Transkripsi Musik Otomatis pada Sistem Android Menggunakan Pendekatan Supervised dan Unsupervised Learning

VCDIVERSITY.ORG – Transkripsi musik otomatis adalah proses mengubah sinyal audio musik menjadi notasi musik, seperti partitur atau tablatur. Dengan kemajuan teknologi, aplikasi transkripsi musik sekarang dapat dijalankan pada perangkat Android, memanfaatkan algoritme machine learning baik yang supervised maupun unsupervised. Artikel ini akan membahas bagaimana kedua pendekatan ini dapat digunakan dalam pengembangan aplikasi transkripsi otomatis pada Android, tantangan yang dihadapi, dan potensi solusi untuk mengatasi tantangan tersebut.

Pendekatan Supervised Learning dalam Transkripsi Musik:

1. Definisi dan Implementasi:
   • Supervised learning melibatkan pelatihan model dengan dataset yang telah diberi label, dimana input (audio) dan output yang diinginkan (notasi musik) sudah diketahui.
   • Proses ini memerlukan kumpulan data berisi rekaman audio yang telah ditranskripsikan secara manual.
2. Fitur dan Keunggulan:
   • Model dapat belajar memetakan hubungan antara audio dan notasi dengan presisi tinggi.
   • Akurasi yang lebih tinggi dalam kondisi data pelatihan yang berkualitas dan cukup banyak.
3. Tantangan:
   • Membutuhkan kumpulan data yang besar dan beraneka ragam untuk mewakili semua variasi musik.
   • Proses pelabelan data yang memakan waktu dan biaya.

Pendekatan Unsupervised Learning dalam Transkripsi Musik:

1. Definisi dan Implementasi:
   • Unsupervised learning tidak melibatkan dataset yang telah diberi label. Sebaliknya, algoritma mencoba menemukan pola atau struktur dalam data.
   • Teknik ini sering menggunakan metode seperti clustering atau autoencoders untuk mempelajari fitur dari audio yang tidak diawasi.
2. Fitur dan Keunggulan:
   • Tidak memerlukan data yang telah ditranskripsikan sebelumnya, mengurangi biaya dan waktu persiapan.
   • Mampu menemukan hubungan yang tidak terduga atau pola baru dalam data musik.
3. Tantangan:
   • Hasil yang dihasilkan mungkin kurang akurat dibandingkan dengan supervised learning.
   • Kesulitan dalam menafsirkan hasil yang diberikan oleh model unsupervised.

Integrasi pada Sistem Android:

1. Optimasi untuk Perangkat Mobile:
   • Model harus dioptimalkan untuk efisiensi agar dapat berjalan pada perangkat dengan sumber daya terbatas.
   • Penggunaan framework seperti TensorFlow Lite atau PyTorch Mobile dapat membantu dalam proses optimisasi.
2. Antarmuka Pengguna yang Ramah:
   • Pengembangan UI yang intuitif agar pengguna dapat dengan mudah merekam, mengedit, dan berbagi transkripsi.
   • Pemberian umpan balik visual atau audio untuk memperbaiki hasil transkripsi oleh pengguna.

Solusi dan Pengembangan Lebih Lanjut:

1. Penggabungan Pendekatan Hybrid:
   • Menggabungkan kedua metode untuk mengambil keuntungan dari akurasi supervised learning dan adaptabilitas unsupervised learning.
   • Penggunaan active learning dimana sistem dapat secara iteratif meminta feedback pengguna untuk memperbaiki model.
2. Penggunaan Deep Learning:
   • Implementasi arsitektur deep learning seperti Convolutional Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN) untuk meningkatkan kemampuan pemrosesan data audio.
3. Evaluasi dan Iterasi:
   • Melakukan evaluasi terus-menerus pada aplikasi dengan pengguna riil untuk mengumpulkan data dan feedback.
   • Iterasi dan pembaruan model berdasarkan data dari penggunaan di dunia nyata.

Pengembangan aplikasi transkripsi musik otomatis pada sistem Android dengan menggunakan pendekatan supervised dan unsupervised learning menawarkan peluang yang menjanjikan. Meskipun ada tantangan yang harus diatasi, kemajuan dalam machine learning dan optimisasi model untuk perangkat mobile menunjukkan jalan menuju solusi transkripsi musik yang lebih akurat dan mudah diakses.