SISTEM IDENTIFIKASI JENIS SUARA MANUSIA BERDASARKAN JANGKAUAN VOKAL MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN BACKPROPAGATION

ABSTRAKSI: Paduan suara merupakan suatu set dari penyanyi-penyanyi yang memiliki karakter suara yang berbeda-beda. Dalam membentuk suatu paduan suara, seluruh personilnya harus melalui tahap penentuan suara. Hal ini sangat penting agar didapat komposisi paduan suara yang baik. Pada praktik di kehidupan sehari-hari untuk mengetahui jenis suaranya seseorang harus menemui ahli vokal, ahli musik atau bahkan dokter. Hal ini sangat disayangkan mengingat perkembangan Digital Audio Signal Processing yang pesat.Jangkauan vokal merupakan parameter yang paling sering digunakan untuk menentukan jenis suara manusia, dan parameter ini bisa dimodelkan secara matematis karena keterkaitannya dengan frekuensi. Oleh karena itu sangat mungkin untuk mengimplementasikannya ke dalam sebuah piranti lunak. Untuk itu pada tugas akhir kali ini dirancang sebuah sistem yang dapat menentukan jenis suara manusia berdasarkan jangkauan vokalnya. Metode yang digunakan adalah MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient), PLP (Perceptual Linear Perdictive) dan PDA (Pitch Determination Algorithm) sebagai ekstraksi ciri dan jaringan saraf tiruan (JST) Backpropagation sebagai algoritma klasifikasi. Cara kerja sistem yaitu pertama sistem mengidentifikasi gender menggunakan vektor cirri MFCC/PLP dan JST Backpropagation, kemudian sistem mengidentifikasi jenis suara dengan menggunakan vektor ciri MFCC/PLP, informasi gender, informasi pitch dan JST Backpropagation. Keluaran dari sistem adalah informasi pitch, gender dan jenis suara input.Hasil penelitian menunjukkan sistem dapat mengidentifikasi jenis suara dengan akurasi terbaik 97.06 % dan dapat mendeteksi jenis suara dengan akurasi terbaik 69.41 %. Sistem belum dikatakan baik karena memiliki akurasi yang rendah sehingga belum dapat diimplementasi untuk digunakan secara luas.Kata Kunci : Cepstrum, Pitch Determination Algorithm, Gender Identification, MFCC, PLP, Voice Type, Speech Recognition, Jangkauan Vokal.ABSTRACT: Choir is a set of singers that have different character in voice. This is a very important step to get the best composition of a choir. To determine his/her voice type, in real life, someone must see or consult with vocal teacher, music expertise, even doctor. It is deplorable since rapidly development of Digital Audio Signal Processing these days.Vocal range is used occasionally to determine his/her voice type and yet, it can be modeled in mathematical equation. So, it is possible to make a software implementation for determining human type voice using this method. This final project concerns in designing a system which has ability to determine singer’s voice type based on his/her vocal range. In this final project, the designed system uses several method; MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficient) and PLP (Perceptual Linear Predictive) for features extraction algorithm, PDA (Pitch Determination Algorithm) for pitch detection and Backpropagation Artificial Neural Network as features classification algorithm. The way system works are first system identifies input’s gender using MFCC/PLP features and Backpropagation ANN, and then system indentifies input’s voice type using MFCC/PLP features, pitch information, gender information and Backpropagation ANN. The outputs of system are gender, pitch and voice type information.The result shows that system can identify input’s gender with highest accuracy 97.06 % and voice type with highest accuracy 69.41 %. The system still cannot be implemented as public software due to lack of accuracy.Keyword: Cepstrum, Pitch Determination Algorithm, Gender Identification, MFCC