論文の概要: Deep Feature Learning for Medical Acoustics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03084v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 10:39:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 13:15:22.954501
• Title: Deep Feature Learning for Medical Acoustics
• Title（参考訳）: 医療音響の深層的特徴学習
• Authors: Alessandro Maria Poir\`e, Federico Simonetta, Stavros Ntalampiras
• Abstract要約: 本研究の目的は,医療音響の課題における学習内容の比較である。 ヒトの呼吸音と心臓の鼓動を健康的または病態の影響の2つのカテゴリに分類する枠組みが実装されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.56998585396421
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The purpose of this paper is to compare different learnable frontends in medical acoustics tasks. A framework has been implemented to classify human respiratory sounds and heartbeats in two categories, i.e. healthy or affected by pathologies. After obtaining two suitable datasets, we proceeded to classify the sounds using two learnable state-of-art frontends -- LEAF and nnAudio -- plus a non-learnable baseline frontend, i.e. Mel-filterbanks. The computed features are then fed into two different CNN models, namely VGG16 and EfficientNet. The frontends are carefully benchmarked in terms of the number of parameters, computational resources, and effectiveness. This work demonstrates how the integration of learnable frontends in neural audio classification systems may improve performance, especially in the field of medical acoustics. However, the usage of such frameworks makes the needed amount of data even larger. Consequently, they are useful if the amount of data available for training is adequately large to assist the feature learning process.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,医療音響タスクにおける学習可能なフロントエンドの比較である。 ヒトの呼吸音と心臓の鼓動を健康的または病態の影響の2つのカテゴリに分類する枠組みが実装されている。 2つの適切なデータセットを得た後、leafとnnaudioという2つの学習可能な最先端と、学習不能なベースラインフロントエンド、すなわちmel-filterbanksを使って音を分類しました。 計算された機能は、VGG16とEfficientNetという2つの異なるCNNモデルに入力される。 フロントエンドはパラメータの数、計算資源、有効性の点で慎重にベンチマークされる。 本研究は、神経音響分類システムにおける学習可能なフロントエンドの統合が、特に医療音響の分野で、パフォーマンスをいかに改善するかを示す。 しかし、そのようなフレームワークを使用すると、必要なデータ量がさらに大きくなる。 したがって, 特徴学習プロセスを支援するために, トレーニングに利用できるデータ量が十分に大きい場合に有用である。

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