采用音质特征和VLAD编码的新冠肺炎检测算法

来源：信号处理杂志 2021年第10期北京时间：

作者：张昊然, 韩易辰, 谭咏梅, 李雅

摘要：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%。

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