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题名采用音质特征和VLAD编码的新冠肺炎检测算法
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作者
张昊然
韩易辰
谭咏梅
李雅
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机构
北京邮电大学
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第10期1843-1851,共9页
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基金
国家自然科学基金(61773379)
北京邮电大学新进教师人才项目(2021RC37)支持。
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文摘
2020年,世界卫生组织宣布COVID-19疫情为大流行病。为了实现COVID-19快速地、可靠地检测,本研究通过语音信号分析技术来寻找感染COVID-19的语音信号特征,利用咳嗽声片段和语音片段对是否感染COVID-19做出自动判断。在INTERSPEECH 2021 ComParE竞赛提供的相关数据集和baseline的基础上,本文首先利用语音端点检测技术对数据集进行增广,其次在特征集中加入语音质量特征,使相关baseline结果得到了提升,证明了语音质量特征在对COVID-19自动语音检测任务上的有效性。同时,引入局部聚合描述子向量对低级别特征进行编码,当字典大小较小时,有效地提升了系统的分类性能。最后,对多种算法得到的分类结果进行融合,进一步提升分类效果,最终在两个子任务中的验证集上UAR分别取得了73.9%和77.2%。
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关键词
COVID-19自动检测
语音切分
语音质量特征
局部聚合描述子向量
情感识别
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Keywords
COVID-19 automatic detection
voice segmentation
voice quality
vector of locally aggregated descriptors
emotion recognition
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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