Detection of COVID-19 in Respiratory Sounds using End-to-End Deep Audio Embeddings (Atena Editora)

MEZA, CARLOS ALBERTO GALINDO; ONTIVEROS, JUAN A. DEL HOYO; ORTEGA, JOSE I. TORRES

Detection of COVID-19 in Respiratory Sounds using End-to-End Deep Audio Embeddings (Atena Editora)

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Metadados	Descrição	Idioma
Autor(es): dc.contributor.author	MEZA, CARLOS ALBERTO GALINDO	-
Autor(es): dc.contributor.author	ONTIVEROS, JUAN A. DEL HOYO	-
Autor(es): dc.contributor.author	ORTEGA, JOSE I. TORRES	-
Data de aceite: dc.date.accessioned	2022-07-05T14:47:09Z	-
Data de disponibilização: dc.date.available	2022-07-05T14:47:09Z	-
Data de envio: dc.date.issued	2022-07-01	-
Fonte: dc.identifier.uri	http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/705034	-
Resumo: dc.description.abstract	Due to the COVID-19 worldwide pandemic situation, automatic audio classification research has been of interest for analysis of respiratory sounds. Several deep learning approaches have shown promising performance for distinguishing COVID-19 in respiratory cycles. In this work we explored the usage of transfer learning from a pre-trained end-to-end deep-learning based audio embeddings generator named AemResNet, applied to the classification of respiration and coughing sounds into healthy or COVID-19. We experimented with the publicly available large-scale Cambridge Crowdsourced dataset of respiratory sounds collected to aid diagnosis of COVID-19. Our presented work focuses into 3 experimental tasks: 1) detection of COVID-19 from a combination of breath and cough sounds, 2) detection of COVID-19 from breath sounds only, and 3) detection of COVID-19 from cough sounds only. The experimental results obtained over this respiratory dataset show that a pre-trained audio embedding generator achieves competitive performance compared to the recent published state-of-the-art.	pt_BR
Idioma: dc.language.iso	en	pt_BR
Palavras-chave: dc.subject	COVID-19	pt_BR
Título: dc.title	Detection of COVID-19 in Respiratory Sounds using End-to-End Deep Audio Embeddings (Atena Editora)	pt_BR
Tipo de arquivo: dc.type	livro digital	pt_BR
Aparece nas coleções:	Livros digitais

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