For playing the music well, the musicians must know the name and the piano chords. But for learning the chord process, it will be needed the process of knowing and memorizing. These things sometimes become problems for many people to learn music, especially for the beginners. In this project, it has been made software to show the chord�s name from the keyboard that is played. With EPCP method as the method. This EPCP makes the possibility to detect the chord without knowing in which octave the chord is played. The input signal is processed with which will be done the matching process with the data which has been input in the EPCP reference. Keywords: EPCP (Enhanced Pitch Class Profile), chord, octav

Huda, Miftahul

Setiawardhana, Setiawardhana

Syahbani, Nabila Azzahra

Indonesian

EEPIS Repository

    1 PEMBUATAN TRANSKRIP AKORD INSTRUMEN TUNGGAL MENGGUNAKAN METODE ENHANCED PITCH CLASS  PROFILE   Nabila Azzahra Syahbani1, Miftahul Huda2, Setiawardhana 2 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 : nabila_budayana@yahoo.co.id nabila@student.eepis-its.edu   Abstrak - Untuk dapat memainkan musik dengan baik, seorang pemusik tentu harus mengenali nama dan jenis akord  pada  piano.  Namun  dalam  melakukan  proses  pembelajaran  akord,  dibutuhkan  proses  pengenalan  dan penghapalan  yang  harus  dilakukan.  Hal  tersebut  kadang  menjadi  hambatan  banyak  orang  dalam  mempelajari musik, terutama bagi pemula. Pada proyek akhir ini, dibuat perangkat lunak untuk menampilkan nama akord dari not yang dimainkan pada keyboard. Dimana dalam hal ini dilakukan dengan metode EPCP (Enhanced Pitch Class Profile) sebagai metode pengkelasan pitch. EPCP memungkinkan akord terdeteksi tanpa memperdulikan pada oktaf mana akord tersebut dimainkan.  Selanjutnya  akan  dilakukan  proses  pemadanan  dengan  data  yang  telah  dimasukan  pada  EPCP reference.   Kata Kunci : EPCP (Enhanced Pitch Class Profile), akord, oktaf   1. PENDAHULUAN 1.1  Latar Belakang Saat  ini  musik  telah  menjadi  suatu  hal yang umum pada masyarakat. Sehingga, menarik minat  banyak  orang  untuk  mempelajarinya. Seiring  dengan  hal  tersebut,  dibutuhkan kemudahan-kemudahan  dalam  melakukannya, salah  satunya  adalah  dengan  mempermudah pembelajaran  akord  yang  merupakan  salah  satu unsur penting dalam mempelajari musik. Diketahui  bahwa  selama  ini  akord dikenali  sebagai  beberapa  not  yang  dimainkan yang membentuk nada tertentu untuk mengiringi not tunggal. Jika dilakukan pengamatan, diketahui bahwa  akord  memiliki  banyak  jenis  dan karakteristik  pembentukkan  dengan  aturannya harus  dipelajari  dan  dipahami  agar  dapat dimainkan dengan baik. Untuk itu, peminat musik biasanya  masih  harus  menggantungkan pembelajaran  pada  seorang  guru.  Sehingga, terkadang hal tersebut menghambat para peminat untuk mempelajari musik. Untuk  mengatasi  masalah  tersebut diperlukan  suatu  perangkat  lunak  yang mempermudah pengguna dalam mempelajari jenis akord.  Oleh  karena  itu,  dirancang  sebuah perangkat  lunak  yang  dapat  menampilkan  nama akord  secara  otomatis  untuk  memudahkan seseorang dalam mempelajari musik. 1.2  Permasalahan Permasalahan  yang  dijadikan  objek pengembangan proyek akhir ini yaitu : 1.  Bagaimana  membuat  suatu  perangkat  lunak transkrip akord yang mudah digunakan 2.  Bagaimana  membuat  keluaran  akord  dengan akurat (error kesalahan seminimal mungkin) 3.  Bagaimana  membuat  algoritma  yang  tepat agar  perangkat  lunak  dapat  menghasilkan keluaran sesuai keinginan 4.  Bagaimana  menentukan  metode  matching yang  tepat  agar  masukan  dapat  dideteksi berdasarkan database  2. PERENCANAAN DAN TEORI PENUNJANG  Dalam proyek akhir ini, dasar teori yang digunakan untuk  mendukung  perencanaan  sistem  yaitu,  materi tentang akord, EPCP dan Sum Square Error.   Gambar 1 Rancangan Sistem Awal  mula  pengerjaan  dilakukan  pengambilan data  dengan  memainkan  akord  (yang  terdiri  dari     2 beberapa not/bin) pada keyboard yang telah terhubung dengan soundcard  laptop. Data yang diambil berupa file  audio  .wav.  Setelah  itu  dilakukan  pemrosesan sinyal  pertama-tama  dengan    melakukan  powering pada  sinyal  audio  yang  didapat.  Dilanjutkan  dengan melakukan  threshold  pada  peak  sinyal-sinyal  yang dominan pada sinyal hasil powering. Hasil dari proses tersebut  akan  dilanjutkan  dengan  melakukan  frame blocking  untuk  menentukan  bagian  sinyal  yang  akan dilanjutkan untuk diproses. Setelah  itu,  dilakukan  proses  windowing  untuk setiap frame sinyal dengan meng-nol-kan pada sinyal yang  tidak  diinginkan.  Hal  tersebut  berguna  untuk membentuk sinyal sebelum dilakukan FFT. Kemudian dilakukan perubahan domain sinyal dari domain waktu ke  frekuensi  dengan  FFT.  Memasuki  proses  EPCP, untuk mengurangi error pada pengambilan data, maka dilakukan rata-rata dari hasil PCP beberapa sinyal. Hal tersebut menyebabkan metode EPCP (Enhanced Pitch Class  Profile)  lebih  unggul  dari  PCP  (Pitch  Class Profile).  Hal  ini  akan  menyebabkan  secara  langsung perubahan  pada  keluaran  yang  sinyal,  sehingga didapatkan hasil PCP yang lebih akurat. Proses  dilanjutkan  dengan  melakukan  matching data  dengan  metode  Sum  Square  Error,  dimana parameter yang digunakan adalah error minimum dari sinyal. Data tersebut dilakukan pemadanan dengan data yang  terdapat  pada  EPCP  Reference  sebagai  sistem penyimpanan data yang telah dilakukan penyimpanan 24 akord mayor dan minor di dalamnya.    Metode matching menggunakan metode Sum Square  Error,  dimana  data  train  yang  berupa  nilai pengkelasan 24 akord mayor dan minor yang terdapat pada  database  dipadankan  dengan  data  masukan berupa  deretan  akord  (lagu)  yang  di-test.  Metode pemadanannya dengan mencari 3 error terkecil dari 12 class  yang  didapatkan  dari  masing-masing  akord. Error  didapatkan  dengan  membandingkan    data  test dan  train.  Software  Development  yang  digunakan adalah Borland Delphi 7.0.   2.1  AKORD/CHORD Akord merupakan gabungan dari beberapa not yang dimainkan secara bersamaan membentuk harmoni sebagai pengiring melodi yang dimainkan. 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 diminished, akord augmented, akord minor 6,  akord  mayor  7,  akord  suspended  dan  lain-lain. Masing-masing  jenis  akord  tersebut  memiliki karakteristik dan aturan pembentukkannya sendiri.  Gambar 2 Frekuensi Pada 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                              .......................  (1) dimana: fn  adalah  frekuensi  nada  dengan  jarak-n  yang dicari fo adalah frekuensi yang diketahui (A4 =440 Hz) an adalah (2)1/12   2.1.1   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)     3   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     2.1.2  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  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.  2.3  SUM SQUARE ERROR Proses  matching  merupakan  proses  pemadanan data antara database dengan data masukan, agar dapat menghasilkan keluaran yang sesuai.  Metode matching yang digunakan adalah Sum Square Error. Metode ini mencari  error  minimum  dari  perbandingan  data  test dan train. Error terkecil akan dianggap sebagai hasil.                          Keterangan: SSE(X) = Jumlah error input ke-x Xk              = input PCP nada ke-k  C(X)      = nilai PCP pada database ke-X    …………  (4)  2.4  FRAME BLOCK        Frame  Blocking  adalah  pembagian  sinyal  audio menjadi  beberapa  frame  yang  nantinya  dapat memudahkan  dalam  perhitungan  dan  analisa  sinyal, 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 dua syarat yaitu linear dan time invariant .  2.5  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.  Ditunjukkan  dengan persamaan: niinx02Deviasi Standar   niinxrata Rata0  ….(1) ….(2) ….(3) ….(4)     4  Sinyal  dengan  nilai  power  diatas  standart  deviasi diambil sebagai awal dan akhir sinyal serta dianggap sebagai suatu voice.    2.6 WINDOWING       Dalam  melakukan  pemrosesan  sinyal,  maka  dari input  yang  dimasukkan  akan  terbentuk  sinyal  yang magnitudenya  bervariasi  pada  awal  maupun  akhir frame.  Hal  tersebut  dapat  menghambat  pemrosesan sinyal dan menghasilkan keluaran yang kurang akurat. Untuk itu perlu diaplikasikan suatu window penghalus pada  setiap  frame  dengan    melakukan  overlapping antara  satu  frame  dengan  frame  yang  lain,  sehingga dapat  dibangkitkan  suatu  feature  yang  lebih  halus sepanjang  durasi  waktu  tersebut.  Windowing  terdiri dari  beberapa  macam  yaitu  Hamming,  Hanning, Bartlet, Rectanguler dan Blackman. Dalam proyek ini akan  digunakan  Metode  Hamming.  Digunakan Hamming window karena Hamming window memiliki side lobe yang paling kecil dan Main lobe yang paling besar sehingga hasil windowing akan lebih halus dalam menghilangkan efek diskontinuitas dengan persamaan:                     Dimana: w(n) adalah windowing N merupakan jumlah data dari sinyal n merupakan waktu diskrit ke   3. PEMBUATAN DAN PENGUJIAN 3.1  PEREKAMAN          Proses  pengambilan  data  dilakukan  dengan melakukan perekaman terhadap akord yang dimainkan dari keyboard . Setiap akord direkam sebanyak 5 kali. Dengan  sampling  rate  sebesar  44100  Hz,  mono channel.  Perekaman  dilakukan  dengan  menggunakan perangkat lunak Steinberg Nuendo. 3.2  PENGOLAHAN SINYAL  3.2.1 2  SAMPLING               Proses  sampling  merupakan  proses  dimana data wav diambil sample data untuk menentukan data mana  yang  akan  diolah  dalam  proses  selanjutnya.  Sampling Rate yang digunakan adalah sebesar 44100 Hz,  mono  channel.  Data  yang  sudah  didapatkan disimpan dalam array.    3.2.1.3 THRESHOLDING dan FRAME     BLOCKING   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. Setelah itu, sinyal dibagi menjadi frame-frame untuk mempermudah pemrosesan sinyal. Pengambilan  sample  setiap  frame  diambil  dalam waktu  milisecond  (ms).  Digunakan  waktu  62  ms sehinga nilai sample per framenya sebesar  2732.  3.2.1.4  WINDOWING dan FFT    Proses  windowing  bertujuan  menghilangkan sinyal-sinyal  yang  tak  dibutuhkan.  Dengan  adanya windowing, maka puncak-puncak dominan dapat lebih terlihat  dan  menghasilkan  bentuk  sinyal  yang  lebih halus,  sehingga  mempermudah  proses  FFT.  Jenis windowing yang digunakan adalah Hamming, karena memiliki main lobe paling besar dan side lobe yang paling  kecil,  sehingga  hasil  windowing  akan  lebih halus dalam menghilangkan efek diskontinuitas    Proses  FFT  mengubah  domain  waktu  sinyal ke  domain  frekuensi.  Untuk  mengaplikasikannya, cukup menggunakan komponen FFT dari DSP Lab. Nilai  awal  yang  sudah  didapatkan  melaui  proses thresholding  menjadi  parameter  pada  fungsi  FFT. Dalam  pemrosesannya,  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 magnitudenya.   3.2.1.5  EPCP    Dari  hasil  FFT  yang  telah  didapatkan dideteksi puncak-puncaknya. Parameter frekuensi dan amplitudo puncak sinyal menentukan pengkelasan dari pitch  tersebut.  Dengan  didapatkan  range  frekuensi masing-masing  class  maka  puncak  dapat  dikelaskan menurut  besar  frekuensinya.  Dari  grafik  dapat diketahui jumlah puncak yang terdeteksi, frekuensinya serta  nilai  PCP  dari  masing-masing  kelas.  Masing-masing  frame  sinyal  akan  memiliki  jumlah  puncak, frekuensi dan nilai PCP yang berbeda. Oleh karena itu digunakan  pengambilan  data  mean  PCP  (EPCP) sebagai  rata-rata  nilai  PCP  agar  memiliki  nilai  yang lebih  akurat.  Dari  hasil  deteksi  puncak,  maka  dapat dicari  pengelompokan  range  frekuensi  nada  dengan menghitung jarak awal dan akhir setiap nada. Berikut penjelasan perhitungan :  Awal nada ke-i = (frekuensi nada ke-(i-1) + frekuensi nada ke – i)/2 Akhir nada ke-i = (frekuensi nada ke-i + frekuensi nada ke – (i+1)/2 ….(5)     5    Sebagai contoh untuk nada A : Awal  = (frek. nada G2# + frek. nada A2 )/2   = (103.83 + 110.00) /2   = 213.83/2   = 106.91  Akhir  = (frek. nada A2 + frek. nada A2#)/2   = (110.00 + 116.54)/2   = 226.54/2   = 113.27    3.2.1.5  MATCHING            Proses  matching  menggunakan  metode euclidean  dimana  dilakukan  pengurangan  untuk mendapatkan nilai error antara data test dan data train (database)  dengan  membandingkan  index  dari  string grid database dengan index dari string grid train data. Setelah itu nilai dengan 3 error terkecil akan dianggap sebagai hasil dari pemadanan  data. Hasil dari proses matching  adalah  baris  akord  yang  mendeteksi  data akord  masukan.  Berikut  adalah  flowchart  dan  script dan hasil dari matching  3.3  PENGUJIAN         Berikut  langkah-langkah  dalam  pengoperasian perangkat lunak.  1.  Tampilan awal program   Gambar 3.18 Tampilan awal interface  2.  Memasukkan file audio wav dengan memilih open file  wave  maka  akan  muncul  tampilan  seperti berikut :  Gambar 3.19 Tampilan Open Wav   3.  Tampilan File yang akan diproses.   Gambar 3.20 Tampilan Proses Siap  4.  Tampilan hasil baris akord dari file masukan    Gambar 3.21 Tampilan Hasil Akhir                6 5.  Penggunaan interface akord piano    Gambar 3.22 Tampilan Interface Akord  4. PENUTUP 4.1  KESIMPULAN Berdasarkan  pada  hasil  pengujian  sistem  dan  analisa hasil, didapatkan kesimpulan , yaitu:  1.  Perangkat  lunak  ini  memudahkan  pengguna untuk  mencari  jenis  akord  apa  saja  yang dimainkan. 2.  Pendeteksian  akord  dikhususkan  hanya  pada akord  yang  dimainkan  dengan  instrument tunggal. 3.   Dari  hasil  pencocokan,  diketahui  bahwa akord  yang  terdeteksi  sesuai  dengan  akord yang dimainkan. 4.  Perangkat  lunak  bersifat  praktis  karena menggunakan  format  txt  sebagai penyimpanan  data,  sehingga  pengguna langsung  dapat  mengoperasikan  perangkat lunak tanpa harus menginstall apapun.  5.  REFERENSI [1]  Kyogu  Lee,  ”Automatic  Chord  Recogniton from  Audio  using  Enhanced  Pitch  Class Profile”,Sunnyvale,2001 [7]  Agustina  trifena  Dame  Saragih,  Achmad Rizal, Rita Magdalena, ”Penentuan akor gitar dengan  menggunakan  algoritma  Short  time Fourier  transform”  Departemen  Teknik Elektro-Institut Teknologi Telkom  [8]  Steven  W  Smith,  ”The  Scientist  and Engineer‟s  Guide  to  Digital  Signal Processing”,  San  Diego,  California,  1997-1999 [10] Ir. Rinaldi Munir, M.T. “Bahan Kuliah ke-3 IF5054  Kriptografi  Teori  Bilangan  (Number Theory)  Departemen  Teknik  Informatika Institut Teknologi Bandung, 2004 [6]  Thiang,  ”Implementasi  Sistem  Pengenalan Kata pada Mikrokontroler Keluarga   MCS51” Jurusan  Teknik  Elektro,  Universitas  Kristen Petra  [7]  Agustina  Trifena  Dame  Saragih,  Achmad Rizal,  Rita  Magdalena,  “Penentuan  akor            gitar  dengan  menggunakan  algoritma  Short time  fourier  transform”  Departemen  Teknik Elektro – Institut Teknologi Telkom [8]  Steven  W.  Smith,  “The  Scientist  and Engineer's  Guide  to  Digital  Signal Processing”, San Diego, California,1997-1999 [9]http://silentman13.wordpress.com/2008/12/03/music-tutorial-part-2- tangga-nada-mayor/ [10]  A.M. Kondoz,” Digital Speech”,University of Surrey               [2]  Febrianzah    Junaidy  Permana ,” Pembuatan                    Database   Software  Digital   Musik Mentor”,                   PENS-ITS, Surabaya, Agustus 2009         [3]  Fandy  Akbar,   “Pembuatan Software Digital                 Musik Mentor”,PENS-ITS,Surabaya, Agustus                 2009         [4]  http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/               viewFile/1287/1097  [5] Ir. Rinaldi Munir,  M.T.  “Bahan Kuliah ke-3         IF5054   Kriptografi Teori Bilangan (Number         Theory)     Departemen  Teknik  Informatika         Institut Teknologi Bandung, 2004  [6] Thiang,   ”Implementasi  Sistem   Pengenalan         Kata pada Mikrokontroler Keluarga   MCS51”         Jurusan  Teknik  Elektro,  Universitas Kristen         Petra      7     

PEMBUATAN TRANSKRIP AKORD INSTRUMEN TUNGGAL MENGGUNAKAN METODE ENHANCED PITCH CLASS PROFILE

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

EEPIS Repository