COVID-19 respiratory sound analysis and classification using audio textures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Since the COVID-19 outbreak, a major scientific effort has been made by researchers and companies worldwide to develop a digital diagnostic tool to screen this disease through some biomedical signals, such as cough, and speech. Joint time–frequency feature extraction techniques and machine learning (ML)-based models have been widely explored in respiratory diseases such as influenza, pertussis, and COVID-19 to find biomarkers from human respiratory system-generated acoustic sounds. In recent years, a variety of techniques for discriminating textures and computationally efficient local texture descriptors have been introduced, such as local binary patterns and local ternary patterns, among others. In this work, we propose an audio texture analysis of sounds emitted by subjects in suspicion of COVID-19 infection using time–frequency spectrograms. This approach of the feature extraction method has not been widely used for biomedical sounds, particularly for COVID-19 or respiratory diseases. We hypothesize that this textural sound analysis based on local binary patterns and local ternary patterns enables us to obtain a better classification model by discriminating both people with COVID-19 and healthy subjects. Cough, speech, and breath sounds from the INTERSPEECH 2021 ComParE and Cambridge KDD databases have been processed and analyzed to evaluate our proposed feature extraction method with ML techniques in order to distinguish between positive or negative for COVID-19 sounds. The results have been evaluated in terms of an unweighted average recall (UAR). The results show that the proposed method has performed well for cough, speech, and breath sound classification, with a UAR up to 100.00%, 60.67%, and 95.00%, respectively, to infer COVID-19 infection, which serves as an effective tool to perform a preliminary screening of COVID-19.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle