Khám phá dữ liệu phân loại
Trong các bài tập cuối cùng của chương này, bạn sẽ khám phá hai bộ dữ liệu sẽ dùng trong khóa học.
Bộ đầu tiên là tập hợp các âm thanh nhịp tim. Thông thường, tim có mẫu âm thanh dự đoán được khi đập, nhưng một số rối loạn có thể khiến nhịp tim đập một cách bất thường. Bộ dữ liệu này gồm một tập huấn luyện có nhãn cho từng loại nhịp tim và một tập kiểm tra không có nhãn. Bạn sẽ dùng tập kiểm tra để kiểm định các mô hình của mình.
Vì bạn có dữ liệu đã được gán nhãn, đây là bộ dữ liệu lý tưởng cho bài toán phân loại. Thực tế, nó ban đầu được đưa ra như một phần của cuộc thi Kaggle công khai.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Dữ liệu Chuỗi thời gian bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
globđể lấy danh sách các tệp.wavtrong thư mụcdata_dir. - Nhập tệp âm thanh đầu tiên trong danh sách bằng
librosa. - Tạo một mảng
timecho dữ liệu. - Vẽ dạng sóng (waveform) cho tệp này cùng với mảng thời gian.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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()