z-logo
open-access-imgOpen Access
KLASIFIKASI MUSIK MENGGUNAKAN POLYNOMIAL NEURAL NETWORK
Author(s) -
Prisca Deviani Pakan,
Rocky Yefrenes Dillak
Publication year - 2017
Publication title -
jurnal ilmiah flash/jurnal ilmiah flash
Language(s) - Uncategorized
Resource type - Journals
eISSN - 2614-1787
pISSN - 2477-2798
DOI - 10.32511/jiflash.v3i2.144
Subject(s) - computer science , humanities , art
Penelitian ini bertujuan mengembangkan suatu metode yang dapat digunakan untuk melakukanklasifikasi terhadap jenis musik berdasarkan file audio dengan format wav menggunakan algoritmaRidge Polynomial Neural Network (RPNN). Pengklasifikasian file audio ke dalam suatu kelompokatau kelas, memerlukan ciri atau fitur dari file audio tersebut. Metode ekstrak fitur yang digunakanuntuk memperoleh ciri atau fitur dari file yang dimaksud adalah Spectral Centroid (SC), SortTime Energy (STE) dan Zero Crossing Rate (ZCR) yang diturunkan dalam domain waktu (timedomain) yang merupakan salah satu komponen data audio. Berdasarkan hasil dari penelitian inimenunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan mampu melakukan klasifikasi terhadap jenis musikberdasarkan file audio berformat wav dengan akurasi sebesar 90%

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here