在这项工作中，我们介绍了我们提出的方法，该方法是使用SWIN UNETR和基于U-NET的深神经网络体系结构从CT扫描中分割肺动脉的方法。六个型号，基于SWIN UNETR的三个型号以及基于3D U-NET的三个模型，使用加权平均值来制作最终的分割掩码。我们的团队通过这种方法获得了84.36％的多级骰子得分。我们的工作代码可在以下链接上提供：https：//github.com/akansh12/parse2022。这项工作是Miccai Parse 2022挑战的一部分。
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在本文中，我们提出了一个模型，以执行语音转换为歌声。与以前的基于信号处理的方法相反，基于信号处理的方法需要高质量的唱歌模板或音素同步，我们探索了一种数据驱动的方法，即将自然语音转换为唱歌声音的问题。我们开发了一种新型的神经网络体系结构，称为Symnet，该结构将输入语音与目标旋律的一致性建模，同时保留了说话者的身份和自然性。所提出的符号模型由三种类型层的对称堆栈组成：卷积，变压器和自发层。本文还探讨了新的数据增强和生成损耗退火方法，以促进模型培训。实验是在NUS和NHSS数据集上进行的，这些数据集由语音和唱歌语音的平行数据组成。在这些实验中，我们表明所提出的SYMNET模型在先前发表的方法和基线体系结构上显着提高了客观重建质量。此外，主观听力测试证实了使用拟议方法获得的音频质量的提高（绝对提高了0.37的平均意见分数测度量度比基线系统）。
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在本文中，我们描述了一种表示音频信号的表示方法，以实现COVID-19检测任务。将原始音频样品用1D卷积过滤器进行处理，这些过滤器被参数化为余弦调制的高斯函数。这些内核的选择允许将滤纸解释为光滑的带通滤波器。过滤后的输出汇总，对数压缩并用于基于自我注意的相关加权机制。相关权重强调了时间频分解的关键区域，这对于下游任务很重要。该模型的后续层由复发架构组成，模型经过训练，以执行COVID-19检测任务。在我们对COSWARA数据集的实验中，我们表明，所提出的模型在基线系统以及其他表示学习方法上实现了显着的性能改进。此外，提出的方法被证明适用于语音和呼吸信号以及从较大的数据集中转移学习。
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COVID-19导致与不同的SARS-COV-2变体相关的多种感染波。研究报告了这些变体对患者呼吸健康的影响不同。我们探索从COVID-19受试者收集的声学信号是否显示出可区分的声学模式，这表明有可能预测潜在的病毒变体。我们分析了从三个主题库中收集的COSWARA数据集，即i）健康，ii）在三角洲变体占主导地位期间记录的covid-199受试者，以及III）来自Omicron Expear中记录的COVID-19的数据。我们的发现表明，咳嗽，呼吸和语音等多种声音类别表明，在将COVID-19与Omicron和Delta变体进行比较时，声音特征差异很大。在曲线下，分类区域大大超过了被Omicron感染的受试者与三角洲感染者的机会。使用来自多个声音类别的得分融合，我们在95％的特异性下获得了89％和52.4％的敏感性的区域。此外，使用分层三类方法将声学数据分类为健康和共同-19阳性，并将进一步的COVID受试者分为三角洲和Omicron变体，从而提供了高水平的3类分类精度。这些结果提出了设计基于声音的COVID-19诊断方法的新方法。
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该报告描述了用于在第二次DICOVA挑战中使用三种不同的声学模态（即语音，呼吸和咳嗽）来检测COVID-19阳性的系统。所提出的系统基于4种不同方法的组合，每种方法都集中在问题的一个方面上，并在呼吸，咳嗽和语音轨道上分别达到86.41、77.60和84.55的盲试AUC，并且这三个轨道的融合中的AUC为85.37。
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COVID-19大流行已经加快了关于替代，快速有效的Covid-19诊断方法设计的研究。在本文中，我们描述了Coswara工具，这是一个网站应用程序，旨在通过分析呼吸声样本和健康症状来启用COVID-19检测。使用此服务的用户可以使用连接到Internet的任何设备登录到网站，提供当前的健康症状信息，并记录很少有对应于呼吸，咳嗽和语音的声音。在分析此信息上的一分钟内，网站工具将向用户输出COVID-19概率分数。随着COVID-19的大流行继续要求进行大规模和可扩展的人口水平测试，我们假设所提出的工具为此提供了潜在的解决方案。
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