研究 · 2025 · 已完成
咳嗽音訊健康篩檢
咳嗽偵測、定位與結核病風險分類
以機器學習分析咳嗽音訊：在連續錄音中偵測並定位咳嗽事件，並使用以 Transformer 為基礎的音訊模型分類結核病風險。
角色： 學生研究員 · 華盛頓大學 Ubiquitous Computing Lab
- audio
- health
- transformers
概述
在華盛頓大學 Ubiquitous Computing Lab 進行的研究， 目標是從咳嗽聲篩檢疾病。
- 咳嗽偵測與定位： 在連續錄音中找出咳嗽事件並標記其時間位置的模型。
- 結核病篩檢： 將以 Transformer 為基礎的架構，包括 Audio Spectrogram Transformer（AST）與 MobileViT， 應用於以咳嗽聲判斷結核病風險的分類任務。