Recursos derivados: O tempograma
Uma vantagem de limpar seus dados é que isso permite que você calcule dados mais sofisticados
características. Por exemplo, o cálculo de envelope que você realizou é uma técnica comum
na computação de recursos de andamento e ritmo. Neste exercício, você usará librosa
para computar alguns recursos de andamento e ritmo para dados de batimentos cardíacos e ajustar um modelo mais uma vez.
Observe que as funções do site librosa tendem a operar somente em matrizes numpy em vez de DataFrames,
portanto, acessaremos nossos dados do Pandas como uma matriz Numpy com o atributo .values.
Este exercício faz parte do curso
Aprendizado de máquina para dados de séries temporais em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Calculate the tempo of the sounds
tempos = []
for col, i_audio in audio.items():
tempos.append(lr.beat.____(i_audio.values, sr=sfreq, hop_length=2**6, aggregate=None))
# Convert the list to an array so you can manipulate it more easily
tempos = np.array(tempos)
# Calculate statistics of each tempo
tempos_mean = tempos.____(axis=-1)
tempos_std = tempos.____(axis=-1)
tempos_max = tempos.____(axis=-1)