COVID-19 Detection via Fusion of Modulation Spectrum and Linear Prediction Speech Features
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
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has drastically impacted life around the globe. As life returns to pre-pandemic routines, COVID-19 testing has become a key component, assuring that travellers and citizens are free from the disease. Conventional tests can be expensive, time-consuming (results can take up to 48h), and require laboratory testing. Rapid antigen testing, in turn, can generate results within 15-30 minutes and can be done at home, but research shows they achieve very poor sensitivity rates. In this paper, we propose an alternative test based on speech signals recorded at home with a portable device. It has been well-documented that the virus affects many of the speech production systems (e.g., lungs, larynx, and articulators). As such, we propose the use of new modulation spectral features and linear prediction analysis to characterize these changes and design a two-stage COVID-19 prediction system by fusing the proposed features. Experiments with three COVID-19 speech datasets (CSS, DiCOVA2, and Cambridge subset) show that the two-stage feature fusion system outperforms the benchmark systems of CSS and Cambridge datasets while maintaining lower complexity compared to DL-based systems. Furthermore, the two-stage system demonstrates higher generalizability to unseen conditions in a cross-dataset testing evaluation scheme. The generalizability and interpretability of our proposed system demonstrate the potential for accessible, low-cost, at-home COVID-19 testing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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