論文の概要: Fused Audio Instance and Representation for Respiratory Disease Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10581v4
• Date: Thu, 23 Nov 2023 09:15:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 05:21:44.589499
• Title: Fused Audio Instance and Representation for Respiratory Disease Detection
• Title（参考訳）: 呼吸疾患検出のための融合音声例と表現
• Authors: Tuan Truong, Matthias Lenga, Antoine Serrurier, Sadegh Mohammadi
• Abstract要約: 呼吸器疾患の検出方法としてFAIR(Fused Audio Instance and Representation)を提案する。 体音の波形とスペクトログラムの表現を組み合わせることで、COVID-19検出のユースケースについて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6827423171182154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio-based classification techniques on body sounds have long been studied to aid in the diagnosis of respiratory diseases. While most research is centered on the use of cough as the main biomarker, other body sounds also have the potential to detect respiratory diseases. Recent studies on COVID-19 have shown that breath and speech sounds, in addition to cough, correlate with the disease. Our study proposes Fused Audio Instance and Representation (FAIR) as a method for respiratory disease detection. FAIR relies on constructing a joint feature vector from various body sounds represented in waveform and spectrogram form. We conducted experiments on the use case of COVID-19 detection by combining waveform and spectrogram representation of body sounds. Our findings show that the use of self-attention to combine extracted features from cough, breath, and speech sounds leads to the best performance with an Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) score of 0.8658, a sensitivity of 0.8057, and a specificity of 0.7958. Compared to models trained solely on spectrograms or waveforms, the use of both representations results in an improved AUC score, demonstrating that combining spectrogram and waveform representation helps to enrich the extracted features and outperforms the models that use only one representation.
• Abstract（参考訳）: 体音の音声に基づく分類技術は、呼吸器疾患の診断を助けるために長年研究されてきた。 ほとんどの研究は、主要なバイオマーカーとしてcoughの使用に重点を置いているが、他の身体音は呼吸器疾患を検出する可能性も持っている。 新型コロナウイルスに関する最近の研究によると、息の音と発声音は、この病気と相関している。 本研究は,呼吸性疾患の診断方法としてFAIR(Fused Audio Instance and Representation)を提案する。 フェアは波形とスペクトログラムで表される様々なボディサウンドからジョイント特徴ベクトルを構築することに依存している。 体音の波形とスペクトログラムの表現を組み合わせることで、COVID-19検出のユースケースについて実験を行った。 以上の結果から, 聴覚, 呼吸, 音声から抽出した特徴を組み合わすことで, 受信者動作特性曲線(AUC)スコアが0.8658, 感度が0.8057, 特異性が0.7958であることが示唆された。 スペクトログラムや波形にのみ訓練されたモデルと比較して、両表現の使用によりAUCスコアが向上し、スペクトルと波形表現の組み合わせは抽出した特徴を豊かにし、1つの表現のみを使用するモデルよりも優れていることを示す。

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