Teks hasil
pengenalan nada
3.1.3. Proses Perekaman
Pada proses ini suara belira akan direkam menggunakan mikrofon yang terhubung ke line in laptop. Proses ini merupakan proses masuknya data nada terekam berupa sinyal
digital. Saat proses perekaman berlangsung, sinyal analog akan diubah menjadi sinyal digital dengan frekuensi sampling. Sinyal digital kemudian disimpan dan digambarkan
dalam sebuah plot. Data nada yang telah disimpan disebut nada terekam yang kemudian dapat diproses untuk dikenali lewat proses pengenalan nada.
3.1.4. Proses Pengenalan Nada
Proses ini merupakan proses untuk mengenali suara belira yang terekam. Gambar 3.2. merupakan diagram blok proses pengenalan nada.
Gambar 3.2. Diagram blok proses pengenalan nada
1. Masukan wav
Masukan merupakan hasil sampling nada belira yang direkam secara real-time menggunakan mikrofon dalam format wav.
2. Normalisasi
Tujuan normalisasi adalah menyetarakan amplitudo suara masukan menjadi maksimum, sehingga efek dari kuat atau lemahnya suara yang dihasilkan oleh alat
musik tidak terlalu mempengaruhi proses pengenalan. Dalam penelitian ini, normalisasi dilakukan sebanyak dua kali. Normalisasi pertama dilakukan untuk
Pemotongan sinyal
Frame blocking
Normalisasi 1
Data base Normalisasi 2
Masukan wav
Row mean DST: 1.
Kolom matriks 2.
DST 2D 3.
Rerata baris Fungsi jarak
Euclidean Penentuan
nada Keluaran
teks
menyetarakan amplitudo setelah proses sampling, dan normalisasi kedua dilakukan untuk menyetarakan amplitudo setelah melalui proses frame blocking.
3. Pemotongan Sinyal
Pemotongan sinyal dilakukan dengan tujuan untuk menghilangkan efek noise atau suara lain yang ikut terekam pada saat proses perekaman. Sinyal yang dipotong
adalah sinyal bagian silence dan bagian transisi yang terdapat di bagian awal sinyal nada terekam.
4. Frame Blocking
Frame blocking merupakan proses memilih data dari nada terekam. Data yang dipilih dapat mewakili semua nada yang terekam.
5. Row Mean DST Discrete Sine Transform
Row mean DST merupakan proses yang meliputi proses pembentukan matriks, kemudian matriks tersebut akan diubah menjadi matriks kotak reshape. Proses
selanjutnya adalah proses transformasi matriks reshape kedalam matriks reshape DST 2D. Pada proses DST 2D ini, setiap kolomnya akan dirata-ratakan sehingga
hasil keluarannya adalah row mean DST.
6. Fungsi Jarak Euclidean
Sistem pengenalan nada belira ini dilakukan dengan menggunakan fungsi jarak Euclidean.
3.1.5. Keluaran
Kategori