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 de sonido. Esto describe qué contenido espectral (p. ej., tonos graves y agudos) está presente en el sonido a lo largo del tiempo. En este ejercicio, vas a calcular el 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
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Import the stft function
____
# Prepare the STFT
HOP_LENGTH = 2**4
spec = ____(audio, hop_length=HOP_LENGTH, n_fft=2**7)