Spettrogrammi di audio del battito cardiaco
La progettazione spettrale è una delle tecniche più comuni nel Machine Learning per i dati di serie temporali. Il primo passo in questo processo è calcolare uno spettrogramma del suono. Questo descrive quale contenuto spettrale (ad esempio, frequenze basse e alte) è presente nel suono nel tempo. In questo esercizio calcolerai lo spettrogramma di un file audio di battito cardiaco.
Abbiamo caricato un singolo suono di battito cardiaco nella variabile audio.
Questo esercizio fa parte del corso
Machine Learning per dati di serie temporali in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Import the stft function
____
# Prepare the STFT
HOP_LENGTH = 2**4
spec = ____(audio, hop_length=HOP_LENGTH, n_fft=2**7)