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  5. Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析

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演習

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。

指示1 / 3

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エンベロープ計算に使う生の音声を可視化します。