Inspecionando os dados de classificação
Nestes exercícios finais deste capítulo, você vai explorar os dois conjuntos de dados que usará neste curso.
O primeiro é uma coleção de sons de batimentos cardíacos. Corações normalmente têm um padrão de som previsível à medida que batem, mas alguns distúrbios podem fazer o coração bater de forma anormal. Este conjunto de dados contém um conjunto de treinamento com rótulos para cada tipo de batimento e um conjunto de teste sem rótulos. Você usará o conjunto de teste para validar seus modelos.
Como você tem dados rotulados, este conjunto é ideal para classificação. Na verdade, ele foi oferecido originalmente como parte de uma competição pública no Kaggle.
Este exercício faz parte do curso
Machine Learning para dados de séries temporais em Python
Instruções do exercício
- Use
globpara retornar uma lista dos arquivos.wavno diretóriodata_dir. - Importe o primeiro arquivo de áudio da lista usando
librosa. - Gere um vetor
timepara os dados. - Faça o gráfico da forma de onda desse arquivo junto com o vetor de tempo.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
import librosa as lr
from glob import glob
# List all the wav files in the folder
audio_files = ____(data_dir + '/*.wav')
# Read in the first audio file, create the time array
audio, sfreq = lr.load(____)
time = np.arange(0, len(audio)) / ____
# Plot audio over time
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(____, ____)
ax.set(xlabel='Time (s)', ylabel='Sound Amplitude')
plt.show()