Espectrogramas de áudio de batimentos cardíacos
A engenharia espectral é uma das técnicas mais comuns em Machine Learning para dados de séries temporais. O primeiro passo nesse processo é calcular um espectrograma do som. Isso descreve quais conteúdos espectrais (por exemplo, tons graves e agudos) estão presentes no som ao longo do tempo. Neste exercício, você vai calcular o espectrograma de um arquivo de áudio de batimentos cardíacos.
Carregamos um único som de batimento cardíaco na variável audio.
Este exercício faz parte do curso
Machine Learning para dados de séries temporais em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import the stft function
____
# Prepare the STFT
HOP_LENGTH = 2**4
spec = ____(audio, hop_length=HOP_LENGTH, n_fft=2**7)