Deep Audio Features and Self-Supervised Learning for Early Diagnosis of Neonatal Diseases: Sepsis and Respiratory Distress Syndrome Classification from Infant Cry Signals
Notice bibliographique
Résumé
Neonatal mortality remains a critical global challenge, particularly in resource-limited settings with restricted access to advanced diagnostic tools. Early detection of life-threatening conditions like Sepsis and Respiratory Distress Syndrome (RDS), which significantly contribute to neonatal deaths, is crucial for timely interventions and improved survival rates. This study investigates the use of newborn cry sounds, specifically the expiratory segments (the most informative parts of cry signals) as non-invasive biomarkers for early disease diagnosis. We utilized an expanded and balanced cry dataset, applying Self-Supervised Learning (SSL) models—wav2vec 2.0, WavLM, and HuBERT—to extract feature representations directly from raw cry audio signals. This eliminates the need for manual feature extraction while effectively capturing complex patterns associated with sepsis and RDS. A classifier consisting of a single fully connected layer was placed on top of the SSL models to classify newborns into Healthy, Sepsis, or RDS groups. We fine-tuned the SSL models and classifiers by optimizing hyperparameters using two learning rate strategies: linear and annealing. Results demonstrate that the annealing strategy consistently outperformed the linear strategy, with wav2vec 2.0 achieving the highest accuracy of approximately 90% (89.76%). These findings highlight the potential of integrating this method into Newborn Cry Diagnosis Systems (NCDSs). Such systems could assist medical staff in identifying critically ill newborns, prioritizing care, and improving neonatal outcomes through timely interventions.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».