Mu’tashim, Naufal (2020) TA: IDENTIFIKASI JENIS SUARA BERDASARKAN JANGKAUAN VOCAL MENGGUNAKAN ALGORITMA LINEAR PREDICITVE CODING DAN KNEAREST NEIGHBOR. Skripsi thesis, Institut Teknologi Nasional Bandung.

Preview	Text (Cover) 01 Cover 152015031.pdf Download (230kB) | Preview
Preview	Text (Abstrak) 02 Abstrak 152015031.pdf Download (53kB) | Preview
Preview	Text (Daftar Isi) 03 Daftar Isi 152015031.pdf Download (126kB) | Preview
Preview	Text (Bab 1) 04 Bab 1 152015031.pdf Download (83kB) | Preview
Preview	Text (Bab 2) 05 Bab 2 152015031.pdf Download (323kB) | Preview
Preview	Text (Daftar Pustaka) 06 Daftar Pustaka 152015031.pdf Download (54kB) | Preview

Abstract

Suara merupakan bunyi yang dikeluarkan dari mulut manusia seperti saat berbicara, bernyanyi, tertawa dan menangis. Pada dasar nya manusia memiliki karakteristik suara yang berbeda-beda, baik pria maupun wanita. Jenis suara manuasia dapat digolongkan menjadi beberapa jenis yaitu, sopran, mezzo sopran dan alto pada suara wanita lalu tenor,baritton dan bass pada saura pria. Agar dapat mengetahui jenis suara pada manusia, maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengidentifikasi jenis suara pada manusia. Linear Predicitve Coding (LPC) merupakan sebuah metode analisis sinyal suara dengan melakukan ekstraksi ciri gelombang sinyal suara untuk mendapatkan nilai parameterik berupa koefesien LPC yang dapat dikenali. Proses pencocokan dilakukan dengan menggunakan metode KNN, yaitu dengan mengklasifikasikan obyek baru berdasarkan atribut dan training sampel. Proses stereo to mono diperlukan untuk merubah sinyal suara stereo menjadi sinyal mono. Pada penelitian ini digunakan sinyal suara jenis stereo agar suara yang dihasilkan dapat lebih natural karena chanel stereo dihasilkan lebih dari satu saluran audio independent. Pengujian dilakukan terhadap 10 responden dengan 300 sampel suara yang terbagi atas bit depth yaitu 8,16 dan 24 bit. Orde LPC menjadi faktor utama dalam menentukan tingkat keberhasilan dalam pengujian. Digunakan orde LPC 8-16 sehingga dilakukan 9 kali percobaan pengujian berdasarkan bit depth pada file suara dan menghasilkan 2700 hasil keluaran berupa keterangan jenis suara. Setiap pengujian dilakukan dengan jumlah orde LPC yang berbeda-beda, dan didapatkan hasil tingkat akurasi tertinggi yaitu pada penggunaan orde LPC 16 dan pada file suara dengan bit depth 16 bit. Kata Kunci : LPC, KNN, Pengenalan Suara, Frekuensi, Jangkauan Suara

Actions (login required)

View Item