Creare feature spettrali
Come avrai notato, in uno spettrogramma c’è molta più informazione rispetto a un file audio grezzo. Calcolando le feature spettrali, hai un’idea molto più chiara di cosa sta succedendo. Per questo esistono molti tipi di feature spettrali che puoi calcolare usando lo spettrogramma come base. In questo esercizio, ne esplorerai alcune.
Lo spettrogramma spec dell’esercizio precedente è disponibile nel tuo workspace.
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 librosa as lr
# Calculate the spectral centroid and bandwidth for the spectrogram
bandwidths = lr.feature.____(S=____)[0]
centroids = lr.feature.____(S=____)[0]