利用录制咳嗽声在2021 DiCOVA挑战赛中检测COVID-19
声音
2021-05-25 v1 音频与语音处理
摘要
COVID-19已导致超过1亿例感染，并因其高传播率和有限的检测手段造成了全球封锁。当前的诊断检测可能昂贵、可用性有限、耗时且需要高风险的线下预约。已有研究表明，有症状的COVID-19会严重损害呼吸系统的正常功能，从而影响咳嗽声学特征。2021 DiCOVA挑战赛@INTERSPEECH旨在通过分析从COVID-19阳性与非COVID-19个体收集的声学数据集，为该问题寻找科学与工程见解。本报告描述了我们参与该挑战赛（Track 1）的情况。我们在盲测上取得了82.37%的AUC ROC，优于挑战赛69.85%的基线。
引用
@article{arxiv.2105.10619,
title = {COVID-19 Detection Using Recorded Coughs in the 2021 DiCOVA Challenge},
author = {Benjamin Elizalde and Daniel Tompkins},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.10619},
year = {2021}
}