探索听觉声学特征用于新冠肺炎诊断
声音
2022-01-25 v1 音频与语音处理
摘要
当前冠状病毒疫情的暴发迅速升级为严重的全球性问题，现已被世界卫生组织宣布为国际关注的突发公共卫生事件。传染病无国界，因此在控制疫情时，时机至关重要。在威胁扩散之前尽早发现极为重要。在首届 DiCOVA 挑战赛成功后，组织者发布了第二届 DiCOVA 挑战赛，旨在通过呼吸、咳嗽与语音音频样本诊断 COVID-19。本文介绍了利用呼吸、咳嗽与语音录音进行 COVID-19 检测的自动系统细节。我们开发了不同的前端听觉声学特征，并采用双向长短期记忆网络（bi-LSTM）作为分类器。结果令人鼓舞，并展示了听觉声学特征在呼吸、咳嗽与语音三个赛道间高度互补的特性，在测试集上取得了 86.60% 的 AUC。
引用
@article{arxiv.2201.09110,
title = {Exploring auditory acoustic features for the diagnosis of the Covid-19},
author = {Madhu R. Kamble and Jose Patino and Maria A. Zuluaga and Massimiliano Todisco},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09110},
year = {2022}
}
备注
Accepted in ICASSP 2022