소리의 엔벌로프 계산하기
모델에서 사용할 수 있는 특성을 개선하는 한 가지 방법은 데이터에 포함된 일부 잡음을 제거하는 것입니다. 오디오 데이터에서는 보통 데이터를 평활화(smooth) 한 다음 정류(rectify) 하여 시간에 따른 전체 음향 에너지를 더 분명하게 구분할 수 있도록 합니다. 이번 연습 문제에서 이를 직접 해 보겠습니다.
심장박동 소리 파일은 변수 audio 에 들어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 시계열 데이터 Machine Learning
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Plot the raw data first
audio.____(figsize=(10, 5))
plt.show()