KONVERSI NADA NADA AKUSTIK MENJADI CHORD MENGGUNAKAN PITCH CLASS PROFILE DAN NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION

Chord recognition is a transcription of sound into chord, where audio input files will be classified according to different of provision level. Chord is several tones that sounded by musical instruments so that produce harmonic sounds. Chord which will be recognized in this application are major chord and minor chord. The process starts from wave sampling process. The next step is to divide the wave data into the frames (frame blocking). From frames are then transformed by Fast Fourier Transform (FFT). The process continued with the peak detection to retrieve peak values of the FFT. Frequency values that have peak amplitude are classified according to tune frequency use Pitch Class Profile (PCP). Results of PCP were used as input data on neural network backpropagation algorithm for training process. Keywords : Chord, Fast Fourier Transform, Pitch Class Profile, Backpropagatio

Pembuatan Database Software Digital Musik Mentor

Pada studi ini dibuat sebuah sistem informasi tentang pembuatan database untuk software digital musik mentor. Sistem ini memberikan informasi tentang spektrum dari file audio, transformasi fourier dari data audio atau nilai amplitudo untuk setiap frekuensi beserta pengelompokan frekuensi ke dalam profil kelas pitch. Data nilai tiap frekuensi dalam file audio akan diolah dan dikelompokkan ke dalam tiap-tiap nada berdasarkan nilai satuan standart frekuensi, sehingga didapatkan besarnya nilai nada dominan dari file audio untuk dijadikan sebuah database. Dengan menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) maka akan lebih mudah untuk menganalisa data frekuensi dari file audio untuk dijadikan database. Sistem dan hasil database ini akan digunakan dalam sistem pembuatan software digital musik mentor dalam metode matching, sehingga dapat membantu software digital musik mentor dalam menentukan chord dari suatu lagu secara akurat. Karena dengan adanya FFT maka akan digambarkan juga grafik tiap frekuensi. Tahapan proses yang dilakukan adalah perekeman audio, pengambilan data audio, front - end detection, FFT, deteksi puncak frekuensi, pengelompokan frekuensi ke dalam nada. Karena sistem informasi ini berbasis desktop, maka digunakan teknologi yang sesuai yaitu Delphi 7 sebagai aplication developer beserta komponen yang diperlukan, dan MySQL sebagai penyimpan data