심장 박동 오디오의 스펙트로그램
스펙트럼 엔지니어링은 시계열 데이터용 Machine Learning에서 가장 널리 쓰이는 기법 중 하나예요. 이 과정의 첫 단계는 소리의 스펙트로그램을 계산하는 것입니다. 스펙트로그램은 시간에 따라 소리에 어떤 스펙트럼 성분(예: 저음과 고음)이 포함되어 있는지를 보여줘요. 이 연습 문제에서는 심장 박동 오디오 파일의 스펙트로그램을 계산해 보겠습니다.
단일 심장 박동 소리를 변수 audio에 로드해 두었습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 시계열 데이터 Machine Learning
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import the stft function
____
# Prepare the STFT
HOP_LENGTH = 2**4
spec = ____(audio, hop_length=HOP_LENGTH, n_fft=2**7)