Examiner les données de classification
Dans ces derniers exercices du chapitre, vous allez explorer les deux jeux de données que vous utiliserez dans ce cours.
Le premier est un ensemble de sons de battements de cœur. Normalement, le cœur produit un motif sonore prévisible lorsqu'il bat, mais certains troubles peuvent le faire battre de façon anormale. Ce jeu de données contient un ensemble d'entraînement avec des étiquettes pour chaque type de battement, ainsi qu'un ensemble de test sans étiquettes. Vous utiliserez l'ensemble de test pour valider vos modèles.
Comme vous disposez de données étiquetées, ce jeu de données se prête bien à la classification. D'ailleurs, il a d'abord été proposé dans le cadre d'une compétition publique sur Kaggle.
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning pour les données chronologiques en Python
Instructions de l’exercice
- Utilisez
globpour retourner la liste des fichiers.wavdans le répertoiredata_dir. - Importez le premier fichier audio de la liste avec
librosa. - Générez un tableau
timepour les données. - Tracez la forme d'onde de ce fichier, ainsi que le tableau de temps.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
import librosa as lr
from glob import glob
# List all the wav files in the folder
audio_files = ____(data_dir + '/*.wav')
# Read in the first audio file, create the time array
audio, sfreq = lr.load(____)
time = np.arange(0, len(audio)) / ____
# Plot audio over time
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(____, ____)
ax.set(xlabel='Time (s)', ylabel='Sound Amplitude')
plt.show()