SEGMENTASI DAN KLASIFIKASI SINYAL AUDIO MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS CLUSTERING AN AUDIO SIGNAL SEGMENTATION AND CLASSIFICATION USING FUZZY C-MEANS CLUSTERING

Midarto Dwi Wibowo

Informasi Umum

Kode

113010113

Klasifikasi

000 - Generalistics

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Other

Dilihat

38 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Segmentasi dan klasifikasi sinyal audio yang akurat diperlukan untuk audio visual indexing karena penggunaan yang populer dari internet, akses bandwidth yang tinggi pada jaringan, penyebaran luas digital recording dan storage. Segmentasi sinyal audio adalah suatu proses memecah sinyal audio menjadi beberapa bagian dengan batas dua sinyal yang berbeda, sedangkan klasifikasi sinyal audio dilakukan untuk menentukan kelas sinyal audio tersebut.<br>Segmentasi dan klasifikasi sinyal audio dapat dilakukan dengan metode fuzzy cmeans clustering. Dengan Fuzzy c-means clustering kemungkinan audio cut yang ada diwakili oleh nomor fuzzy, dengan demikian dapat melakukan deteksi audio cut dengan teliti. Setelah segmentasi, sinyal audio digolongkan ke dalam kelas audio. Hasil penggolongan ini digunakan untuk verifikasi yang dihasilkan dari proses audio-cuts, sedemikian sehingga segmentasi dan kesalahan penggolongan dapat dikurangi.<br>Pada tugas akhir telah dibuat suatu aplikasi segmentasi dan klasifikasi sinyal dengan metode Fuzzy c-means clustering yang dapat menghasilkan segmentasi dan klasifikasi dengan keakuratan yang lebih baik.Kata Kunci : Audio cut, Fuzzy c-means clustering, kelas audio, sinyal audioABSTRACT: Audio signal segmentation and classification with high performance is required for audio-visual indexing because of the popular use of the Internet, higher bandwidth access to the network, widespread of digital recording and storage. segmentation of audio signal is a process break audio signal become some shareses with boundary two different audio signal, while classification of sinyal audio done to determine class of audio signal.<br>An audio signal segmentation and classification can be done using fuzzy c-means clustering. The possibility that the audio-cut exists is represented by the fuzzy number, and thus we can detect audio-cuts accurately. After the segmentation, the audio signal is classified into audio classes. This classification results are utilized for verification processing of the audio-cuts, so that segmentation and classification errors are reduced.<br>In this final project an audio signal segmentation and classification using Fuzzy cmeans clustering method had been developed able to yield classification and segmentation with better accuracy.Keyword: audio-cuts, audio signal, audio class, audio segment, Fuzzy c-means clustering