<![CDATA[Tipe suara vokal merupakan jenis suara yang menjadi tantangan untuk diketahui oleh seorang penyanyi. Tipe suara vokal umumnya terbagi menjadi 4 kelas yakni alto, tenor, bass, dimana proses identifkasi dari setiap kelas umumnya menggunakan piano. Penelitian ini bertujuan untuk membuat alat pengklasifikasi tipe suara vokal yang dapat digunakan dimana saja dan kapan saja. Alat tersebut dirancang dengan menerapkan MFCC (Mel Frequency Cepctral Coeefficient) yang diekstrak melalui penerapan Algoritma STFT (Short Time Fourier Transform) serta diimplementasikan ke dalam Raspbbery Pi 4 Model B. Peneltian menggunakan dataset Esmuc-Choir yang telah dimodifikasi dengan durasi rekaman selama 3 detik. Setelah berhasil diekstraksi, tahapan klasifikasi untuk setiap kelas dilakukan dengan menggunakan Algoritma CNN (Convolutional Neural Network). Alat nantinya akan dioperasikan dengan menggunakan LCD dan GUI (Graphical User Interface). Hasil penelitian menunujkkan bahwa model CNN berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 97% sementara alat berhasil menunjukkan tingkat akurasi sebesar 65% dari 20 kali percobaan. Alat dan sistem secara keseluruhan bekerja dengan baik sehingga membuka potensi untuk pengembangan lebih lanjut.]]>
Copyrights © 2024
