Expiratory and Inspiratory Cries Detection Using Different Signals' Decomposition Techniques
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of automatic cry signal segmentation for the purposes of infant cry analysis. The main goal is to automatically detect expiratory and inspiratory phases from recorded cry signals. The approach used in this paper is made up of three stages: signal decomposition, features extraction, and classification. In the first stage, short-time Fourier transform, empirical mode decomposition (EMD), and wavelet packet transform have been considered. In the second stage, various set of features have been extracted, and in the third stage, two supervised learning methods, Gaussian mixture models and hidden Markov models, with four and five states, have been discussed as well. The main goal of this work is to investigate the EMD performance and to compare it with the other standard decomposition techniques. A combination of two and three intrinsic mode functions (IMFs) that resulted from EMD has been used to represent cry signal. The performance of nine different segmentation systems has been evaluated. The experiments for each system have been repeated several times with different training and testing datasets, randomly chosen using a 10-fold cross-validation procedure. The lowest global classification error rates of around 8.9% and 11.06% have been achieved using a Gaussian mixture models classifier and a hidden Markov models classifier, respectively. Among all IMF combinations, the winner combination is IMF3+IMF4+IMF5.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».