Human Cough sound for identifying COVID-19

Abstract

Since the first appearance of the Coronavirus 19, the developments are witnessed to this day, it has made great changes in the daily life of humans, especially in health care systems, which in turn have developed more effective ways to confront it. Since most of its symptoms affect the respiratory system in the first place, which often leads to coughing. These contain the latter contains health information that can be exploited for early detection of HIV infection using audio signal analysis methods. This research focuses on the classification of cough sounds and audio samples using features extracted through signal analysis. The classifier model is built by the convolutional neural network to assess whether the audio sample is likely to contain COVID-19 symptoms. For an early remote diagnosis to screen, diagnose, monitor, and spread awareness about COVID-19.

منذ الظهور الأول لفيروس كورونا 91 والتطورات التي تشهدها حتى يومنا هذا، قام بتغييرات كبيرة في الحياة اليومية للبشر، وخاصة على أنظمة الرعاية الصحية، والتي بدورها طورت طرقًا أكثر فعالية لمواجهتها. نظرًا لأن معظم أعراضها تؤثر على الجهاز التنفسي في المقام الأول، مما يؤدي غالبًا إلى السعال. تحتوي هذه على هذا الأخير على معلومات صحية يمكن استغلالها للكشف المبكر عن عدوى فيروس نقص المناعة البشرية باستخدام طرق تحليل إشارة الصوت. يركز هذا البحث على تصنيف أصوات السعال وعينات الصوت باستخدام الميزات المستخرجة من خلال تحليل الإشارة. تم تصميم نموذج المصنف بواسطة الشبكة العصبية التلافيفية لتقييم ما إذا كان من المحتمل أن تحتوي عينة الصوت على أعراض COVID 91- . لتشخيص عن بُعد في وقت مبكر لفحص وتشخيص ومراقبة ونشر الوعي حول Covid