Concevoir des caractéristiques spectrales
Comme vous pouvez certainement le constater, un spectrogramme contient bien plus d’informations qu’un simple fichier audio brut. En calculant des caractéristiques spectrales, vous avez une bien meilleure idée de ce qui se passe. Il existe donc toutes sortes de caractéristiques spectrales que vous pouvez calculer à partir du spectrogramme. Dans cet exercice, vous allez en explorer quelques-unes.
Le spectrogramme spec de l’exercice précédent est disponible dans votre espace de travail.
Cet exercice fait partie du cours
Machine Learning for Time Series Data in Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
import librosa as lr
# Calculate the spectral centroid and bandwidth for the spectrogram
bandwidths = lr.feature.____(S=____)[0]
centroids = lr.feature.____(S=____)[0]