Abstrak —Saat  ini,metode  pemanggilan  kembali  informasi suatu musik atau yang sering disebut Music Information Retrieval (MIR)  telah  banyak  diterapkan.  Contohnya  adalah  pada  suatu aplikasi Shazam ataupun Soundhound. Tetapi kedua aplikasi ini hanya  menangani  sebatas  lagu  apakah  yang  terkait  ketika diperdengarkan.  Untuk  itu,    tujuan  penelitian  ini  adalah pengembangan  lebih  lanjut  MIR  yang  lebih  spesifik  lagi,  yaitu melakukan  pemanggilan  informasi  lagu  yang  terkait  kembali beserta detail lagu di antaranya adalah mood, genre, dan  tempo lagu.  Penelitian  ini  memakai  ekstraksi  fitur  berbasis  MPEG-7 yang  oleh library Java  bernama  MPEG7AudioEnc.  Hasil ekstraksi  fiur  ini  berupa  metadata  yang  terkandung  fitur-fitur dalam bentuk angka digital yang merepresentasikan karakteristik  suatu  sinyal.  Lalu  melakukan  pengambilan  suatu fitur  sesuai  dengan  masing-masing  dengan  metode  Xquery  yang diimplementasikan oleh library Java bernama BaseX. Fitur yang diambil  akan  diproses  dengan  melakukan  Discrete  Wavelet Transform (DWT) beserta level dekomposisi terbaik oleh library Python bernama Pywt . Setelah fitur-fitur dilakukan DWT, maka dilakukan  penggabungan  fitur  pada  suatu  list  beserta penyamaan  panjang  fitur  untuk  proses  klasifikasi.  Tahap terakhir  adalah  melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan Support Vector Machine (SVM). Terdiri dari 2 tahap yaitu tahap training    dan  prediksi.    Hasil  akurasi  keberhasilan  pada penelitian  ini  untuk  modul  mood  75%,  genre  87,5%  dan  tempo 80%.
Kata Kunci —Analisa Audio, MIR, MPEG-7, SVM.

## I. PENDAHULUAN
EWASA  ini,  industri  media  sudah  berkembang  sangat pesat,  khususnya  pada  lagu.  Lagu  dapat  ditemukan  oleh masyarakat  secara  mudah.  Mulai  dari  radio, Compact  Disc (CD), internet, dan sumber-sumber lainnya.
Sebagai  hasil  dari  ledakan  terbaru  dalam  media  tersebut, muncul  juga  suatu  kebutuhan  pokok  untuk  kalangan masyarakat  agar  bisa  mengetahui  informasi  lagu  yang  lebih lengkap  pada  suatu  lagu.  Menjawab  kebutuhan  masyarakat tersebut,  ditemukanlah  metode Music  Information  Retrieval atau  yang  disingkat  menjadi  MIR.  MIR  adalah  metode pemanggilan  informasi  suatu  musik  agar  dapat  memberikan informasi lagu yang kompleks.
Pada  penelitian  ini,  eksperimen  yang  dilakukan    terkait dengan  analisa  dan  implementasi  MIR  pada  modul mood ,
genre  recognition ,  dan  tempo  estimation.  Tujuan  dari penelitian ini adalah memperkaya detail informasi suatu lagu.
Konsep  yang  digunakan  pada  penelitian    ini  adalah menggunakan  ekstraksi  fitur  berbasis  MPEG-7  yang  sudah menjadi  standar  dalam  konten  multimedia  berdasarkan ISO/IEC  15938  [1]  [2].  Hasil  ekstrasi  fitur  ini  berupada metadata  dalam  format  XML.  Di  dalam  file  metadata  XML tersebut  berisi  terdapat  fitur-fitur  dalam  bentuk  angka-angka digital  yang  merepresentasikan  karakteristik  suatu  sinyal sejumlah  17  fitur.  Fitur-  fitur  yang  didapatkan  inilah memungkinkan untuk melakukan identifikasi kemiripan suatu lagu termasuk mood, genre, dan tempo berdasarkan kemiripan karakteristik sinyal yang dimiliki.
Diskusi  pada  jurnal  ini    dibagai  dalam  struktur  sebagai berikut: Bab II membahas materi dan metode yang digunakan dalam  percobaan  ini.  Bab  III  membahas  hasil  dan  diskusi percobaan  yang  dilakukan.  Terakhir  pada  Bab  IV  membahas kesimpulan dari hasil yang didapatkan dalam percobaan ini.

## II. MATERI DAN METODE
Pada  modul mood, audio  fitur  yang  dipakai  untuk  proses adalah Audio  Power dan Audio  Harmonicity .  Kedua  fitur  ini dipilih  dan  dikombinasikan  karena  untuk mood suatu  lagu, dipengaruhi  oleh  suatu  daya  /  naik  turunnya  amplitudo  serta keselarasan  harmonis  nada  [3].  Maka  dipilihlah  fitur Audio Power  dan  Harmonicity. Sedangkan  Pada  modul genre dan tempo,  audio  fitur  yang  dipakai  untuk  proses  adalah Audio Spectrum  Centroid , Audio  Spectrum  Spread ,  dan Audio Spectrum  Flatness [4].  Fitur  ini  dipakai  karena  suatu  lagu yang  mempengaruhi genre dan  tempo  adalah  informasi kejernihan  suara  (ASC),  penyimpangan  spektrum  dari  sinyal asli  (ASS),  dan  kerataan  properti  suatu  kekuatan  spektrum (ASF).  Maka  untuk data  train adalah  gabungan  ketiga  sinyal yaitu ASC, ASS, dan ASF.
A. Audio Power [1] Audio  Power adalah  fitur  yang  menggambarkan  temporal daya  sesaat  dari  sinyal  audio.  Koefisiennya  dari  kuadrat  rata- rata  nilai  gelombang  sn  dalam non-overlapping frame. Tujuannya  adalah  untuk  membandingkan  suatu  label  sinyal. Persamaan (1) adalah cara mendapatkan nilai AP.

## Rancang Bangun Aplikasi MusicMoo Dengan Metode MIR (Music Information Retrieval) Pada Modul Mood, Genre Recognition, dan Tempo Estimation
Johanes Andre R, Riyanarto Sarno, dan Dwi Sunaryo Jurusan Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : riyanarto, dwi@if.its.ac.id
D
( 1 ) di mana L adalah total jumlah frame waktu, S(n) merupakan rata-rata square waveform. Lw merupakan successive non- overlapping, I adalah indeks frame dan N hop adalah sampel antara successive non-overlapping.
B. Audio Harmonicity [1] Audio  Harmonicity adalah  fitur  yang  mendeskripsikan  2 properti  sinyal  harmonik  dari  spektrum.Yang  pertama harmonic ratio,  yaitu rasio daya harmonik dari total daya dan yang  kedua upper  limit  harmonicity yaitu    frekuensi  di  atas yang  spektrum  tidak  dapat  dianggap  harmonis.  Tujuannya untuk  membedakan  suara  harmonik  (alat  musik  contohnya) dan suara non-harmonik ( noise , pidato tidak jelas, dsb).
C. Audio Spectrum Centroid [1]
Audio  Spectrum  Centroid merepresentasikan  sebagai karakteristik  dari  sebuah  spektrum.  Bisa  juga  menunjukkan pusat dari sebuah spekturm. Secara perseptual, ASC memiliki hubungan  kuat  antara  kejernihan  suara.  Persamaan  (2)  adalah cara mendapatkan nilai ASC.
( 2 )
di mana setiap frekuensi f’(k’) dimodifikasi oleh spektrum daya sesuai koefisien P’(k’).
D. Audio Spectrum Spread Type [1] Audio  Spectrum  Spread didefinisikan  sebagai  momen sentral  kedua  spektrum log -frekuensi.  Fitur  ini  diekstraksi dengan mengambil root mean square (RMS) dari penyimpangan  spektrum  dari audio  spectrum  centroid . Persamaan (3) adalah cara mendapatkan nilai ASS.
( 3 )
Di  mana  P  '(k')  adalah  koefisien  kekuatan  spektrum  yang dimodifikasi dan f '(k') adalah frekuensi konsisten.
E. Audio Spectrum Flatness Type [1] Audio  Spectrum  Flatness didefinisikan  sebagai  cerminan kerataan  properti  suatu  kekuatan  spektrum.  Persamaan  (4) adalah cara mendapatkan nilai ASF.
( 4 )
Di mana  nilai : Pg(k’) = P(k’), k’ = loK’b=loKb, k’ = hiK’b = hiKb dan Bands = 1 kHz.
F. Fast Fourier Transfrom Fast  Fourier  Transform (FFT)  adalah  metode  untuk merubah  sinyal  dari time  domain menjadi frequency  domain [5].  Tujuannya  adalah  untuk  mencari  suatu  informasi  penting dalam frequency domain untuk tahap analisis [6][7].
G. Discrete Wavelet Transform
Discrete Wavelet Transform (DWT) adalah metode  wavelet yang  digunakan  untuk  melakukan  dekomposisi  pada wavelet sampai level N [5]. Tujuannya adalah untuk mengurangi noise pada  sinyal  dan  memperkuat  informasi  di  dalam  sinyal tersebut dengan mempertahankan keutuhan informasi data  [8] [9].  Ada  banyak  metode  wavelet,  namun  dalam  pengerjaan Tugas Akhir ini,  metode  wavelet  yang digunakan adalah bior 2.8 dengan mengambil nilai approximation coefficients . Untuk  menentukan  level  dekomposisi  ini,  tidak  boleh sembarangan  karena  ketika  level  dekomposisi  tinggi,  belum tentu  yang  baik.  Sebaliknya  malah  merusak  sinyal  sehingga menghilangkan  informasi  yang  terkandung  sinyal  asli.  Maka perlu  dilakukan  pemilihan  level  dekomposisi  wavelet  yang terbaik [10].
Langkah  pertama  adalah  melakukan  perhitungan  pada Persamaan (5) yang dilakukan pada Matlab.
( 5 )
Maka akan didapatkan hasil max value dan max index. Kedua hasil  ini  digunakan  untuk  mencari  Fh.  Fh  adalah Frequency Range pada  Tabel  2.1.  Untuk  mendapatkan  Fh,  lakukan perhitungan pada Persamaan (6).
( 6 ) Di  mana  Fs adalah Frekuensi sampling = 1024, dan  L adalah panjang  sinyal.  Hasil  dari  Fh  dapat  dilihat  dari  Tabel  2.1 sesuai  dengan frequency  range. Aturan  untuk  menentukan tingkat  dekomposisi  pada  Tabel  1  dapat  dinyatakan  oleh Persamaan (7) [5]:
( 7 )
di  mana    adalah sampling  frequency , adalah dominant frequency ,  dan N adalah  level  dekompsisi.  Maka  didapatlah level decompose wavelet terbaik.
Tabel 1. Penentuan Decompose Level Wavelet Decomposition
Level (L) Frequency range (Hz) 1 256-512 2 128-256 3 64-128 4 32-64 5 16-32 6 8-16 7 4-8 8 2-4
9
1-2
10 0.5-1 11 0.25-0.5
12 0.125-0.25 13 0.0625-0.125

## H. Xquery
Xquery adalah bahasa  untuk meng- query / pemanggilan data di dalam suatu database dalam bentuk file XML [11]. Pada Tugas Akhir ini, Xquery digunakan untuk mengambil suatu fitur pada XML yang dihasilkan lewat ekstraksi fitur MPEG-7. Untuk mengimplementasikan Xquery , menggunakan library Java yang bernama BaseX [12].

## I. Dataset
Dataset adalah kumpulan sutu data yang dilakukan untuk uji coba. Pada  uji  coba  yang  dilakukan  untuk  Tugas  Akhir  ini  diambil  dari 1000  Songs  for  Emotional  Analysis  of  Music [13]  [14].  Dari dataset ini  sudah  terdapat  nilai valence  /  arousal sebagai  penentuan mood , genre sebuah lagu, dan BPM lagu yang pasti dimiliki semua lagu.
J. Mood
Mood adalah  keadaan  emosional  yang  bersifat  sementara,  bisa beberapa  menit  bahkan  beberapa  minggu. Mood juga  bisa  diartikan tanggapan  kita  terhadap  suatu  rangsangan  yang  terjadi. Mood berbeda dengan emosi. Emosi adalah perasaan intens yang diarahkan pada seseorang atau sesuatu. Sedangkan mood adalah perasaaan yang tumbuh  kurang  intens  yang  dikarenakan  kekurangan  suatu  stimulus. Secara umum, perbedaannya dipetakan menjadi berikut pada Tabel 1 [15] :
Tabel 1. Perbedaan Antara Emosi dan Mood Emosi Mood Durasi singkat Durasi lama Spesifik  mengarah  kepada  suatu hal Biasanya lebih umum Biasanya  disertai  dengan  beragam ekspresi wajah Biasanya  tidak  disertai  dengan ekspresi wajah
Pada musik, yang dipakai pada ujicoba kali ini  adalah yang mood , dikarenakan musik adalah stilimulus yang bagus untuk meningkatkan mood seseorang.
K. Genre
Genre musik  adalah  pengelompokan  musik  sesuai  dengan kemiripan  satu  sama  lain.  Sebuah genre dapat  juga didefinisikan oleh teknik musik, gaya, dan konteks musik. Terdapat banyak macam  variasi genre pada suatu musik [16]. Dikarenakan  sebuah genre pada  suatu  lagu  terlalu  banyak, maka  pada  percobaan  ini  dibatasi  hanya  sebatas genre umum suatu  lagu  yaitu classic , electronic , jazz ,  dan rock dimana  di dataset juga sudah tersedia

## L. Tempo
Tempo musik adalah ukuran  kecepatan dalam birama lagu. Ukuran  kecepatan  bisa  diukur  dengan  alat  bernama metronome dan keyboard .
Secara  umum,  tempo  dibagi  menjadi  3  yaitu  lambat,  sedang, dan  cepat.  Tempo  dibagi  berdasarkan  kecepatan  nada  [17]. Berikut pembagiannya berdasarkan BPM / Beats Per Minutes dipetakan pada Tabel 2:
Tabel 2. Pembagian Estimasi Tempo Satuan BPM Estimasi Tempo <100 Lambat 100-135 Sedang >135 Cepat
Untuk  mendapatkan    BPM  suatu  lagu,  penelitian  ini menggunakan software yang  bernama MixMeister BPM Analyzer yang dapat diunduh secara gratis [18].
M. Russel's Circumplex models
Russel's  Circumplex  models adalah  model  yang  digunakan untuk  memetakan  emosi  dari  dua  kombinasi  linear: arousal dan valence [19].  Pada  uji  coba  kali  ini,  akan  dipetakan berdasarkan skor arusal dan valence sesuai dengan Gambar 1.
Gambar 1. Bagan Russel's Circumplex
N. Suppor Vector Machine
SVM  adalah  metode machine  learning yang  bekerja dengan  mencari hyperlane terbaik ( fungsi  klasifier)  yang memisahkan beberapa label yang berbeda [1]. Hyperlane yang optimal  dapat  ditemukan  dengan  cara  mengukur margin  / distance antara hyperlane dengan data yang paling dekat pada masing-masing labelnya.
SVM  telah  digunakan  dalam  berbagai  eksperimen  seperti klasifikasi  identifikasi  pembicara,  pengenalan  obyek,  deteksi wajah  dan  klasifikasi  vokal.  SVM  dapat  mengklasifikasikan data  multi-dimensi  adalah  yang  pada  dasarnya  menentukan perbatasan antara dua kelas atau lebih.
Contoh  pelatihan training data  pada  SVM  menentukan parameter  dari  keputusan  untuk  mengklasifikasikan  fungsi dari  dua  atau  lebih  kelas  dan  memaksimalkan  margin  selama fase pembelajaran. Setelah belajar, klasifikasi pola yang tidak diketahui dapat diperkirakan
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  juga  sesi training dan  sesi testing untuk  mencoba  klasifikasi.  Sesi training merupakan sesi  melakukan  pembelajaran  terhadap  variasi  data-data  yang dimiliki  oleh  suatu  label  sedangkan  sesi testing merupakan proses  uji  coba  prediksi  pada  suatu  data  yang  baru.  Metode SVM  dipilih  karena  percobaan  sebelumnya  klasifkasi  SVM menggunakan  fitur  MPEG-7  dan  hasilnya  baik  [20].  Untuk melakukan  implementasi  SVM  ini,  digunakan library  sklearn dari bahasa pemrograman Python menggunakan default kernel yaitu rbf.

## III. HASIL DAN DISKUSI
Aplikasi  yang  akan  dibuat  pada  penelitian  ini  adalah program  aplikasi mobile. Untuk  alur  jalannya  sistem  akan digambarkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Deskripsi Umum Sistem

## Gambar 3. Tahapan Ekstraksi Fitur Pada Server Java
Keterangan pada penomoran Gambar 3.1:
1. Sebuah lagu direkam melalui aplikasi mobile.
2. Lagu rekaman di upload ke server.
3. Lagu  rekaman  dilakukan  ekstraksi  fitur  dan  pengambilan fitur oleh server Java.
4. Fitur yang diambil dilakukan processing pada server Python (melakukan DWT dan klasifikasi).
5. Hasil akan dikirim kembali pada server.
6. Server akan menampilkan hasil pada aplikasi mobile.

## A. Ekstraksi Fitur
Untuk  detail    tahapan  proses  yang  terjadi  di  server  Java akan digambarkan pada Gambar 3. Suatu lagu akan dilakukan ekstraksi  fitur    sehingga  menghasilkan  metadata  XML  berisi fitur-fitur  MPEG-7.  Setelah  metadata  dihasilkan,  maka dilakukan  pengambilan  fitur  oleh Xquery untuk  mengambil fitur-fitur  yang  akan  dipakai  untuk  disimpan  dalam database. Jika sudah maka tugas pada server Java selesai dan dilanjutkan tahap processing yang ditangani oleh server Python.

## B. Processing
Pada  tahap  ini,  fitur  yang  dipilih  akan  masuk  ke  tahap processing .  Fitur  yang  dipilih  tadi  akan  dilakukan Discrete Wavelet Transform (DWT)  dengan menggunakan tipe wavelet bior 2.8.  Tujuannya  adalah  untuk  menghilangkan noise yang terdapat  pada  sinyal.  Implementasi  yang  dilakukan  untuk melakukan  DWT  ini  menggunakan library Python  yang bernama Pywt. Untuk  detail    tahapan  proses  yang  terjadi  di server Python akan digambarkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Tahapan Processing Pada Server Python
Kemudian  dilanjutkan  tahapan  yaitu  reduksi  data.  Reduksi data yang dimaksud adalah menyamakan panjang sinyal agar menjadi  seragam  untuk  proses  klasifikasi.  Hal  ini  dilakukan karena  ekstraksi  fitur  yang  dihasilkan  mempertimbangkan milidetik juga. Kami telah  melakukan analisa pada 296 lagu dan mengambil panjang  minimal pada setiap fitur yang telah dilakukan  DWT.  Berikut  panjang  sinyal  minimal  untuk  tiap fitur akan dipaparkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Panjang Minimal Tiap Fitur Fitur Panjang minimal Audio Power 4.498 Audio Harmonicity 4.493 Audio Spectrum Centroid 51 Audio Spectrum Spread 51 Audio Spectrum Flatness 107.904
Maka  panjang  sinyal  fitur  setiap  musik  yang  diambil sebanyak angka-angka tersebut, sisanya bisa diabaikan. Proses ini  dijamin  tidak  akan  merusak  sinyal  karena  dari  data  awal panjang  sinyal  seragam  semua  yaitu  45  detik  dan  hanya membuang milidetik saja.
Setelah proses ini, akan masuk pada tahap berikutnya yaitu menggabungkan  fitur  dalam  suatu  list.  Pada  tahap  ini,  fitur- fitur  yang  sudah  dilakukan  DWT  akan  digabungkan  menjadi satu untuk menjadi suatu fitur baru.
Untuk  modul mood , gabungan  fitur  yang  terbentuk  berasal dari Audio  Power dan Audio  Harmonicity .  Sedangkan  untuk modul genre dan tempo, gabungan fitur yang dibentuk adalah kombinasi  dari Audio  Spectrum  Centroid , Audio  Spectrum
Spread ,  dan Audio  Spectrum  Flatness .  Gabungan-gabungan fitur  ini  sudah  dibagi  sama  panjang  fitur  per  kolom  untuk melakukan  klasifikasi,  sehingga  keaslian  informasi  sinyal dijamin tidak akan rusak / berbeda.
Terakhir,  adalah  proses training  data .  Sebelum  tahap klasifikasi  menggunakan  SVM,  ada  proses  yang  namanya melatih  data.  Tujuannya  adalah  agar  mesin  dapat  mengetahui beragam  karakteristik  sinyal  yang  dimaksud  sesuai  dengan label  tertentu.  Implementasi  SVM  dilakukan  menggunakan library Python  yang  bernama sklearn .  Pada  uji  coba  kali  ini adalah  melakukan training data  untuk  tiap  modul  ( mood, genre, dan  tempo)  sebanyak  65  data  per  label.  Berikut  akan diperinci pada Tabel 4.
Tabel 4. Perincian Data Training Modul Mood Label Jumlah Data Training Angry 65 Happy 65 Relaxed 65 Sad 65 Genre
Classic 65 Electronic 65 Jazz 65
Rock 65
Tempo
Slow 65 Medium 65 Fast 65
Setelah mesin membelajari karakteristik-karakteristik sinyal sesuai  yang  diberikan,  maka  prediksi  data  baru  pun  dapat dilakukan.  Sehingga  karakteristik  lagu  rekaman  tadi  dapat diprediksi  memiliki mood, genre ,  ataupun  tempo  apa    sesuai dengan  karakteristik  sinyal  yang  diberikan.  Hasil  prediksi akan  dibawa  kembali  ke  server  untuk  ditampilkan  pada aplikasi mobile .
C. Hasil Percobaan
Pada  percobaan  kali  ini, testing yang  digunakan  adalah  35 sampel untuk mood , 30 sampel tempo, dan 24 sampel genre . Akurasi  dihitung  menggunakan  Persamaan    (21)  yang merupakan  perhitungan  dengan  cara Cohen’s  kappa sebagai berikut:

## ( 8 )
Secara berurutan, Tabel 5, Tabel 6, dan Tabel 7 adalah hasil uji coba pada modul mood , tempo , dan genre . Dengan menggunakan Persamaan (8), maka akurasi yang didapatkan untuk modul mood 75%, tempo 80%, dan genre 87,5 %.
Tabel 5.

## Hasil Percobaan Modul Mood
Actual Testing Angry Happy Relaxed Sad Angry 4 1 0 0 Happy 0 10 0 0 Relaxed 0 3 2 5 Sad 0 0 0 10 Tabel 6. Hasil Percobaan Modul Tempo Actual Testing Fast Medium Slow Fast 5 5 0 Medium 0 10 0 Slow 0 1 9 Tabel 7.
Hasil Percobaan Genre Actual Testing Classic Electronic Jazz Rock Classic 6 0 0 0 Electronic 0 6 0 0 Jazz 1 1 4 0 Rock 0 1 0 5

## IV. KESIMPULAN
Pada modul mood, audio fitur  yang  mempengaruhi adalah Audio Power dan Audio  Harmonicity .  Pada  modul genre, audio fitur  yang berpengaruh  adalah  fitur Audio  Spectrum  Centroid , Audio  Spectrum Spread ,  dan Audio  Spectrum  Flatness .  Terakhir,  pada  modul tempo, audio fitur  yang  berpengaruh  adalah  fitur Audio  Spectrum  Centroid , Audio  Spectrum  Spread ,  dan Audio  Spectrum  Flatness .Fitur  yang berpengaruh pada tempo sama seperti dengan genre . Tingkat akurasi untuk masing-masing  modul sudah baik di mana mood 75%, genre 87,5%, dan tempo 80%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.-G.  Kim,  N.  Moreau,  and  T.  Sikora,  MPEG-7  Audio  and  Beyond: Audio Content Indexing and Retrieval. John Wiley & Sons, 2005.
[2] ISO/IEC  (2001),  ―Information  Technology  —  Multimedia  Content Description Interface — Part 4: Audio,‖ FDIS 15938-4:2001(E), June.
[3] Z.  W.  Ras  and  A.  Wieczorkowska,  Advances  in  Music  Information Retrieval, 1st ed. Springer Publishing Company, Incorporated, 2010.
[4] S. Li, H. Li, and L. Ma, ―Music Genre Classification Based on MPEG-7 Audio  Features,‖  in  Proceedings  of  the  Second  International Conference on Internet Multimedia Computing and Service, New York, NY, USA, 2010, pp. 185–188.
[5] R.  X.  Gao  and  R.  Yan,  Wavelets:  Theory  and  Applications  for Manufacturing, 2011 edition. New York; London: Springer, 2010.
[6] B. T. Nugraha, R. Sarno, D. A. Asfani, T. Igasaki, and M. N. Munawar, ―Classification  of  driver  fatigue  state  based  on  EEG  using  Emotiv EPOC+,‖  J.  Theor.  Appl.  Inf.  Technol.,  vol.  86,  no.  3,  pp.  347–359, Apr. 2016.
[7] R.  Sarno, M.  N. Munawar,  B.  T.  Nugraha, R.  Sarno, M.  N.  Munawar, and  B.  T.  Nugraha,  ―Real-Time  Electroencephalography-Based Emotion Recognition System,‖ Int. Rev. Comput. Softw. IRECOS, vol. 11, no. 5, pp. 456–465, May 2016.
[8] R. Sarno, B. T. Nugraha, M. N. Munawar, R. Sarno, B. T. Nugraha, and M.  N.  Munawar,  ―Real  Time  Fatigue-Driver  Detection  from Electroencephalography  Using  Emotiv  EPOC+,‖  Int.  Rev.  Comput. Softw. IRECOS, vol. 11, no. 3, pp. 214–223, Mar. 2016.
[9] M. N. Munawar, R. Sarno, D. A. Asfani, T. Igasaki, and B. T. Nugraha, ―Significant  preprocessing  method  in  EEG-Based  emotions classification,‖  J.  Theor.  Appl.  Inf.  Technol.,  vol.  87, no.  2,  pp. 176– 190, May 2016.
[10] D. R. Wijaya, R. Sarno, and E. Zulaika, ―Information Quality Ratio as a novel metric for mother wavelet selection,‖ Chemom. Intell. Lab. Syst., vol. 160, pp. 59–71, Jan. 2017.
[11] M.  Gruhne,  R.  Tous,  J.  Delgado,  M.  Doeller,  and  H.  Kosch, ―Introduction of an Mpeg-7 Query Format.‖
[12] B.  Team,  ―The  XML  Database,‖  27-May-2015.  [Online].  Available: http://basex.org/home/. [Accessed: 15-Jan-2017].
[13] M. Soleymani, M. N. Caro, E. M. Schmidt, C. Ya Sha, and Y.-H. Yang, ―Emotion  in  Music  Database  -  MediaEval  2013  -  aka  1000  songs.‖ [Online]. Available: http://cvml.unige.ch/databases/emoMusic/. [Accessed: 19-Dec-2016].
[14] M. Soleymani, M. N. Caro, E. M. Schmidt, C.-Y. Sha, and Y.-H. Yang, ―1000  Songs  for  Emotional  Analysis  of  Music,‖  Proc.  ACM  Int. Multimed. Conf. Exhib., vol. 6, no. 1, pp. 1–14, 2015.
[15] D. Hume, Emotion and Moods. Organizational behavior, 2012.
[16] ―About  the  Music  Genres  List  Site,‖  Music  Genres  List.  [Online]. Available: http://www.musicgenreslist.com/about-music-genre-site/. [Accessed: 15-Jan-2017].
[17] Y.-Y.  Chang  and  Y.-C.  Lin,  ―Music  Tempo  (Speed)  Classification,‖ 2005.
[18] ―MixMeister  BPM  Analyzer,‖  Softonic.  [Online].  Available: https://mixmeister-bpm-analyzer.en.softonic.com/.  [Accessed:  15-Jan- 2017].
[19] M.  Nardelli,  G.  Valenza,  A.  Greco,  A.  Lanata,  and  E.  P.  Scilingo, ―Recognizing  Emotions  Induced  by  Affective  Sounds  through  Heart Rate Variability,‖ IEEE Trans. Affect. Comput., vol. 6, no. 4, pp. 385– 394, Oct. 2015.
[20] C.-H. Lin et al., ―SVM-Based Sound Classification Based on MPEG-7 Audio  LLDs  and  Related  Enhanced  Features,‖  in  Convergence  and
Hybrid Information Technology, 2012, pp. 536–543.