Purnomo, YunantoDwi (2011) Penggolongan Suara Manusia dalam Citra Partitur Vokal Menggunakan Modifikasi Algoritma Kim’s Optical Music Recognition (KOMR). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Musik merupakan bahasa universal. Cara baku untuk menuliskan not-not musik ke dalam suatu media disebut partitur. Dalam partitur vokal, tertulis nada-nada yang harus dinyanyikan oleh manusia. Suara manusia dapat digolongkan berdasarkan range atau nada-nada yang terbatas. Seringkali seorang penyanyi pemula merasa kesulitan untuk membawakan suatu partitur, karena nada yang tertera terlalu tinggi atau terlalu rendah untuk dicapai. Maka pada penelitian ini akan dihasilkan model perangkat lunak penggolongan suara yang dapat mengatasi kelemahan tersebut. Algoritma yang digunakan adalah modifikasi dari Kim’s Optical Music Recognition (KOMR). Uji coba diterapkan pada 5 citra partitur vokal. Masing–masing partitur diambil 5 potongan birama dari 4 golongan suara, yaitu sopran, alto, tenor, dan bass, sehingga diperoleh data percobaan sebanyak 100. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Kim’s Optical Music Recognition yang telah dimodifikasi dapat diimplementasikan dalam model perangkat lunak untuk penggolongan suara manusia dalam citra partitur vokal. Persentase keakuratan penggolongan suara manusia sangat dipengaruhi oleh pemilihan potongan citra. Persentase keakuratan perangkat lunak penggolongan suara manusia dalam citra partitur pada percobaan sebanyak 25 data untuk masing-masing golongan suara yaitu sopran sebesar 84%, alto sebesar 96%, tenor sebesar 100%, dan bass sebesar 84%. Perbedaan persentase disebabkan pada data uji coba, terdapat not-not yang melebihi nilai threshold pada golongan suara sopran, alto, dan bass.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2011/286/051103624 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Unnamed user with email repository.ub@ub.ac.id |
| Date Deposited: | 02 Nov 2011 14:17 |
| Last Modified: | 22 Oct 2021 08:14 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/152732 |
Preview |
Text
051103624.pdf Download (3MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |