Playing music and recognize the chord being played are the two things are inseparable. However, recognizing the chord is not an easy case. Most beginners often have difficulty in determining the type of chord that consists of several tones. Therefore, people prefer to rely on private tutors to learn music. Based on human nature that likes the practical and easy way to solve the problem. So this final project, will be made a chord detection software automatically, so make easy to the beginner understand. By using EPCP (Enhanced Pitch Class Profile) which consists of 12 classes based on the range frequency of tones which generated from the detection of peaks in the FFT (Fast Fourier Transform) process. That process is able to recognize the type of chord being played, regardless of octave levels. By making the database of this software, it will be capable of storing data that has been processed through the sampling process and then thresholding process to take the dominant peak and will be continue to the frame blocking process, windowing, FFT and EPCP. The input data extension *.wav will be processed in audio files form. The system will detect the major and minor chords. Keywords: Method EPCP(Enhanced Pitch Class Profile), Sampling, FFT (Fast Fourier Transform), Akor

Huda, Miftahul

Kushidayati, Milla Fitriani

Setiawardhana, Setiawardhana

Indonesian

EEPIS Repository

                                                                  1 PEMBUATAN DATABASE TRANSKRIP AKORD INSTRUMEN TUNGGAL MENGGUNAKAN METODE ENHANCED PITCH CLASS PROFILE (EPCP)  Milla Fitriani Kushidayati1, Miftahul Huda2, Setiawardhana2 1Mahasiswa 2Dosen  Jurusan Telekomunikasi – Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Kampus PENS – ITS, Keputih, Sukolilo, Surabaya Telp : +62+031+5947280, Fax +62+031+5946011 e-mail : millaszone@gmail.com dayat@student.eepis-its.edu  Abstrak  -  Bermain  musik  dan  mengenali  akord  yang  dimainkan  adalah  dua  hal  yang  tidak  terpisahkan. Namun,  mengenali  akord  bukanlah  perkara  yang  mudah.  Kebanyakan  pemula  sering  mengalami  kesulitan  dalam menentukan jenis akord yang terdiri dari beberapa nada. Oleh karena itu, orang lebih memilih bergantung kepada guru privat untuk belajar musik.   Didasarkan pada sifat manusia yang menyukai cara praktis dan mudah dalam menyelesaikan masalah. Maka dalam  proyek  akhir  ini,  akan  dirancang  sebuah  software  pendeteksi  akord  secara  otomatis  sehingga  mudah  untuk dipahami oleh orang yang belum mengenal musik. Dengan menggunakan metode EPCP (Enhanced Pitch Class Profile) yang terdiri dari 12 class nada berdasarkan range frekuensi nada yang dihasilkan dari deteksi puncak pada proses FFT(Fast Fourier Transform) mampu mengenali jenis akord yang dimainkan tanpa memperdulikan tingkatan oktaf. Pembuatan  database  software  ini,  mampu  menyimpan  data  yang  telah  diproses  melalui  proses  sampling kemudian proses thresholding yang berfungsi untuk mengambil peak yang dominan dan akan dilanjutkan pada proses selanjutnya yaitu frame blocking, windowing, FFT dan EPCP. Masukan data yang akan diproses berupa file audio berekstensi *.wav. Pendeteksian jenis akord ini, hanya untuk jenis akord mayor dan minor saja.     Kata Kunci : Metode EPCP(Enhanced Pitch Class Profile), Sampling, FFT (Fast Fourier Transform), Database   1. PENDAHULUAN 1.1  Latar Belakang Seiring  berkembangnya  jaman,  musik  telah menjadi salah satu alternatif hiburan bagi kebanyakan masyarakat  baik  tua  maupun  muda.  Namun, kebanyakan orang menjadi sebatas penikmat saja tanpa mengetahui,  memahami  dan  menguasai  komposisi nada yang tediri dari beberapa barisan akord.  Salah satu masalah yang paling sering ditemui dalam  mempelajari  musik  terutama  piano  adalah susahnya mengenali akord yang dimainkan. Selain itu, kesulitan  yang  juga  ditemui  adalah  ketidaktahuan peletakan  akord  pada  oktaf  keberapa  saat  dimainkan padahal  penentuan  oktaf  dalam  memainkan  piano sangatlah  penting.  Posisi  oktaf  menentukan  tinggi rendahnya nada, semakin tinggi oktaf maka nada yang dihasilkan  juga  akan  semakin  tinggi.  Dari permasalahan  tersebut,  sebagian  besar  orang  untuk mempelajari  akord  membutuhkan  guru  musik  baik guru privat maupun pendidikan formal sekolah musik. Oleh karena itu, dalam proyek akhir ini akan dirancang  sebuah  software  yang  dapat  menampilkan nama  akord  secara  langsung  dengan  metode  EPCP (Enhanced  Pitch  Class  Profile)  yang  memungkinkan akord  dikenali  dengan  error  yang  kecil.  Untuk  dapat menampilkan  jenis  akord  tersebut  dibutuhkan pengumpulan  data  dari  input  audio  *wav  yang  akan disimpan di database.   Penggunaan  software  ini  sangat  diperlukan untuk mempelajari jenis akord khususnya akord mayor dan  minor.  Pengguna  dapat  mempelajari  jenis  akord secara individu tanpa harus membutuhkan guru privat lagi.  1.2  Permasalahan Dalam  pembuatan  pada  proyek  akhir  ini, terdapat  beberapa  permasalahan,  antara  lain  sebagai berikut : a.  Pengumpulan  data  berupa  file  .wav  sebagai masukan  yang  akan  diproses  mengunakan pengolahan digital berupa sinyal. b.  Bagaimana menentukan algoritma yang tepat pada sistem yang akan dibuat. c.  Bagaimana  merancang  database  dengan menggunakan  komponen  pengolahan  sinyal yang  mendukung  aplikasi  developer  yaitu Delphi. d.  Bagaimana  mengolah  metode  penyimpanan database berupa array.                                                                   2 2. PERENCANAAN DAN TEORI PENUNJANG  Dalam  proyek  akhir  ini,  dasar  teori  yang digunakan untuk mendukug perencanaan sistem yaitu, materi tentang akord, EPCP, dan pengolahan sinyal.    Gambar 1 Skema Perencanaan Sistem  2.1  Akord   Akord merupakan gabungan dari beberapa not yang dimainkan secara bersamaan membentuk harmoni sebagai pengiring melodi yang dimainkan di sisi lain. Akord dapat dimainkan dengan iringan yang bervariatif sesuai dengan kesesuaian dengan jenis dan tempo dari lagu  yang  dimainkan.  Jenis  akord  bermacam-macam, antara  lain  akord  mayor,  akord  minor,  akord diminished,  akord  augmented,  akord  minor  seventh, akord  mayor seventh, akord  suspended dan  lain-lain. Masing-masing  jenis  akord  tersebut  memiliki karakteristik dan aturan pembentukkannya sendiri.  2.2.1  Akord Mayor   Akord  Mayor  biasanya  dituliskan  hanya berupa huruf kapital seperti C, D, E, F, G, A, B. Untuk mencari akord mayor maka anda dapat menggunakan nada ke 1 - 3 - 5 dari ( C ) Mayor Scales, contoh akord mayor :   Cb (Cb-Eb-Gb) = B   C (C-E-G)   C# (C#-E#-G#) = Db (Db-F-Ab)   D (D-F#-A)   D# (D#-G-A#) = Eb (Eb-G-Bb)   E (E-G#-B) = Fb (Fb-Ab-Cb)   E# (E#-A-B#) = F (F-A-C)   F (F-A-C)   F# (F#-A#-C#) = Gb (Gb-Bb-Db)   G (G-B-D)   G# (G#-B#-D#) = As (Ab-C-Eb)   A (A-C#-E)   A# (A#-D-E#) = Bb (Bb-D-F)   B (B-D#-F#) = Cb   B# (B#-E-G) = C   Akord  yang  memiliki  nama  berbeda  namun bila  dimainkan  bersuara  sama  disebut  Akord Enharmonis  2.2.2  Akord Minor   Akord  Minor  biasanya  dituliskan  dengan penambahan karakter „m‟ setelah huruf Kapital seperti Cm, Dm, Em, Fm, Gm, Am, Bm. Biasanya penuliskan akord minor dilakukan dengan huruf kecil seperti c, d, e, f, g, a, b. Apabila pengguna sudah mengetahui suatu akord  mayor  misalnya;  C  mayor  maka  anda  bisa mengetahui  pula  akord  minornya  (C  minor)  yaitu dengan  cara  menurunkan  nada  yang  ada  ditengah sebanyak setengah interval. Sehingga didapat akord C minor adalah C-Es(E diturunkan setengah menjadi Es)-G. Dapat juga dapat dicari dengan menggunakan nada ke 1 – 3b (nada ke 3 diturunkan setengah interfal) – 5 dari ( C ) Mayor Scales, sebagai contoh : Akord Cm = Nada C - D#/Eb – G.   Apabila ditemukan nada maupun akord seperti D#/Eb,  hal  tersebut  berarti  bunyi  dari  D#  terdengar sama  dengan  bunyi  Eb.  Akord  inilah  yang  disebut sebagai  akord  atau  nada  Enharmonis.  Karena  akord atau  nada  seperti  ini  memiliki  nama  berbeda  namun bila dimainkan menghasilkan frekuensi dan suara yang sama.  2.2  Penentuan Frekuensi Pada Piano    Gambar 2 Frekuensi Tiap Bin Piano    Setiap  nada  memiliki  frekuensi  masing-masing.  Secara  internasional,  nada  A4(A  pada  oktaf ke-4)  memiliki  frekuensi  440  Hz.  Dan  untuk mengetahui berapa frekuensi nada-nada lainnya dapat menggunakan persamaan : fn = f0 * an Dimana: fn  adalah  frekuensi  nada  dengan  jarak-n  yang dicari fo  adalah frekuensi yang diketahui (A4 =440 Hz) an adalah (2)1/12   ....... [1]                                                                   3 2.3  Metode EPCP (Enhanced Pitch Class Profile)   EPCP  merupakan  singkatan  dari  Enhanced Pitch Class Profile. Masing-masing nada dalam musik memiliki  pitch.  Metode  EPCP  merupakan perkembangan dari metode PCP (Pitch Class Profile). Pada  metode  ini,  pitch  dari  nada-nada  yang  ada dikelompokkan berdasarkan 12 class dari pitch, yaitu C,  C#,  D,  D#,  E,  F,  F#,  G,  G#,  A,  A#,  B.  Yang membedakan  metode EPCP dengan  yang lain adalah dalam metode ini dilakukan proses rata-rata pada hasil PCP,  sehingga  EPCP  menghasilkan  error  yang  lebih kecil. Pada aplikasinya, dengan menggunakan metode EPCP untuk Chord Recognition maka pada oktaf mana pun  akord  dimainkan,  tidak  akan  mempengaruhi keluaran dari perangkat lunak.   2.4  Pengolahan Sinyal Digital 2.4.1  Thresholding   Pada proses ini sinyal input diproses dengan mengambil  peak-peak  dominan.  Sebelumnya,sinyal akan  mengalami  powering  terlebih  dahulu  dengan melakukan  pengkuadratan  pada  sinyal,  dengan persamaan :   Dimana: P   = Power sinyal (dB) Xi = Frame ke-i (dB) N  = Jumlah sampel per frame i  = Sampel ke-i    Powering  bertujuan  untuk  mengetahui  letak awal dan akhir dari suatu sinyal yang berada di suatu frame. Dari nilai power didapatkan suatu nilai rata-rata, dengan  menambahkannya  dengan  standar  deviasi, maka didapatkan nilai awal dan akhir dari suatu frame.     Standar  deviasi  merupakan  penyimpangan data  standar  dari  data  yang  ada.  Jika  nilai  data mendekati  nilai  rata-rata,  maka  standar  deviasinya lebih  kecil  (mendekati  nol)  dan  sebaliknya.  Berikut  persamaan dari standart deviasi dan rata-rata :  niinx02Deviasi Standar     niinxrata Rata0    Sinyal  dengan  nilai  power  diatas  sta ndart deviasi  diambil  sebagai  awal  dan  akhir  sinyal  se rta dianggap sebagai suatu sound.   2.4.2  Frame Block   Frame  Blocking  adalah  pembagian  sinyal audio menjadibeberapa frame. Satu frame terdiri dari beberapa  sampel  tergantung  tiap  berapa  detik  suara akan disampel dan berapa besar frekuensi samplingnya. Pada  proses  ini  dilakukan  pemotongan  sinyal  dalam slot-slot tertentu agar memenuhi 2 syarat yaitu linear dan time invariant.  2.4.3   Windowing   Windowing  digunakan  untuk  menghilangkan discontinuitas  yang  diakibatkan  oleh  proses  Frame Blocking atau Framing. Pada proses ini jenis window yang  dipakai  adalah  jenis  Hamming  Window.  Disini digunakan  Hamming  window  karena  hamming window  mempunyai  side  lobe  yang  paling  kecil  dan Main lobe yang paling besar sehingga hasil windowing akan  lebih  halus  dalam  mengghilangkan  efek diskontinuitas. Beberapa jenis window yaitu Hamming, Blackman, Hanning, Bartlet, dan Rectanguler.  Persamaan Hamming window :     Dimana :  w(n) adalah windowing N merupakan jumlah data dari sinyal n merupakan waktu diskrit ke   Gambar 3 Respon Frekuensi Hamming Window  2.4.4  FFT (Fast Fourier Transform)   Transformasi  fourier  adalah  suatu  metode yang sangat efisien untuk menyelesaikan transformasi fourier  diskrit  yang  banyak  dipakai  untuk  keperluan analisa sinyal seperti pemfilteran, analisa korelasi, dan analisa spectrum. Diskrit Fourier Transformasi (DFT) adalah deretan yang terdefinisi pada kawasan frekuensi – diskrit yang merepresentasikan Transformasi Fourier terhadap  suatu  deretan  terhingga  (finite  duration sequence). DFT berperan penting untuk implementasi algoritma  suatu  varitas  pengolahan  sinyal,  karena efisien untuk komputasi berbagai aplikasi.   Fast  Fourier  Transformation  atau transformasi Fourier cepat, merupakan proses lanjutan dari  DFT  (Diskrit  Fourier  Transformation). sound > mean + standart deviasi ....... [2] ....... [3] ....... [4] ....... [5]                                                                   4 Transformasi  Fourier  ini  dilakukan  untuk mentransformaikan  sinyal  dari  domain  waktu  ke domain  frekuensi.  FFT  adalah  bentuk  khusus  dari persamaan integral fourier.   Di dalam proses Fast Fourier Transform akan menghasilkan dua buah nilai yaitu nilai real dan nilai imajiner.  3. PEMBUATAN DAN PENGUJIAN   Dalam proses pembuatan, proses-proses yang dilakukan  adalah  perekaman  sebagai  proses pengambilan  data,  pengolahan  sinyal,  EPCP,  dan proses input database EPCP Reference 3.1  Perekaman Dalam  melakukan  perekaman  dibutuhkan software  yang  mampu  untuk  merekam  audio  file berekstensi  *.wav  dan  menetapkan  pengaturan sampling  rate  serta  pengaturan  channel  yang  akan digunakan.  Oleh  karena  itu,  untuk  mempermudah proses  perekaman  digunakan  software  Steinberg Nuendo. Pengaturan perekaman Pada Proyek Akhir ini menggunakan  sampling  rate  sebesar  44100  Hz  dan mono  channel.  Berikut  penjelasan  gambar  mengenai ruang  lingkup  menggunakan  software  Steinberg Nuendo.  3.2  Pengolahan sinyal 3.2.1  Proses Sampling Pada  proses  sampling  ini  dilakukan pembacaan data dari masukan file audio wav. Proses pembacaan akan dimasukkan ke dalam array sehingga file  audio  wav  dapat  diproses  dan  disimpan  dalam penyimpanan  ini.  Informasi  header  file  wav  dapat diperoleh dengan melakukan pembuatan tipe data dasar seperti chunk size yang bertipe cardinal, sample rate yang bertipe longint, dst.   3.2.2  Thresholding Pada proses ini dilakukan pengambilan  peak dominan dari sinyal dengan terlebih dahulu melakukan powering dan penentuan standar deviasi yang berguna sebagai pendeteksi awal dan akhir sinyal dalam  frame.   3.2.3  Frame Blocking Frame Bloking merupakan pembagian sinyal audio menjadi beberapa frame yang akan memudahkan dalam perhitungan dan analisa sinyal, satu frame terdiri dari beberapa sampel tergantung tiap berapa detik suara yang  akan  disample  dan  besarnya  frekuensi samplingnya.  Pada  proses  ini  dilakukan  pemotongan sinyal dalam slot-slot tertentu agar dianggap invariant. Berikut ini rumus yang digunakan untuk pengambilan sample tiap frame :   SFr = Fs * ( t / 1000 )  Dimana : SFr  :  Sample per Frame Fs   :  Frekuensi sample / sample rate dari format audio wav t  : waktu pengambilan (ms)  3.2.4  Windowing   Pada  dasarnya  windowing  mempunyai beberapa  jenis  windowing,  diantaranya  :  Hamming, Hanning, Bartlet, Rectangular dan Blackman.  Dalam proyek  akhir  ini  menggunakan  jenis  windowing hamming karena window hamming memiliki main lobe paling  besar  dan  side  lobe  paling  kecil.  Proses windowing    berada  pad  aproses  FFT,  karena  fungsi windowing berada dalam komponen DSPlab sehingga pemanggilan  fungsi  window  sudah  tersedia  dalam komponen tersebut.  3.2.5  FFT   Nilai  awal  yang  sudah  didapatkan  melaui proses  thresholding  menjadi  parameter  pada  fungsi FFT.  Dalam  pemprosesannya,  mulai  dari  titik  awal sinyal akan diambil sample sebanyak buffer size dari FFT  yang  digunakan  untuk  dimasukkan  ke  dalam veriabel  array  RealIn  yang  akan  dihitung megnitudenya.  3.2.6  EPCP Saat melakukan proses EPCP, akan medeteksi puncak  yang  ada  pada  proses  FFT.  Nilai  puncak-puncak  tersebut  akan  dimaukkan  ke  dalam  12  class PCP  berdasarkan  pembagian  range  frekuensi  nada. Nilai  puncak  yang  didapatkan  dari  proses  FFT merupakan frekuensi dari sinyal yang terproses. 3.3  PENGUJIAN 3.3.1  Database Dalam pengujian, untuk penggunaan database memanfaatkan  notepad  yaitu  file  yang  berekstensi *.txt.  Dalam  penyimpanan  data  ke  dalam  txt  ini memiliki  syarat  yaitu  setiap  data  yang  dituliskan dipisahkan  dengan  tanda  petik  (“)  dan  titik  koma(;). Format  tersebut  bertujuan  untuk  memudahkan penulisan  data  dan  pembacaan  data  yang  disimpan berdasarkan  index  array.  Berikut  gambar  penjelasan untuk format database: ....... [6]                                                                   5  Gambar 4 Format Database   Gambar 5 Tampilan Format Database  3.3.2  Waktu Komputasi   Dalam  menjalankan  program  ini membutuhkan  waktu  untuk  melakukan  proses komputasi yang terjadi pada saat pengambilan data file audio  wav.  Proses  komputasi  memerlukan  beberapa waktu  yang  berbeda  pada  setiap  masukan  file  audio wav. Pembacaan waktu komputasi yang berbeda-beda bukan  karena  perbedaan  24  akord  mayor  dan  minor melainkan  berdasakan  durasi  perekaman  file  audio wav,  semakin  panjang  durasi  suatu  file  wav  maka semakin  lama  waktu  perhitungan  yang  dibutuhkan. Dibawah  ini  adalah  tabel  24  akord  dengan  masing-masing rata-rata waktu komputasinya :  Tabel 1. Tabel Waktu Komputasi    3.3.3  Standart Deviasi   Nilai  standart  deviasi  didapatkan  dari  setiap data  wave  yang  dikuadratkan  dibagi  dengan  jumlah data  wave.  Standart  deviasi  ini  merupakan  batas toleransi  kesalahan.  Sedangkan  nilai  rata-rata didapatkan dari jumlah semua data wave dibagi dengan banyaknya  jumlah  data  wave.  Berikut  hasil  dari masing-masing  akord  dengan  nilai  rata-rata  dan standart deviasinya.  Tabel 2. Tabel Standart Deviasi Akord  Rata-Rata  Standart Deviasi C  31.66  5554.95 Cm  25.56  6052.95 C#  36.10  5563.12 C#m  13.34  5711.76 D  27.73  4849.24 Dm  31.03  5396.77 D#  24.01  5954.93 D#m  28.07  5839.39 E  39.17  6537.41 Em  24.16  6581.60 F  30.30  5678.68 Fm  58.63  6029.23 F#  26.53  4947.56 F#m  36.10  5159.90 G  32.46  6682.76 Gm  33.61  5461.89 G#  29.03  5558.04 G#m  12.82  6530.89 A  26.77  4599.72 Am  31.93  4882.60 A#  27.81  4731.10 A#m  29.88  5693.33 B  33.34  6037.55 Bm  28.06  5932.15                                                                      6 4. PENUTUP 4.1  KESIMPULAN   Berdasarkan pada hasil pengujian sistem dan analisa hasil, didapatkan kesimpulan , yaitu: 1.  Hasil  waktu  komputasi  yang  dilakukan berdasarkan tiap-tiap akord yang terdiri dari 5 frame  memiliki  waktu  komputasi  yang berbeda-beda  disebabkan  oleh  panjang  data file audio wav pada saat perekaman. Semakin panjang  file  audio  wav  maka  proses perhitungan pun akan semakin lama. 2.  Tiap 24 akord mayor dan minor memiliki nilai standart  deviasi  dan  nilai  rata-rata  yang berbeda.  3.  Pada  sistem  database  masih  memakai  2 pembatas yaitu titik koma (;) dan tanda petik (“) dengan menggunakan metode split untuk pengambilan datanya.  5. REFERENSI [1]  Febrianzah  Junaidy  Permana,  “Pembuatan Database  Software  Digital  Musik Mentor”,Surabaya, Agustus 2009 [2]  Fandy  Akbar,  “Transkrip  Chord  Instrumen Tunggal  Gitar  dengan  Metode  Pitch  Class Profile”, Surabaya, Agustus 2009. [3]  Kyogu Lee, ”Automatic Chord Recogniton from Audio  using  a  Supervised  HMM  trained  with Audio-from-Symbolic Data”,Sunnyvale,2001 [4]   http://id.wikipedia.org/wiki/Teori_musik [5]  http://yoyokpm.  files.wordpress.com  /2008/04 /teori_musik1.pdf [6]  Steven W. Smith, “The Scientist and Engineer’s Guide  to  Digital  Signal  Processingsecond Edition”,  California  Technical  Publishing  San Diego, California.             [2]  Fandy  Akbar,  “Pembuatan  Software  Digital Musik Mentor”, Surabaya, Agustus 2009. [3]  Kyogu Lee, ”Automatic Chord Recogniton from Audio  using  a  Supervised  HMM  trained  with Audio-from-Symbolic Data”,Sunnyvale,2001 [4]   http://id.wikipedia.org/wiki/Teori_musik [5]  http://yoyokpm.  files.wordpress.com  /2008/04 /teori_musik1.pdf [6]  Steven W. Smith, “The Scientist and Engineer’s Guide  to  Digital  Signal  Processingsecond Edition”,  California  Technical  Publishing  San Diego, California.    

[1] Febrianzah Junaidy Permana, “Pembuatan Database Software Digital Musik Mentor”,Surabaya, Agustus

[2] Fandy Akbar, “Pembuatan Software Digital Musik

Automatic Chord Recogniton from Audio using a Supervised HMM trained with Audio-from-Symbolic Data”,Sunnyvale,2001 [4] http://id.wikipedia.org/wiki/Teori_musik [5] http://yoyokpm. files.wordpress.com /2008/04 /teori_musik1.pdf [6]

PEMBUATAN DATABASE TRANSKRIP AKORD INSTRUMEN TUNGGAL MENGGUNAKAN METODE ENHANCED PITCH CLASS PROFILE (EPCP)

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

EEPIS Repository