made by
DEMHSIC

Lestarikan Harmoni Automasi Klasifikasi

Implementasi Deep Learning untuk klasifikasi musik tradisional Yaman

yaman-1
yaman-2

Kenali Musik Tradisional Yaman

Setiap jenis musik memiliki ciri khas unik yang mencerminkan keanekaragaman budaya musik Yaman

1

Adeni

Musik yang berasal dari wilayah Aden dengan nuansa modern. Gaya musik ini dipengaruhi oleh musik internasional dan menggunakan instrumen modern dengan ritme yang lebih variatif dan dinamis.

2

Hadrami

Musik khas wilayah Hadhramaut yang memiliki karakter ritme tenang dan melodis. Sering kali digunakan dalam lagu-lagu pujian dan musik religi dengan instrumen tradisional khas Yaman.

3

Lahji

Musik tradisional dari wilayah Lahj dengan gaya pedesaan. Ciri khasnya terletak pada penggunaan instrumen tradisional dan pola ritme sederhana yang merefleksikan budaya lokal.

Deep Learning

Deep learning adalah cabang kecerdasan buatan (AI) yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk mempelajari pola dari data besar. Teknologi ini memungkinkan komputer mengenali wajah, menerjemahkan bahasa, dan menganalisis sentimen dengan akurasi tinggi. Deep learning banyak diterapkan di bidang kesehatan, otomotif, dan layanan pelanggan.

Model Deep Learning dengan Dataset Terbaik

Solusi Deep Learning untuk klasifikasi audio dengan dataset berkualitas tinggi. Dapatkan prediksi yang presisi berkat model canggih yang didukung lebih dari 1.000 data audio dengan akurasi hingga 95%. Cocok untuk analisis audio musik yaman😍😍

3

label audio

1000+

data audio

± 95%

akurasi model

Klasifikasi Musik

Unggah file audio dan sistem akan mengidentifikasi jenis musik yaman secara otomatis dengan akurasi tinggi. Mendukung format mp3 dan wav untuk pengalaman yang mudah dan cepat.

Proses Klasifikasi

Model deep learning memproses data yang telah dipersiapkan, menganalisis pola, dan menghasilkan hasil prediksi berdasarkan pelatihan sebelumnya. Proses ini melibatkan inferensi model untuk mendapatkan output yang sesuai dengan tujuan, seperti klasifikasi atau deteksi. Hasil ini kemudian diubah menjadi format yang mudah dipahami oleh frontend.