Fugu-MT 論文翻訳(概要): Svadhyaya system for the Second Diagnosing COVID-19 using Acoustics Challenge 2021

論文の概要: Svadhyaya system for the Second Diagnosing COVID-19 using Acoustics Challenge 2021

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05462v1
Date: Sat, 11 Jun 2022 08:26:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-19 11:12:26.391231
Title: Svadhyaya system for the Second Diagnosing COVID-19 using Acoustics Challenge 2021
Title（参考訳）: 2021年アコースティックスチャレンジを用いた第2回COVID-19診断システム
Authors: Deepak Mittal, Amir H. Poorjam, Debottam Dutta, Debarpan Bhattacharya, Zemin Yu, Sriram Ganapathy, Maneesh Singh
Abstract要約: 提案システムは4つの異なるアプローチの組み合わせに基づいており、それぞれが問題の1つの側面に注目し、86.41、77.60、84.55の盲検AUCに到達している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.92838097600919
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This report describes the system used for detecting COVID-19 positives using three different acoustic modalities, namely speech, breathing, and cough in the second DiCOVA challenge. The proposed system is based on the combination of 4 different approaches, each focusing more on one aspect of the problem, and reaches the blind test AUCs of 86.41, 77.60, and 84.55, in the breathing, cough, and speech tracks, respectively, and the AUC of 85.37 in the fusion of these three tracks.
Abstract（参考訳）: 本報告では,第2回DiCOVAチャレンジにおいて,音声,呼吸,うっ血の3つの音響特性を用いて,COVID-19陽性者を検出するシステムについて述べる。提案システムは4つの異なるアプローチの組合せに基づいており、それぞれが問題の1つの側面に焦点を合わせ、各トラックの呼吸、きず、音声トラックにおいて86.41、77.60、84.55の盲検AUCと、これら3トラックの融合において85.37のAUCに到達している。

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