Calculer l'enveloppe sonore
L'une des façons d'améliorer les caractéristiques offertes à votre modèle consiste à retirer une partie du bruit présent dans les données. Pour les données audio, on le fait souvent en lissant les données, puis en les redressant afin que la quantité totale d'énergie sonore dans le temps soit plus facile à distinguer. C'est ce que vous ferez dans cet exercice.
Un fichier de battement cardiaque est disponible dans la variable audio.
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning pour les données chronologiques en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Plot the raw data first
audio.____(figsize=(10, 5))
plt.show()