心拍音のスペクトログラム
スペクトルエンジニアリングは、時系列データに対するMachine Learningで最も一般的な手法のひとつです。最初のステップは、音のスペクトログラムを計算することです。これは、時間とともにその音にどのようなスペクトル成分（例：低い音や高い音）が含まれているかを表します。この演習では、心拍音の音声ファイルからスペクトログラムを計算します。
単一の心拍音は変数audioに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import the stft function
____
# Prepare the STFT
HOP_LENGTH = 2**4
spec = ____(audio, hop_length=HOP_LENGTH, n_fft=2**7)