Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Saat ini aplikasi di bidang audio sudah banyak menggunakan teknologi DSP. Salah satu contoh adalah beralihnya berbagai jenis efek audio dari bentuk analog menjadi efek audio yang berbasis dijital dengan menggunakan prosesor DSP. Hal ini disebabkan karena efek audio yang dirancang dengan bantuan DSP memberikan kelebihan-kelebihan seperti efisiensi perancangan dan fleksibilitas. Efek audio dijital dapat diterapkan secara real time menggunakan DSP Starter Kit TMS320C6713 dengan mengimplementasikan algoritma masing-masing efek tersebut dalam pemrograman bahasa C.Pada skripsi ini, dilakukan perancangan 3 jenis efek audio, yaitu fuzz, echo, dan reverb. Ketiganya menghasilkan karakter output yang berbeda yang dapat dianalisis dengan menggunakan bantuan FFT (Fast Fourier Transform). Analisis menunjukkan bahwa perancangan yang dilakukan telah dapat diimplementasikan pada DSK TMS320C6713 sehingga menghasilkan suatu board yang, dapat berfungsi sebagai efek audio dijital dan bekeria secara real time. Pada tiap jenis efek ditemukan adanya atenuasi yang besarnya berbeda-beda. Selain itu, noise juga muncul dengan intensitas yang tidak signifikan. Pada efek echo dan reverb dilakukan pengukuran besamya waktu delay dan sebagai hasilnya ditemukan bahwa waktu delay berhubungan langsung dengan variabel tertentu pada algoritma. Hubungan ini dinyatakan dalam persamaan matematis yang berbentuk linear.

---

DSP technology is widely used in many audio applications. One of the examples is the changing of analog audio processing into digital audio processing using the DSP processor. The reason of this changing is that digital audio processing give many advantages compare to analog such as designing efficiency and flexibility. A real time digital audio effect can be developed on DSP Starter Kit by using C algorithm of each effect.In this paper, 3 type of audio effect are developed, which are fuzz, echo, and reverb. These effects produce different output character and several parameters such as attenuation, noise, and delay is analyzed using FFT (Fast Fourier Transform) method. Results show that the audio effect design can be successfully implemented on DSK TMS320C6713. A different value of attenuation (in dB) is founded in each effect and measured by compare the FFT graph between input and output signal. Noise also occur with insignificant intensity and will not disturb when the application running. In echo and reverb effect, the time delay between original signal and reflected signal is measured. As the result, it is founded that the time delay depends on some variable in the effect algorithm. This relationship can be expressed in linear mathematic equation."

"Saat ini aplikasi di bidang audio sudah banyak menggunakan teknologi DSP. Salah satu contoh adalah beralihnya berbagai jenis efek audio dari bentuk analog menjadi efek audio yang berbasis dijital dengan menggunakan prosesor DSP. Hal ini disebabkan karena efek audio yang dirancang dengan bantuan DSP memberikan kelebihankelebihan seperti efisiensi perancangan dan fleksibilitas. Efek audio dijital dapat diterapkan secara real time menggunakan DSP Starter Kit TMS320C6713 dengan mengimplementasikan SIMULINK dalam pemodelannya. Pada skripsi ini dilakukan perancangan 3 jenis efek audio yaitu Reverberation, Echo dan Chorus. Perancangan dibuat untuk menerima masukan berupa suara tone 1 KHz dan sinyal acak dari ADC dengan frekuensi sampling audio sebesar 44100 Hz. Lalu dikondisikan menerima efek yang berbeda-beda. Setiap jenis efek memiliki model yang berbeda-beda. Hasil dari perancangan dianalisis dengan metode FFT baik sinyal input ataupun output. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa perancangan model efek audio dijital dapat diterapkan dengan DSK TMS320C6713 dimana pembuatan model berbasiskan SIMULINK_. Dari hasil pengolahan data sinyal tone 1 KHz didapatkan penundaan yang terjadi dalam efek reverb adalah 38 ms dan efek echo 160 ms. Untuk chorus terdapat satu suara campuran dengan pemberian satu LFO. Untuk sinyal acak didapatkan penundaan untuk reverb dan echo adalah sama seperti tone. Hal ini juga berlaku untuk efek chorus pada sinyal acak.

---

DSP technology is widely used in many audio applications. One of the examples is the changing of analog audio processing into digital audio processing using the DSP processor. The reason of this changing is that digital audio processing give many advantages compare to analog such as designing efficiency and flexibility. A real time digital audio effect can be developed on DSP Starter Kit by using SIMULINK_ in modelling.

In this paper 3 type of audio effects are developed, which are reverberation, echo, and chorus. The design is developed to receive one KHz tone and random signal which are the audio sampling is 44100 Hz. Then each of them is given the different type of effects. The result is analyzed by using FFT.

From research show that audio digital effect can be developed on DSP Starter Kit by using SIMULINK_. From the data, show that the delay from reverb effect for one KHz tone and random signal are 38 ms. The delay from echo effect for one KHz tone and random signal are 160 ms. For chorus effect, there is one addition signal because the model is only using one LFO."

"Voice scrambler dapat diimplementasikan secara real time dengan menggunakan prosesor DSP yang terintegrasi pada suatu stater kit, yakni DSP Starter Kit TMS320C6713. Metode voice scrambler yang digunakan dalam implementasi ini adalah dengan menggunakan frequency inversion. Frequency inversion adalah suatu metode yang mengubah frekuensi rendah menjadi frekuensi tinggi dan sebaliknya. Voice scrambler ini menghasilkan karakter output yang dapat dianalisis dengan menggunakan bantuan garfik FFT (Fast Fourier Transform). Analisis performa dilakukan dengan menggunakan frekuensi sampling pada codec, yaitu 8, 16, 32, 48, dan 96 kHz. Dalam percobaan yang dilakukan didapat hubungan pengaruh besarnya frekuensi sampling codec terhadap performa voice scrambler. Hubungannya, semakin besar frekuensi sampling codec, maka akan semakin banyak jumlah frekuensi efektif voice scrambler. Sehingga dengan semakin banyaknya jumlah frekuensi efektif scrambling tersebut, menyebabkan semakin baik performa voice scrambler tersebut.

---

Voice scrambler can be implemented on DSP procesor using DSP Starter Kit TMS320C6713. The scrambling method used is frequency inversion. The frequency inversion is change the low frequency to the high frequency, and vice versa. Voice scrambler generate the output character, that can be analyzed by using FFT (Fast Fourier Transform) method. The Performance analysis using codec frequency sampling, that is 8, 16, 32, 48, and 96 kHz. The result of the experiment is the relationship between codec frequency sampling with voice scrambler performance. The relation is if the codec frequency sampling increase, then the sum of efective scrambling frequency is increase too. This point will be make voice scrambler better."

"Dunia teknologi kini sudah tidak asing lagi dengan adanya teknologi DSP. Termasuk juga dunia musik dan audio. Sangat banyak ditemukan aplikasi dalam dunia audio dan musik yang menggunakan DSP sebagai prosesor utamanya. Salah satunya termasuk virtual surround sound yang saat ini banyak digunakan pada divais hand-held atau gadget-gadget berukuran kecil. Aplikasi virtual surround sound dikembangkan dengan metode Head-Related Transfer Function (HRTF) dalam dunia analog. Namun dengan pengembangan pendekatan algoritma, aplikasi virtual surround sound dapat diterapkan pada DSK TMS320C6713. Algoritma dirancang berdasarkan penggunaan digital filter FIR dan IIR yang karakteristiknya dirancang menggunakan FDA tool pada MATLAB. Pada skripsi ini dilakukan komputasi dijital HRTF menggunakan DSK TMS320C6713, dan dibandingkan dengan hasil komputasi tradisional pada referensi. Hasil analisis menunjukkan bahwa aplikasi virtual surround sound dengan pendekatan komputasi HRTF dapat dilakukan dengan baik dengan menggunakan DSK TMS320C6713. Aplikasi berjalan dengan baik pada rentang frekuensi 0 - 4 kHz dan sesuai dengan karakteristik komputasi HRTF secara tradisional.

---

The world of technology nowdays are very familiar with the DSP technology. That includes the world of audio and music. There are so many applications in audio and music that uses DSP as it's main processor. One of the application in audio and music is the virtual surround sound application. Virtual surround sound is widely used in small devices and gadgets.

In the analog world, the virtual surround sound application was develop based on the Head-Related Transfer Function (HRTF) method. At present, by constructing a specific algorithm, the virtual surround sound application can be implemented in TMS320C6713 DSK. The algorithm was designed using the implementations of digital filters of FIR and IIR. The characteristics of the digital filters were created in FDA Tools from MATLAB.

In this thesis, a digital HRTF computational is applied using TMS320C6713 DSK, and then the results is compared to the results from an traditional computational method found in the reference. The analysis shows that the virtual surround sound application can be implemented using the TMS320C6713 DSK. The applications works well in the frequency range from 0 to 4 kHz, and the characteristics of the results are similar to the traditional computational HRTF characteristics."

"Pada skripsi ini, dilakukan sistem identifikasi jenis ikan dengan menggunakan metode neural network dan dijalankan pada DSP Starter Kit TMS320C6713. Sedangkan proses training jaringan dilakukan dengan menggunakan software MATLAB. Suatu gelombang yang mengenai kawanan ikan tertentu akan dipantulkan dengan fase yang berbeda. Apabila gelombang pantulan tersebut kita deteksi perubahan fasenya maka kita bisa mengetahui sinyal gelombang gerakan kawanan ikan itu sendiri. Tiap jenis kawanan ikan memiliki gelombang perubahan fase yang berbeda-beda. Perbedaan ini bisa kita jadikan acuan untuk mengidentifikasi jenis ikan. Konfigurasi neural network yang digunakan terdiri dari satu lapisan masukan dengan 32 neuron, satu lapisan tersembunyi dengan 40 neuron, dan satu lapisan keluaran dengan 4 neuron. Konfigurasi ini dicoba di MATLAB terlebih dahulu baru kemudian diubah ke bahasa C untuk dimasukkan ke DSP board. Sistem identifikasi ini memiliki tingkat akurasi sebesar 70.83%-100%, tergantung dari jumlah training jaringan yang dilakukan. Tingkat akurasi sistem akan semakin tinggi dengan meningkatkan jumlah training.

---

In this thesis, neural network method was used to identify fish species. This identification system was run on DSP Starter Kit TMS320C6713. Meanwhile, the network training was done by using MATLAB software.

A signal that hit a fish school would be reflected in a different phase. If we detected the difference of the phase, we would know the fish signal itself. Every fish school has a different reflected signal. We can use these differences to identify fish species.

The network configuration used one input layer with 32 neurons, one hidden layer with 40 neurons, and one output layer with 4 neurons. This configuration had been tried in MATLAB before it was changed into C language to be implemented on DSP board.

This system accuracy could reach 70.83% to 100% depend on the number of training. The level of system accuracy would increase along with the increment of training."

"Skripsi ini melakukan percobaan untuk implementasi sebuah sistem pengenalan suara dengan jaringan syaraf tiruan dengan DSP Starter Kit(DSK) TMS320C6713. Implementasi pengenalan suara ini hanya terbatas pada empat angka dengan satu orang pembicara. DSK TMS320C6713 adalah suatu alat real-time yang dapat mensimulasikan DSP C6713 yang sebenarnya. Pemilihan platform DSK board disebabkan oleh banyaknya aplikasi dari pengenalan suara yang portable dan real time.Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pengenalan suara. Proses pengenalan suara dapat dibagi menjadi dua proses. Proses pertama adalah pelatihan. Proses pelatihan akan menghasilkan besar bobot dan bias. Proses kedua adalah proses pengenalan. Proses pengenalan diterapkan dalam DSP starter kit (DSK) TMS320C6713, dengan menggunakan bobot dan bias yang sudah dilatih.Pada percobaan akan dilakukan perubahan node pada hidden layer dan input layer. Suara yang digunakan untuk pengenalan adalah suara real-time yang telah di-training dan suara real-time yang belum di-training. Melalui percobaan yang dilakukan didapatkan tingkat dari akurasi yang cukup tinggi. Tingkat akurasi dapat mencapai 100 %.

---

This final project designed and constructed speech recognition that implemented neural network processing DSP Starter Kit (DSK) TMS320C6713. The such speech recognition was built for four digit numbers that produced by one speaker. DSK TMS320C6713 is a real-time device which can simulate the real TMSC6713. The reason why DSK was choosen because there were so many applications of speech recognition was constructed portability and processing in the real time condition.

Neural network is one kind of method that can be used to recognize the observed speech. The speech recognition was built in two processes. The first was training process. The training processing would produced the weights and bias figures. The second process was recognition processing. The recognition was processed in the DSK TMS320C6713 that used the trained weights and bias figures.

The testing was done with several size of the hidden layer`s and input layer`s node. The voice which was used for recognition was divided into two kind, namely trained real time speech and untrained real time speech. The accuracy could reach 100 %."

"Skripsi ini melakukan percobaan untuk mengimplementasikan sistem speech recognition untuk mengenal suara angka ; yaitu 'nol', 'satu', 'dua', dan 'tiga' dengan Hidden Markov Model pada alat real-time, yaitu DSP starter kit (DSK) TMS320C6713. Sistem yang diimplementasikan tidak terbatas pada perintah satu orang. DSK TMS320C6713 adalah platform real-time yang menggunakan bahasa assembler untuk menjalankannya.Pada skripsi ini program dikerjakan dengan bahasa C menggunakan software Code Composer Studio (CCS). CCS akan melakukan cross compiler dari bahasa C ke bahasa assembler. Proses speech recognition dapat dibagi menjadi dua proses. Proses pertama adalah training. Proses training menghasilkan dua database; yaitu database codebook dan database probabilitas state. Proses kedua adalah proses pengenalan. Proses pengenalan diterapkan dalam DSP starter kit (DSK) TMS320C6713.Pada percobaan telah dilakukan proses pengenalan dari berbagai ukuran codebook dan jumlah training sepuluh. Ukuran codebook yang digunakan adalah 32, 64, dan 128. Suara yang digunakan adalah suara real-time yang telah di-training dan suara real-time yang belum di-training. Aplikasi berjalan pada sample data sebanyak 800 sample. Melalui percobaan yang dilakukan didapatkan tingkat dari akurasi mencapai 95 % dengan ukuran codebook 128 dan jumlah training sepuluh.

---

The final project implemented speech recognition for number speechs; `nol', 'satu', 'dua', and 'tiga' with Hidden Markov Model in the real time device. The device was DSP starter kit (DSK) TMS320C6713. The system that was implemented was not limited by one person. TMS320C6713 is a real-time device that uses the assembler language to run it.

In this final project used C language with Code Composer Studio (CCS). CCS is a cross compiler from C language to assembler language. The process in speech recognition had two steps. The first step was training. Training process gave two database; codebook and state probabilities. The second process was a recognition process. Recognition process used DSP starter kit (DSK) TMS320C6713.

In this final project recognition was used three kind of codebook and ten number of training. The size of codebook is 32, 64, and 128. The Final project used a real-time sound that already have been trained and a real-time sound that haven't been trained. The applications worked in 800 data sample. The accuracy was about 95 % with size of the codebook was 128 and the size of the training was ten."

"Kehandalan suatu pengendali (conlroller) sangat tergantung dari kemampuan pengendali tersebut dalam memberikan respon terhadap stimulan masukan dalam waktu yang tertentu_ Jika suatu pengendali memberikan respon pada waktu yang tidak sesuai maka dapat dikatakan respon yang diberikan pengendali tersebut adalah respon yang salah dan tidak berguna walaupun menghasilkan output dengan logika yang benar.Pengendali digital real lime berbasis microconrroller 8051 ini mempakan pengendali digital (digiiai comroller) yang menmanfaatkan kemampuan microcouirol/er 805| yang merupakan microcontroller 8 bit yang memiliki kemanapuan real- time déngan kemampuannya dalam niénangani kelima sininber ii:/er/vqzi yang dimilikinya, dua buah I6 bit li/mfr dan kecepatan processor-nya yang dapat mengeksekusi lebih dad satu perinlah per satu us. Dengan kemampuan rea/ time ini maka pengendali digital dapat memberikan respon dengan tepat sesuai clengan wal-:tu yang ditentu kan.Untuk meningkatkan lleksibilitas pengendalian, pengendali digital rea/ Jima ini juga dilengkapi dengan lcemampuan reprogramming atau dapat diprogram kembali menggunakan metode onboard programming yang memungkinkan pemrograman ulang dilakukan langsung pada board pengenclali dengan menggunakan smarr keyboard. Dengan adanya kemampuan reprogramming ini maka memungkinkan pengendali digital untuk diprogram ulang sesuai dengan kebutuhan_"

"Skripsi ini dibuat untuk mengenali suatu jenis kawanan ikan berdasarkan perubahan fase dengan menganalisis perubahan fase dari gelombang yang dipantulkan oleh gerakan kawanan ikan secara real-time. Gelombang yang diterima dari hasil pantulan tersebut akan dikenali dengan metoda Hidden Markov Model (HMM) yang telah diprogram di dalam perangkat lunak Matlab. Perubahan fase pada masing-masing kelompok ikan disebabkan oleh perbedaan pada bentuk dan bahan permukaan ikan, kecepatan ikan, serta formasi susunan ikan dalam suatu kelompok yang strukturnya mengikuti gerakan schooling suatu kawanan ikan. Dimana setiap ikan memiliki karakteristik yang unik.

---

This thesis was made to recognize the kind of fishes from their phase changing by analyzing phase changing of the reflected waves that received from the fishes movement in real-time. The reflected waves was recognized using the Hidden Markov Model which was programmed in Matlab software. Phase changing in the group of fishes was caused by the difference of the fish form, the surface of the fish, the speed of the fish movement, also the formation of fish in a group that make a schooling movement. Because of that, many group of fishes could have unique characteristic."

"Dalam melakukan diagnosa terhadap gejala penyakit paru-paru para dokter biasanya menggunakan stetoskop sebagai alat bantu dalam melakukan proses auskultasi. Namun proses auskultasi yang dihasilkan oleh dokter sering berbedabeda hal ini dikarenakan adanya perbedaan kepekaan telinga dan pengalaman dokter yang bersangkutan. Dengan perancangan system instrumentasi untuk identifikasi dan analisis suara paru-paru menggunakan dsp tms320c6416t ini diharapkan akan membantu dalam menganalisa suara paru-paru terutama fokus pada suara normal dan suara adventitious. Interpretasi grafik dalam bentuk spectrogram dan scalogram akan mempermudah analisa suara paru-paru sekaligus mengatasi masalah keterbatasan pendengaran dalam proses auskultasi. Metode yang digunakan dalam analisa suara paru-paru meliputi transformasi fourier yang kemudian berkembang menjadi short time fourier transform (STFT) hingga tingkat lanjut seperti Wavelet transform digunakan sebagai tool untuk analaisa suara paru-paru. Upaya filtering dengan filter digital agar dapat memperoleh suara paru-paru yang sebenarnya terletak pada frekuensi antara 100-2000 Hz.

---

In diagnosed the symptoms of lung disease, doctors usually use a stethoscope as an aid in the process of auscultation. However, the interpretation of auscultation process by a doctor is not usually same with another doctor. The reason has based on the differences in the sensitivity of the ear and the experience. Using tms320c6416t dsp as instrumentation system for identification and analysis of lung sound is expected to assist in analyzing lung sound that focus on normal and adventitious sounds. Interpretation of graphs in the form of the spectrogram and scalogram will simplify the analysis of lung sounds as well as minimize or avoid the limitations of hearing problems in the process of auscultation. The method used in lung sound analysis include Fourier transformation that developed into a short-time Fourier transform (STFT) till the next stage such as the wavelet transform that used as a tool for lung sounds analysis. Digital filter is used on the instrumentation system to distinguish lung sound signal from noise signal that have frequency between 100 and 2000 Hz."