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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

Maschinelles Lernen für Zeitreihendaten in Python

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Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

import librosa as lr

# Calculate the spectral centroid and bandwidth for the spectrogram
bandwidths = lr.feature.____(S=____)[0]
centroids = lr.feature.____(S=____)[0]
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