Text
Sistem Temu Balik Audio Berbasis Isi Menggunakan Metode Garis Fitur Terdekat (Nearest Feature Line) 005.133 DEW s
ABSTRAK
Penyebaran data audio menjadi bagian penting ditengah perkembangan aplikasi multimedia
dan persebaran informasi yang signifikan saat ini. Penyebaran tersebut perlu diikuti metode
komputerisasi yang memungkinkan proses klasifikasi dan temu-balik dilakukan secara
mandiri dan efisien dengan dukungan teknik pengenalan isi sebuah audio yang tepat. Namun
selama ini informasi mengenai isi audio dideskripsikan secara manual tanpa melalui analisis
lebih jauh sehingga rentan dengan kesalahan maupun ketidak-relevanan informasi dengan data
audio yang bersangkutan yang menyebabkan proses temu-balik audio menjadi tidak efektif.
Hal tersebut menjadi dasar pembangunan sistem temu-balik audio berbasis isi dengan metode
Garis Fitur Terdekat (Nearest Feature Line) dengan teknik ekstraksi fitur audio Spectral
centroid dan Spectral Flux yang dibangun dengan bahasa pemrograman C# dan Sistem
Manajemen Basis Data (SMBD) MySQL. Hasil akhir dari sistem temu-balik audio berbasis isi
ini berupa daftar data audio hasil pencarian yang relevan dengan query audio yang
dimasukkan oleh user. Sistem temu-balik audio berbasis isi pada penelitian ini telah
memenuhi kebutuhan fungsional sistem dan mampu memberikan hasil pencarian audio yang
relevan. Penggunaan skenario temu-balik dengan tahap klasifikasi memberikan nilai Mean
Average Precision (MAP) sebesar 56% dengan keauratan model klasifikasi sebesar 95%.
Kata Kunci : Sistem Temu-Balik Audio Berbasis Isi, Spectral centroid, Spectral Flux, Garis
Fitur Terdekat(Nearest Feature Line), Mean Average Precision (MAP)
ABSTRACT
Audio’s distribution is an important thing among the significant increases of multimedia
application and distribution of information. That distribution is needed to be followed by
computation method that possible to automatically and efficiently the classification and
retrieval process with the support of an appropriate contentrecognition technique of an audio.
Though now, information about the content of an audio is described manually without further
analysis, so prone to the fault and irrelevance information about that relevant audio which
isimpact to the ineffectively of retrieval process. That reason became a background of the
development of content-based audio retrieval system using Nearest Feature Line and
alsoSpectral centroid and Spectral Fluxas a technique of audio feature extraction, build using
C# and MySQL Database Management System (DBMS). The result of this content-based
audio retrieval system is a list of audio file which is relevant toward user’s audio query. This
system has been qualified with functional requirement system and have an ability to give a
relevant data audio as a retrieval result. The usage of classified-retrieval scenario has value
ofMean Average Precision (MAP) in 56% with accuracy of classification model in 95%.
Keywords : Content-Based Audio Retrieval, Spectral centroid, Spectral Flux, Nearest
Feature Line, Mean Average Precision (MAP).
463F17I | 463 F 17 | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain