JURNAL SOREANG - Untuk dapat mengkategorikan musik kini tersedia dalam berbagai bentuk dan sumber.
Salah satu penerapannya adalah dalam menentukan klasifikasi genre musik pada lagu-lagu yang ada.
Masalah utama dalam klasifikasi genre musik adalah menemukan kombinasi fitur dan classifier yang dapat memberikan hasil terbaik dalam mengklasifikasikan file musik ke dalam genre musik.
Sehingga perlu dikembangkan metode dan algoritma yang dapat mengklasifikasikan genre dengan tepat.
Baca Juga: Sumber Fulus Makin Mulus! 3 Weton Ini Bejone Gemuk Diawal Maret 2023, Siap Diguyur Rezeki?
Masalah ini dapat diatasi dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM). Proses klasifikasi genre dimulai dengan memilih file lagu yang akan diklasifikasikan berdasarkan genre.
Kemudian proses preprocessing, pengumpulan fitur dengan memanfaatkan ekstraksi fitur, dan proses terakhir adalah proses klasifikasi Support Vector Machine (SVM) untuk menghasilkan jenis genre dari yang terpilih dan menjadikanya file lagu.
Hasil akhir dari penelitian ini adalah mengklasifikasikan genre musik rakyat Indonesia dan genre musik dangdut dengan nilai akurasi 83,3% yang menunjukkan tingkat relevansi sistem dengan hasil klasifikasi genre musik dan memberikan label genre pada file musik untuk memudahkan manajemen dan pencarian file musik.
Pemrosesan audio adalah salah satu tugas paling kompleks dalam ilmu data dibandingkan dengan pemrosesan gambar dan teknik klasifikasi lainnya.
Salah satu aplikasi tersebut adalah klasifikasi genre musik yang bertujuan untuk mengklasifikasikan file audio dalam kategori suara tertentu.
Aplikasi ini sangat penting dan membutuhkan otomatisasi untuk mengurangi kesalahan manual dan waktu karena jika kita harus mengklasifikasikan musik secara manual maka kita harus mendengarkan setiap file untuk durasi yang lengkap.
Singkatnya, kita dapat mendefinisikan pernyataan masalah proyek kita seperti diberikan beberapa file audio, dan tugasnya adalah mengkategorikan setiap file audio dalam kategori tertentu seperti audio milik disco, hip-hop, dan masih banyak lagi.
Klasifikasi genre musik dapat dibangun menggunakan pendekatan yang berbeda di mana 4 pendekatan teratas yang paling banyak digunakan tercantum di bawah ini.
- Mesin vektor dukungan multikelas
- K-Tetangga Terdekat
- Algoritma pengelompokan K-means
- Jaringan saraf konvolusional
Baca Juga: Ungkap Peredaran Miras Palsu di Baleendah, Polresta Bandung Beberkan Metode Penjualan oleh Tersangka
Dataset yang akan kita gunakan diberi nama dataset kumpulan genre GTZAN yang merupakan kumpulan data kumpulan audio yang sangat populer.
Ini berisi sekitar 1000 file audio yang termasuk dalam 10 kelas berbeda. Setiap file audio dalam format .wav (ekstensi). Kelas yang dimiliki file audio adalah Blues, Hip-hop, klasik, pop, Disco, Country, Metal, Jazz, Reggae, dan Rock.
Anda dapat dengan mudah menemukan kumpulan data melalui Kaggle dan dapat mengunduhnya dari sini.
Jika kamu tidak memiliki banyak ruang memori, kamu dapat membuat buku catatan Kaggle dan mempraktekkannya disana.***