Проєктування спектральних ознак
Як ви, напевно, помітили, у спектрограмі значно більше інформації, ніж у сирому аудіофайлі. Обчислюючи спектральні ознаки, ви набагато краще розумієте, що відбувається. Тому існують різні спектральні ознаки, які можна обчислювати, використовуючи спектрограму як основу. У цій вправі ви розглянете кілька таких ознак.
Спектрограма spec з попередньої вправи доступна у вашому робочому середовищі.
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning для часових рядів у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
import librosa as lr
# Calculate the spectral centroid and bandwidth for the spectrogram
bandwidths = lr.feature.____(S=____)[0]
centroids = lr.feature.____(S=____)[0]