基于动静态特征双输入神经网络的咳嗽声诊断COVID19算法

文档名：基于动静态特征双输入神经网络的咳嗽声诊断COVID19算法
摘要：新型冠状病毒肺炎(COVID-19)已经在世界范围内造成了严重影响,在防控疫情方面学者们进行了大量研究.利用咳嗽声判断病变部位来诊断新冠肺炎具有非接触、成本低、易获取等优点,但是此类研究在国内较为匮乏.梅尔倒谱系数(MelFrequencyCepstralCoefficients,MFCC)特征仅能够表示声音的静态特征,而一阶差分MFCC特征还能反应声音的动态特征.为了更好地防治新冠肺炎,本文提出了基于动静态特征双输入神经网络的咳嗽声诊断新冠肺炎算法,通过咳嗽声诊断新冠肺炎.在Coswara数据集基础上,对咳嗽声的音频进行裁剪,提取MFCC和一阶差分MFCC特征训练了一个动静态特征双输入神经网络模型.本文模型采用统计池化层,可以输入不同长度的MFCC特征.实验结果表明,与现有模型相比较,本文算法明显提升了识别准确率、召回率、特异性和F1值.

作者：张永梅  孙捷Author：ZHANGYong-mei  SUNJie
作者单位：北方工业大学信息学院,北京100144
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(1)
分类号：TN912TP183
关键词：深度学习  咳嗽声  新冠肺炎  梅尔倒谱系数  音频技术  卷积神经网络  
机标分类号：TN912.34TP301R563.1
在线出版日期：2023年3月10日
基金项目：国家重点研发计划基于动静态特征双输入神经网络的咳嗽声诊断COVID-19算法[
期刊论文]  电子学报--2023, 51(1)张永梅  孙捷新型冠状病毒肺炎(COVID-19)已经在世界范围内造成了严重影响,在防控疫情方面学者们进行了大量研究.利用咳嗽声判断病变部位来诊断新冠肺炎具有非接触、成本低、易获取等优点,但是此类研究在国内较为匮乏.梅尔倒谱系数(Me...参考文献和引证文献
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2024-12-14 12:06 上传 基于动静态特征双输入神经网络的咳嗽声诊断COVID19算法.pdf

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