論文の概要: L3-Net Deep Audio Embeddings to Improve COVID-19 Detection from Smartphone Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07682v1
• Date: Mon, 16 May 2022 13:50:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-17 17:59:04.611944
• Title: L3-Net Deep Audio Embeddings to Improve COVID-19 Detection from Smartphone Data
• Title（参考訳）: スマートフォンのデータからcovid-19検出を改善するl3-netディープオーディオ埋め込み
• Authors: Mattia Giovanni Campana, Andrea Rovati, Franca Delmastro, Elena Pagani
• Abstract要約: 人工呼吸記録から有意な特徴を自動的に抽出する深層埋め込みモデルL3-Netの有効性について検討した。 結果は、L3-Netと手作りの機能の組み合わせが、AUCの他の作品のパフォーマンスを28.57%上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.505634045241288
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smartphones and wearable devices, along with Artificial Intelligence, can represent a game-changer in the pandemic control, by implementing low-cost and pervasive solutions to recognize the development of new diseases at their early stages and by potentially avoiding the rise of new outbreaks. Some recent works show promise in detecting diagnostic signals of COVID-19 from voice and coughs by using machine learning and hand-crafted acoustic features. In this paper, we decided to investigate the capabilities of the recently proposed deep embedding model L3-Net to automatically extract meaningful features from raw respiratory audio recordings in order to improve the performances of standard machine learning classifiers in discriminating between COVID-19 positive and negative subjects from smartphone data. We evaluated the proposed model on 3 datasets, comparing the obtained results with those of two reference works. Results show that the combination of L3-Net with hand-crafted features overcomes the performance of the other works of 28.57% in terms of AUC in a set of subject-independent experiments. This result paves the way to further investigation on different deep audio embeddings, also for the automatic detection of different diseases.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンやウェアラブルデバイスは、人工知能と共に、新しい疾患の発生を早期に認識し、新しいアウトブレイクの発生を避けるために、低コストで広く普及したソリューションを導入することで、パンデミックコントロールにおけるゲームチェンジャーを表現できる。 近年のいくつかの研究は、機械学習と手作り音響特徴を用いて、音声から新型コロナウイルスの診断信号を検出することを約束している。 本稿では,最近提案された深層埋込みモデルL3-Netによる生の呼吸録音から有意な特徴を自動的に抽出する能力について検討し,スマートフォンデータから新型コロナウイルス陽性と陰性を識別する標準的な機械学習分類器の性能を向上させることを目的とする。 提案モデルを3つのデータセット上で評価し,得られた結果と2つの参照結果を比較した。 その結果、l3-netと手作りの機能の組み合わせは、被験者に依存しない実験でaucの観点から他の作品のパフォーマンスを28.57%上回ることがわかった。 この結果は、さまざまな深層オーディオ埋め込みに関するさらなる調査への道を開くものであり、また、異なる疾患の自動検出にも役立つ。

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