Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Penerapan teknologi akustik sebagai suatu metode pendugaan kelimpahan ikan di perairan laut mempunyai banyak sekali keuntungan yang dapat membuat pengelolaan sumber daya perikanan menjadi lebih efisien dan efektif. Metode ini memanfaatkan gelombang akustik untuk mendeteksi berbagai obyek dalam air dengan menggunakan perlengkapan sonar dan echosounder, di mana energi suara ditransmisikan secara aktif dan kemudian suatu informasi disaring dari gema yang dipantulkan oleh suatu target. Informasi yang diperoleh tersebut kemudian dicatat dalam bentuk ekogram. Ekogram tersebut memerlukan adanya pemrosesan lebih lanjut untuk memisahkan target ikan yang diinginkan, karena di dalamnya juga terdapat banyak gema yang berasal dari obyek-obyek bawah laut selain ikan. Untuk itu perlu dikembangkan suatu sojrware yang dapat dengan efektif memproses ekogram secara tepat dan akurat.

Skripsi ini mencoba menggunakan dekomposisi subband dengan pemfilteran Wiener untuk mendeteksi ikan pada ekogram echosounder dan memisahkan target ikan dari target Iain, Parameter yang digunakan untuk membedakan ikan dengan obyek lain adalah perbedaan nilai target strength dari obyek-obyek tersebut. Acuan yang digunakan adalah hasil pemrosesan dan analisa ekogram dengan menggunakan software. Simrad EP500, yaitu suatu software yang telah banyak digunakan untuk pemrosesan ekogram dengan tingkat keakuratan yang tinggi.

Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode dekomposisi subband dengan pemfilteran Wiener dapat digunakan untuk mendeteksi ikan pada ekogram echosounder dengan keefektifan mencapai 80%.

---

Abstrak :
ABSTRACT
Spatial Audio Object Coding SAOC merupakan standar pengkodean audio yang diluncurkan oleh Moving Picture Expert Group MPEG yang dapat melakukan kompresi dan koding audio berbasis objek dan telah diaplikasikan ke banyak bidang telekomunikasi, multimedia, dan hiburan. Salah satu kelemahan dari SAOC adalah kurang dapat diandalkan untuk menjamin kualitas audio yang baik untuk aplikasi pemisahan sumber audio. Hasil beberapa penelitian mengungkapkan bahwa ternyata SAOC memiliki struktur sistem yang mirip dengan algoritma pemisahan sumber suara yang bernama Informed Source Separation, Informed Source Separation ISS, yaitu algoritma sistem yang dapat memprediksi sinyal objek audio masukan untuk memisahkan objek audio dengan kualitas yang baik. Pada penelitian ini, telah dirancang algoritma pemisahan sumber audio di MATLAB yang diadopsi dari persamaan matematis standar SAOC serta ditambahkan filter Wienerpada algoritma tersebut. Algoritma yang diajukan diuji dengan memisahkan beberapa rekaman musik profesional dan kualitas audio rekonstruksinya akan dibandingkan dengan algoritma pemisahan sumber audio lain secara objektif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa adanya peningkatan nilai Source-to-Distortion Ratio SDR dalam hasil rekonstruksi pemisahan sinyal dengan algoritma SAOC yang ditambahkan filter Wiener dari algoritma pemisahan sumber suara yang lain sebesar maksimum 10,42232904 dB untuk objek audio bass, 13,95175919 dB untuk drum, 17,73005926 dB untuk vokal, dan 8,266838319 dB untuk instrument lain.

---

ABSTRACT
Spatial Audio Object Coding SAOC is an audio coding standard launched by MPEG Moving Picture Expert Group MPEG that can perform audio compression and codingand has already applied to many areas of telecommunications, multimedia, and entertainment. One of the disadvantages of SAOC is low reliability in ensuring good audio quality for audio separation. The results of several studies have found that SAOC has the same structure with an audio source separation algorithm, namely Informed Source Separation, which is an algorithm that can predict audio object signals to separate audio objects while ensuring good output audio quality. In this research, an audio source separation algorithmwhich is adopted from SAOC standard mathematical equation andWiener filter addition has been designed. The proposed algorithm is tested by separating several professional music recordings and thereconstructed audios rsquo quality werecomparedwith other audio source separation algorithms. The results show that there is an increase in Source to Distortion Ratio SDR value of reconstructed audio object that is separated with SAOC algorithmwith addition of Wiener filter compared tootheraudiosource separation algorithmsbymaximum of 10.42232904 dB for bass, 13,95175919 dB for drums, 17,73005926 dB for vocals, and 8.266838319 dB for other instruments.