Espectrogramas de audio de latidos
La ingeniería espectral es una de las técnicas más comunes en machine learning para datos de series temporales. El primer paso en este proceso es calcular un espectrograma del sonido. Describe qué contenido espectral (por ejemplo, tonos graves y agudos) están presentes en el sonido a lo largo del tiempo. En este ejercicio, calcularás un espectrograma de un archivo de audio de latidos.
Hemos cargado un único sonido de latido en la variable audio.
Este ejercicio forma parte del curso
Machine learning para datos de series temporales en Python
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Import the stft function
____
# Prepare the STFT
HOP_LENGTH = 2**4
spec = ____(audio, hop_length=HOP_LENGTH, n_fft=2**7)