UMN Knowledge Center

pengembangan komposer beat musik berbasis voice recorder dengan fitur reduksi noise menggunakan transformasi wavelet

Imanuel, Imanuel (2017) pengembangan komposer beat musik berbasis voice recorder dengan fitur reduksi noise menggunakan transformasi wavelet. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
halaman awal.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
bab i.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (742kB) | Preview
[img]
Preview
Text
bab v.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (725kB) | Preview
[img]
Preview
Text
bab iii.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (983kB) | Preview
[img]
Preview
Text
bab ii.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (849kB) | Preview
[img] Text
bab iv.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
daftar pustala.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview

Abstract

Musik dapat dihasilkan dari berbagai macam cara, melalui alat musik fisik, indera manusia, bahkan secara digital dari perangkat lunak. Beat composer dalam penelitian ini dapat menghasilkan musik yang berasal dari berbagai macam sumber melalui perekaman suara. Suara yang direkam dapat diatur temponya dan jumlah loops yang ingin dimainkan. Hasil suara dapat disimpan dan menghasilkan output audio dengan format .wav. Audio yang dihasilkan kemudian dianalisa melalui proses denoising yaitu mereduksi noise dengan menggunakan transformasi wavelet. Sinyal noisy diperoleh dengan cara menyisipkan noise pada audio. Proses reduksi yang dilakukan dalam penilitian ini memakai 3 jenis wavelet yaitu wavelet Haar, wavelet Daubechies dan wavelet Symlets. Jenis wavelet ini dimasukkan ke dalam transformasi wavelet discrete untuk yang kemudian digunakan untuk proses thresholding dan invers transformasi wavelet. Analisa yang diamati adalah nilai mean squared error dan peak signal-to-noise ratio. Hasil dari analisa denoising menyatakan wavelet Daubechies10 yang mempunyai orde 10 dan panjang filter 20 dapat mengurangi noise lebih tinggi dibandingkan jenis wavelet yang lain. Hal ini dikarenakan jenis wavelet Daubechies10 ini mempunyai panjang filter yang paling panjang dibandingkan jenis wavelet lainnya yang dipilih pada penelitian ini. Pemilihan jenis wavelet dan nilai SNR sinyal noisy mempengaruhi besar atau kecilnya reduksi noise.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.4 Managerial control systems
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T70 Information System
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Teknik Komputer
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 22 Jan 2019 03:07
Last Modified: 22 Jan 2019 03:07
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/4803

Actions (login required)

View Item View Item