Klasifikasi Suara Instrumen Musik Tiup Menggunakan Metode Convolutional Neural Network

Royan Hisyam Rafliansyah ; Basuki Rahmat ; Chrystia Aji Putra
Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Tekn... 📅 2024 Vol 2, No 4 🔗 DOI: 10.61132/merkurius.v2i4.119
Abstract
This research explores the classification of brass instrument sounds using Convolutional Neural Network (CNN) combined with Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) feature extraction. This research aims to improve the accuracy of brass instrument sound recognition by utilizing CNN's ability to process audio data. Through experiments conducted with different audio durations and variations in CNN model architecture, this study evaluates the impact of dataset separation and model design on classification performance. The results show that dataset duration and CNN model architecture significantly affect classification accuracy, with the highest accuracy achieved in the scenario using 30 seconds of audio duration with an accuracy value of 84%. In addition, experiments varying the number of convolution layers in the CNN model show that the selection of the model architecture plays an important role in classification performance. Overall, this research contributes to advancing the field of audio classification by providing insight into the optimal dataset duration and model architecture for wind instrument speech recognition using CNNs.
Keywords
Machine Learning; Convolution Neural Network; MFCC; Brass Instrument; Classification
How to Cite

Royan Hisyam Rafliansyah, et al. (2024). Klasifikasi Suara Instrumen Musik Tiup Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika, 2(4). https://doi.org/10.61132/merkurius.v2i4.119

Royan Hisyam Rafliansyah; Basuki Rahmat; Chrystia Aji Putra, "Klasifikasi Suara Instrumen Musik Tiup Menggunakan Metode Convolutional Neural Network," Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika, vol. 2, no. 4, 2024.

Royan Hisyam Rafliansyah; Basuki Rahmat; Chrystia Aji Putra. "Klasifikasi Suara Instrumen Musik Tiup Menggunakan Metode Convolutional Neural Network." Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika, vol. 2, no. 4, 2024.

Royan Hisyam Rafliansyah; Basuki Rahmat; Chrystia Aji Putra. "Klasifikasi Suara Instrumen Musik Tiup Menggunakan Metode Convolutional Neural Network." Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika 2, no. 4 (2024).

Royan Hisyam Rafliansyah, et al. (2024) 'Klasifikasi Suara Instrumen Musik Tiup Menggunakan Metode Convolutional Neural Network', Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika, 2(4). doi: 10.61132/merkurius.v2i4.119.

Royan Hisyam Rafliansyah; Basuki Rahmat; Chrystia Aji Putra. Klasifikasi Suara Instrumen Musik Tiup Menggunakan Metode Convolutional Neural Network. Merkurius : Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika. 2024;2(4).

Artikel Terkait

Integrasi Aplikasi Pemesanan Digital Berbasis Sistem Operasi Android dengan Pembayaran Berbasis Cloud

Rakhmadi Rahman; Muhammad Syawal; Saylandra Aulia Ramadhani

Systematic Literature Review Penggunaan Media Sosial oleh UMKM di Kalimantan Timur

Eva Selvin Sura Tangkelangi; Joy Nashar Utamajaya

Systematic Literature Review Efektivitas Smartphone dalam Pembelajaran di Pendidikan Dasar dan Menengah

Hasan Riyadi; Joy Nashar Utamajaya

Strategi Disaster Recovery dengan Virtualisasi: Backup dan Restore Sistem Operasi di VMware dengan Menggunakan Snapshot

Rakhmadi Rahman; Anugrah Dwi Ansarna; Eka Tanduklangi

Analisis Perbandingan Pengaruh Hasil Belajar Informatika Siswa Sebelum Wabah Covid Dengan Setelah Wabah Covid di Jurusan DKV SMK Negeri 10 Medan

Palma Juanta; Nurlaila Rahmadani; Syakirah Ramadhina; Mita Yustika Silitonga; Yohana Simbolon; Iren Jayatry Br Brahmana; Musa Agus Saputra Hutagalung; Musa Agus Saputra Hutagalung

Perancangan Website Jasa Pembuatan Kebun Melon Dengan Menggunakan Metode Prototype

Septian Angga Maulana; Sri Widiyati; Tinuk Agustin
Tren Sitasi Jurnal