Search for collections on Undip Repository

Analisis Struktur Musik pada Audio Terpisahkan Menggunakan Metode Fused Neighborhood Attention

ISNAINI, Safril (2025) Analisis Struktur Musik pada Audio Terpisahkan Menggunakan Metode Fused Neighborhood Attention. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

[thumbnail of 1. HALAMAN JUDUL.pdf] Text
1. HALAMAN JUDUL.pdf

Download (79kB)
[thumbnail of 3. HALAMAN PENGESAHAN.pdf] Text
3. HALAMAN PENGESAHAN.pdf

Download (218kB)
[thumbnail of 5. HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN.pdf] Text
5. HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN.pdf

Download (279kB)
[thumbnail of 6. ABSTRAK.pdf] Text
6. ABSTRAK.pdf

Download (176kB)
[thumbnail of 7. ABSTRACT.pdf] Text
7. ABSTRACT.pdf

Download (116kB)
[thumbnail of 8. DAFTAR ISI.pdf] Text
8. DAFTAR ISI.pdf

Download (231kB)
[thumbnail of 11. BAB I PENDAHULUAN.pdf] Text
11. BAB I PENDAHULUAN.pdf

Download (242kB)

Abstract

ABSTRAK

Analisis struktur pada musik dilakukan untuk menemukan pengelompokan segmen-segmen
yang sama dan membuat suatu struktur. Tantangan utama dalam analisis struktur musik
adalah bagaimana menangkap konteks jangka panjang tanpa membebani komputasi secara
berlebihan. Model berbasis deep learning telah memberikan hasil menjanjikan, namun
kompleksitas komputasi dari mekanisme attention menjadi hambatan. Neighborhood
Attention (NA) diperkenalkan sebagai solusi untuk mengurangi kompleksitas waktu dari
mekanisme attention dengan tetap mempertahankan kemampuan model dalam mengenali
pola kontekstual. NA telah terbukti efektif dalam tugas analisis struktur musik pada audio
terpisahkan. Akan tetapi, efektivitas tersebut belum dioptimalkan. Fused Neighborhood
Attention (FNA) dikembangkan untuk mengatasi hal ini dengan menurunkan kompleksitas
NA dari semula kuadratik menjadi linier. Penelitian ini mengaplikasikan dan mengkaji
efektivitas FNA dalam tugas analisis struktur musik audio terpisah dengan memodifikasi
model NA dari penelitian sebelumnya. Model FNA dibandingkan dari sisi akurasi
segmentasi musik serta efisiensi komputasi. Model FNA memiliki tingkat F-measure Hit
Rate dengan toleransi 0,5 detik (HR.5F) terbaik sebesar 0,516 dan Pairwise F-measure
(PwF) sebesar 0,611. Pada ukuran rekaman yang pendek, latensi inferensi FNA lebih kecil
dibandingkan NA. Berdasarkan perbandingan tersebut, FNA berhasil meningkatkan kinerja
model dengan mengorbankan sedikit pengurangan pada akurasi.
Kata kunci : Fused Neighborhood Attention, analisis struktur musik, temu balik informasi
IImusik

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: Sciences and Mathemathic
Divisions: Faculty of Science and Mathematics > Department of Informatics
Depositing User: Yemima Laras Sekarsari
Date Deposited: 06 Oct 2025 04:21
Last Modified: 06 Oct 2025 04:21
URI: https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/39467

Actions (login required)

View Item View Item