論文の概要: AFEN: Respiratory Disease Classification using Ensemble Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05467v1
• Date: Wed, 8 May 2024 23:50:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 14:32:26.006819
• Title: AFEN: Respiratory Disease Classification using Ensemble Learning
• Title（参考訳）: AFEN: アンサンブル学習による呼吸器疾患の分類
• Authors: Rahul Nadkarni, Emmanouil Nikolakakis, Razvan Marinescu,
• Abstract要約: 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とXGBoostを利用するモデルであるAFEN(Audio Feature Learning)を提案する。 我々は、データの健全な属性を提供し、正確な分類を可能にする、巧妙に選択されたオーディオ特徴の組み合わせを使用する。 AFENがPrecisionとRecallをメトリクスとして利用し、トレーニング時間を60%削減し、新たな最先端技術の設定を実証的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.524195881002773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present AFEN (Audio Feature Ensemble Learning), a model that leverages Convolutional Neural Networks (CNN) and XGBoost in an ensemble learning fashion to perform state-of-the-art audio classification for a range of respiratory diseases. We use a meticulously selected mix of audio features which provide the salient attributes of the data and allow for accurate classification. The extracted features are then used as an input to two separate model classifiers 1) a multi-feature CNN classifier and 2) an XGBoost Classifier. The outputs of the two models are then fused with the use of soft voting. Thus, by exploiting ensemble learning, we achieve increased robustness and accuracy. We evaluate the performance of the model on a database of 920 respiratory sounds, which undergoes data augmentation techniques to increase the diversity of the data and generalizability of the model. We empirically verify that AFEN sets a new state-of-the-art using Precision and Recall as metrics, while decreasing training time by 60%.
• Abstract（参考訳）: AFEN(Audio Feature Ensemble Learning)は,CNN(Convolutional Neural Networks)とXGBoost(XGBoost)をアンサンブル学習方式で活用し,様々な呼吸器疾患に対する最先端の音声分類を行うモデルである。 我々は、データの健全な属性を提供し、正確な分類を可能にする、巧妙に選択されたオーディオ特徴の組み合わせを使用する。 抽出された特徴は、2つの別々のモデル分類器への入力として使用される 1)多機能CNN分類器及び 2) XGBoost 分類器。 2つのモデルの出力はソフト投票によって融合される。 そこで,アンサンブル学習を活用すれば,ロバスト性と精度が向上する。 920個の呼吸音のデータベース上でのモデルの性能評価を行い,データの多様性とモデルの一般化可能性を高めるため,データ拡張手法を適用した。 AFENがPrecisionとRecallをメトリクスとして利用し、トレーニング時間を60%削減したことを実証的に検証した。

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