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J-GLOBAL ID：202002260753885853   整理番号：20A2552543

早期COVID-19検出のための深層学習オーディオスペクトログラム処理【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning Audio Spectrograms Processing to the Early COVID-19 Detection

著者 (5件)： Rodriguez Ciro Rodriguez (National University Mayor de San Marcos,Software Engineering School,Lima,Peru) ,  Angeles Daniel (National University Mayor de San Marcos,Software Engineering School,Lima,Peru) ,  Chafloque Renzo (National University Mayor de San Marcos,Software Engineering School,Lima,Peru) ,  Kaseng Freddy (National University Federico Villarreal,Mechatronic Engineering Program,Lima,Peru) ,  Pandey Bishwajeet (Birla Institute of Applied Science,Gyancity Research Lab,Bhintal,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CICN  ページ： 429-434  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この論文の目的は,感染者からの咳, s鳴,および他の呼吸器音のスペクトログラムを通して,COVID-19ケースを検出するために使用できる畳み込みニューラルネットワークを再訓練するための基礎として役立つモデルを提供することである。この課題に取り組むために,この方法論を,病気と非ickの人々の音のデータセットで働いている深層学習技術に焦点を当て,画像NetのX知覚アーキテクチャを用いて,微細Tuningによって提示されたモデルを訓練した。得られた結果は,0.75~0.80の精度であり,これは,使用したデータの条件に対して,比較的高い結果を得るとき,高い品質のCOVID-19ケースの呼吸音のデータセットとの作業で,非常に良好な結果を与えることができると結論づけることができる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *音響 ,  呼吸器 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 呼吸音 ,  *スペクトログラム ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 早期 ,  COVID-19 ,  深層学習 ,  オーディオ ,  スペクトログラム