Skripsi

Pengembangan model klasifikasi sinyal audio hafalan al-qur’an menggunakan ekstraksi fitur mel-spectogram dengan algoritma cnn arsitektur resnet / Ichlalsul Bulqiah

Abstrak
Bagi para pemeluk ajaran Islam mempelajari serta melakukan pengamalan terhadap isi kandungan dari kita suci Al-Qur rsquo an merupakan suatu kewajiban yang harus dilaksanakan. Di antara berbagai cara untuk mempelajarinya metode menghafal merupakan salah satu metode yang sering digunakan. Namun dalam melakukan penghafalan pada tiap-tiap ayat diperlukan pembimbingan dari seorang mentor agar hafalan yang diucapkan telah sesuai dengan bacaan seharusnya. Untuk mengatasi membantu proses menghafal Al-Qur rsquo an penelitian ini mencoba untuk menciptakan sistem yang dapat melakukan klasifikasi terhadap kualitas bacaan dari pengguna. Hasil dari evaluasi terhadap 20 model yang telah dihasilkan menunjukkan jika metode CNN ResNet dengan mel-spektogram yang digunakan masih dinilai belum cukup baik dalam melakukan klasifikasi pada audio bacaan surah Al-Ikhlas. Maka dari itu diperlukan penyesuaian ulang pada metode yang digunakan seperti perubahanjenis fitur yang dipakai serta hyperparameter untuk penelitian terkait kedepannya.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2023.

Deskripsi Fisik

29 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

3384/RS/24

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2023

Subjek

1. ALGORITMA - MACHINE LEARNING - AUDIO HAFALAN
2. ALGORITHM - MACHINE LEARNING - AUDIO MEMORY

Pembimbing

1. Dr.eng Muhammad Ashar, S.t., M.t.; 2. Harits Ar Rosyid, S.t., M.t., Ph.d

Lampiran Berkas