De envelop van geluid berekenen
Een manier om de features voor je model te verbeteren is door wat ruis uit de gegevens te halen. Bij audiodata doe je dit vaak door de data eerst te smoothing en daarna te rectificeren, zodat de totale hoeveelheid geluidsenergie in de tijd beter te onderscheiden is. Dat ga je in deze oefening doen.
Een hartslagbestand is beschikbaar in de variabele audio.
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.
# Plot the raw data first
audio.____(figsize=(10, 5))
plt.show()