Buenas, otros detalles a tener en cuenta:
1) Nosotros estuvimos trabajando con un archivo .npy, sin embargo cuando ustedes graben, van a obtener un archivo .wav. Es similar, solo que van a tener que utilizar otra función de python para levantar los datos. Un ejemplo de función es la siguiente:
1) Nosotros estuvimos trabajando con un archivo .npy, sin embargo cuando ustedes graben, van a obtener un archivo .wav. Es similar, solo que van a tener que utilizar otra función de python para levantar los datos. Un ejemplo de función es la siguiente:
filename = 'archivo.wav'
fs, data = wavfile.read(filename)
data = np.array(data).astype(float)
2) Cuando graben, van a hacerlo con una frecuenica de muestreo que seleccionen ustedes. El archivo con el que venimos trabajando estaba sampleado a 96kHz, pero obviamente este puede no ser el caso para la señal que ustedes grabaron. Lo que les recomiendo, es luego de levantar la señal en el notebook, lo primero que hacen es resamplearla (como ya saben hacerlo) de la frecuencia de muestreo con la que grabaron a 96kHz. Luego el notebook lo tendrian que poder usar sin ningun otro cambio.
3) Les recomiendo utilizar la frecuencia de muestreo más pequeña (250 kHz), ya que sino les va a quedar un archivo muy grande (sobre todo si graban varios minutos), y quizas la memoria del colab no es suficiente para levantar eel archivo y les colapse.
4) Un detalle importante al resamplear, es utilizar un filtro pasabajo justo antes de resamplear, en la mitad de la nueva frecuencia de muestreo. Si la nueva frecuencia de muestreo va a ser 96kHz, antes de resamplear pasen la señal por un filtro de 48kHz. La razón de esto es un poco lo que vimos en el parcial con el teorema de muestreo, y como si tenemos componentes de señal por encima de la mitad de la frecuencia de muestreo, estas se agregan como ruido dentro del espectro.
Cualquier otra consulta me avisan
Nacho