Calcolare l’inviluppo del suono
Uno dei modi per migliorare le feature a disposizione del tuo modello è rimuovere parte del rumore presente nei dati. Nei dati audio, un metodo comune è quello di levigare (smooth) i dati e poi rettificarli così che la quantità totale di energia sonora nel tempo sia più distinguibile. Farai proprio questo in questo esercizio.
Un file con il battito cardiaco è disponibile 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.
# Plot the raw data first
audio.____(figsize=(10, 5))
plt.show()