音のエンベロープを計算する

モデルで使う特徴量を改善する方法のひとつは、データに含まれるノイズを取り除くことです。音声データでは、データをsmooth（平滑化）し、その後にrectify（整流）して、時間とともに変化する音エネルギーの総量をより判別しやすくするのが一般的です。今回の演習では、これを実践します。

心拍音のファイルは変数audioに用意されています。