تصنيف الأصوات الرئوية باستخدام التحسين المشترك والتوحيد العشوائي

في هذه الورقة، نستخدم نماذج ResNet المُدرَّبة مسبقًا كهياكل أساسية لتصنيف الأصوات الرئوية غير الطبيعية والأمراض التنفسية. يتم نقل المعرفة من النموذج المُدرَّب مسبقًا باستخدام تقنيات التخصيص الاعتيادي (vanilla fine-tuning)، والتخصيص المشترك (co-tuning)، والتوحيد العشوائي (stochastic normalization)، بالإضافة إلى الجمع بين تقنيتي التخصيص المشترك والتوحيد العشوائي. علاوة على ذلك، نستخدم تكبير البيانات في كل من المجال الزمني والمجال الزمني-الترددي لتقليل التباين بين الفئات في مجموعة بيانات ICBHI وDataset الرئوية متعددة القنوات التي قمنا بإنشائها. كما نطبق تصحيح الطيف لمراعاة التغيرات الناتجة عن خصائص أجهزة التسجيل في مجموعة بيانات ICBHI. من الناحية التجريبية، تفوق أنظمنا المقترحة جميع النظم الحالية المتطورة لتصنيف الأصوات الرئوية غير الطبيعية والأمراض التنفسية في كلا المجموعتين.