Spectrale features engineeren
Zoals je waarschijnlijk kunt zien, bevat een spectrogram veel meer informatie dan een ruwe audiofile. Door de spectrale features te berekenen, krijg je een veel beter beeld van wat er gebeurt. Er zijn dan ook allerlei spectrale features die je kunt berekenen met het spectrogram als basis. In deze oefening bekijk je een paar van deze features.
Het spectrogram spec uit de vorige oefening is beschikbaar in je werkruimte.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Machine Learning voor tijdreeksgegevens in Python
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
import librosa as lr
# Calculate the spectral centroid and bandwidth for the spectrogram
bandwidths = lr.feature.____(S=____)[0]
centroids = lr.feature.____(S=____)[0]