Engenharia de features espectrais
Como você já deve ter percebido, há muito mais informação em um espectrograma do que em um arquivo de áudio bruto. Ao calcular as features espectrais, você tem uma ideia muito melhor do que está acontecendo. Assim, existem vários tipos de features espectrais que você pode calcular usando o espectrograma como base. Neste exercício, você vai explorar algumas dessas features.
O espectrograma spec do exercício anterior está disponível no seu ambiente de trabalho.
Este exercicio faz parte do curso
Machine Learning para dados de séries temporais em Python
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
import librosa as lr
# Calculate the spectral centroid and bandwidth for the spectrogram
bandwidths = lr.feature.____(S=____)[0]
centroids = lr.feature.____(S=____)[0]