Klasifikasi Genre Musik Dengan Mel Frequency Cepstral Coefficient Dan Spektogram Menggunakan Convolutional Neural Network - Fardhani, Sifa Marcella; Wihardi, Yaya; Piantari, Erna (Universitas Pendidikan Indonesia (UPI), 2021)
Musik sudah menjadi suatu kebutuhan bagi sebagian besar orang karena manfaatnya yang dapat menimbulkan relaksasi dan dapat menjadi hiburan bagi sebagian orang. Kebutuhan akan informasi yang terkandung dalam musik yang didengarkan seringkali dibutuhkan, salah satunya adalah informasi dari jenis genre musik yang sedang didengarkan. Untuk mengetahui jenis genre musik tersebut maka pada penelitian ini dilakukan klasifikasi genre musik yang diharapkan akan memenuhi kebutuhan tersebut dengan melalui proses pengenalan pola dari masing-masing genre. Metode Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk melatih pola dari jumlah 500 data lagu GTZAN berbahasa Inggris dan 500 data lagu berbahasa Indonesia yang mencakup 5 genre. Teknik ekstraksi fitur digunakan pada praproses data untuk mendapatkan hasil ekstraksi Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) dan spektogram. Kemudian arsitektur CNN akan dibandingkan dengan dua jenis data masukan yang berbeda, yaitu data berbentuk vektor sebagai representasi dari hasil ekstraksi MFCC dan data berbentuk citra spektogram. Setelah itu, data akan melalui proses validasi untuk mengetahui nilai evaluasi dari kinerja model yang dihasilkan masing-masing arsitektur dengan data masukan berbeda. Hasil validasi terbaik ditunjukkan oleh eksperimen dengan data masukan spektogram menggunakan dataset GTZAN yang memiliki nilai akurasi sebesar 76%.