Spektrale Features entwickeln
Wie du sicher merkst, steckt in einem Spektrogramm viel mehr Information als in einer rohen Audiodatei. Durch das Berechnen spektraler Features bekommst du ein deutlich besseres Bild davon, was passiert. Entsprechend gibt es allerhand spektrale Features, die du auf Basis des Spektrogramms berechnen kannst. In dieser Übung schaust du dir einige davon an.
Das Spektrogramm spec aus der vorherigen Übung steht dir in deinem Workspace zur Verfügung.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Maschinelles Lernen für Zeitreihendaten in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
import librosa as lr
# Calculate the spectral centroid and bandwidth for the spectrogram
bandwidths = lr.feature.____(S=____)[0]
centroids = lr.feature.____(S=____)[0]