論文の概要: Audio, Speech, Language, & Signal Processing for COVID-19: A
Comprehensive Overview
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14445v1
- Date: Sun, 29 Nov 2020 21:33:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-07 08:54:56.267359
- Title: Audio, Speech, Language, & Signal Processing for COVID-19: A
Comprehensive Overview
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)の音声・音声・言語・信号処理
- Authors: Gauri Deshpande, Bj\"orn W. Schuller
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、2020年の世界的研究の焦点となっている。
新型コロナウイルスの症状の大部分は、呼吸器系の機能に関連している。
この研究は、音声やその他の人間が生成する音声信号の中で、新型コロナウイルスのマーカーを特定することに焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The Coronavirus (COVID-19) pandemic has been the research focus world-wide in
the year 2020. Several efforts, from collection of COVID-19 patients' data to
screening them for the virus's detection are taken with rigour. A major portion
of COVID-19 symptoms are related to the functioning of the respiratory system,
which in-turn critically influences the human speech production system. This
drives the research focus towards identifying the markers of COVID-19 in speech
and other human generated audio signals. In this paper, we give an overview of
the speech and other audio signal, language and general signal processing-based
work done using Artificial Intelligence techniques to screen, diagnose,
monitor, and spread the awareness aboutCOVID-19. We also briefly describe the
research related to detect accord-ing COVID-19 symptoms carried out so far. We
aspire that this collective information will be useful in developing automated
systems, which can help in the context of COVID-19 using non-obtrusive and easy
to use modalities such as audio, speech, and language.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが2020年の世界的研究の中心となっている。
新型コロナウイルス患者のデータ収集からウイルス検出のための検査まで、いくつかの取り組みが厳格に行われている。
新型コロナウイルスの症状の大部分は、人間の音声生成システムに重要な影響を与える呼吸器系の機能に関連している。
これにより、covid-19のマーカーを音声や他の人間が生成した音声信号で識別する研究が進められている。
本稿では,人工知能を用いた音声およびその他の音声信号,言語,一般信号処理に基づく作業の概要について述べる。
また、これまでに行われた新型コロナウイルスの症状の一致を検出するための研究についても簡単に説明します。
私たちは、この集団的な情報が、covid-19のコンテキストにおいて、音声、音声、言語といった非強迫的かつ使いやすいモダリティを使用して役立つ自動システムの開発に有用であると確信しています。
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