Convolutional Neural Network untuk Pengenalan Citra Notasi Musik
DOI:
https://doi.org/10.33633/tc.v18i3.2387Keywords:
Optical Music Recognition, Deep Learning, Convolutional Neural Network, Notasi Musik, SegmentasiAbstract
Optical Music Recognition (OMR) adalah suatu cara untuk melakukan pengenalan pada notasi musik secara otomatis. Masalah utama dalam pendeteksian notasi musik adalah bagaimana sistem dapat mendeteksi sebuah notasi musik dan kemudian mengenali notasi musik tersebut. Notasi musik yang telah dikenali oleh mesin dapat dimanfaatkan untuk diproses kembali menjadi suara. Pada penelitian ini, proses segmentasi dilakukan untuk memotong setiap notasi. Untuk pengenalan notasi musik digunakan Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur CNN yang dipakai adalah kernel 3x3, jumlah layer pada feature learning sebanyak 3 convolutional layer dan 3 pooling layer, filter pada convolutional layer 64,128, 256 dan jumlah neuron pada hidden layer sebanyak 7168. Pengujian dilakukan dengan dua cara, yang pertama menguji performasi CNN menggunakan data notasi musik yang telah dipotong dan yang kedua adalah melakukan pengujian menggunakan sebaris notasi musik. Nilai akurasi yang didapatkan untuk pengenalan sebaris notasi musik tidak terlalu besar, yaitu 26,19%. Walaupun untuk proses segmentasi masih belum maksimal dalam memotong setiap notasi, namun metode CNN bekerja sangat baik untuk mengenali setiap notasi musik yang telah dipotong dengan benar. Hal ini ditunjukkan dari nilai akurasi yang mencapai 95,56%.ÂReferences
Attwenger, P., 2015, Recognizing Musical Notation Using Artificial Neural Networks, Thesis, Computer Science, University of Vienna, Vienna.
Samuel, S., 2017, Pengenalan Deep Learning Part 7 : Convolutional Neural Network (CNN), https://medium.com/@samuelsena/pengenalan-deep-learning-part-7-convolutional-neural-network-cnn-b003b477dc94, diakses tgl 16 November 2018.
Ramadhan, I., 2018, Pengenalan Pola Citra Tulisan Tangan Aksara Sunda Dengan Metode Convolutional Neural Network, Skripsi, Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonesia, Bandung.
Shafira, T., 2018, Implementasi Convolutional Neural Networks Untuk Klasifikasi Citra Tomat Menggunakan Keras, Skripsi, Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.
Nurhikmat, T., 2018, Implementasi Deep Learning Untuk Image Classification Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Pada Citra Wayang Golek, Skripsi, Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.
Blanes, A. R. dan Bisquerra, A. F., 2017, Camera-based Optical Music Recognition using a Convolutional Neural Network, 2017 14th IAPR Int. Conf. Doc. Anal. Recognit., vol. 2, hal. 27–28.
Pacha, A. and Calvo-Zaragoza, J., 2018, Optical Music Recognition in Mensural Notation with Region-Based Convolutional Neural Networks, Proceedings of the 19th International Society for Music Information Retrieval Conference, Paris, September 23.
Kadir, A. dan Susanto, A., 2013, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra, ANDI, Yogyakarta.
Putra, D., 2010, Pengolahan Citra Digital, ANDI, Yogyakarta.
Kingma, D. P. dan Ba, J. L., 2017, ADAM: A Method For Stochastic Optimization, arXiv preprint arXiv:1412.6980, vol.9, hal.1–15.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2019 Techno.Com

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
License Terms
All articles published in Techno.COM Journal are licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This means:
1. Attribution
Readers and users are free to:
-
Share – Copy and redistribute the material in any medium or format.
-
Adapt – Remix, transform, and build upon the material.
As long as proper credit is given to the original work by citing the author(s) and the journal.
2. Non-Commercial Use
-
The material cannot be used for commercial purposes.
-
Commercial use includes selling the content, using it in commercial advertising, or integrating it into products/services for profit.
3. Rights of Authors
-
Authors retain copyright and grant Techno.COM Journal the right to publish the article.
-
Authors can distribute their work (e.g., in institutional repositories or personal websites) with proper acknowledgment of the journal.
4. No Additional Restrictions
-
The journal cannot apply legal terms or technological measures that restrict others from using the material in ways allowed by the license.
5. Disclaimer
-
The journal is not responsible for how the published content is used by third parties.
-
The opinions expressed in the articles are solely those of the authors.
For more details, visit the Creative Commons License Page:
? https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/