发展了一个基于自监督学习的深度学习系统，通过线性探测在 33 个健康声学任务上建立了一个先进的健康音频嵌入模型。

Mar, 2024

这项研究使用深度学习算法和新型增强技术，通过预处理于视听数据集上的模型实现了高效的呼吸声分类以及肺病诊断，取得了 ICBHI 数据集上 4.08% 的最高成绩。

May, 2023

本文基于 SimCLR 的前期工作，提出了适用于音频数据的各种数据增强方案，并调查了它们对预测性能的影响，同时证明了采用时频音频特征训练，在监督和对比损失同时约束下的模型可以获得优秀的音频表示。在少量标注数据的情况下，该方法明显地改善了预测性能，同时比自监督训练更快地收敛并具有更好的表示能力。

Oct, 2020

本文系统地研究了对心电图信号进行对比自监督学习的各种增强方法的有效性并确定了最佳参数。通过实验得出，选择特定复杂度范围内的增强方法对于自监督对比学习效果更佳，而增强方法太简单或太复杂都会妨碍模型高效学习泛化表征，本研究可为未来自监督对比学习生物信号的研究提供参考并帮助选择不同增强方法的最佳参数。

May, 2022

我们提出了一种简单而有效的深度生成模型，用于增强医学影像中的数据稀缺问题，并通过对抗性微调方法在呼吸音分类上取得了优越的性能。

Nov, 2023

通过深度学习模型在临床环境中评估音频分类，针对反映真实世界前瞻性数据收集的小数据集，我们分析了包括 DenseNet 和 ConvNeXt 在内的 CNN 模型，以及像 ViT、SWIN 和 AST 这样的 Transformer 模型，并将它们与预训练的音频模型（如 YAMNet 和 VGGish）进行比较。我们的方法强调了在特定临床数据上微调之前，在大数据集上进行预训练的好处。我们从中风患者中先前未有的两个患者音频数据集进行前瞻性收集。我们研究了各种预处理技术，发现 RGB 和灰度频谱图变换会基于它们从预训练中学到的先验知识以不同方式影响模型性能。我们的发现表明，在小数据集背景下，CNN 模型可以达到或超过 Transformer 模型的性能，其中 DenseNet-Contrastive 和 AST 模型显示出显著的性能。本研究突出了模型选择、预训练和预处理在音频分类中逐渐边际增益的重要性，为依赖音频分类的临床诊断提供了有价值的见解。

Feb, 2024

本研究旨在通过使用多任务学习和自监督学习提高基于 WaveNet 的大型神经网络在音频数据上的标签效率，并证明在有限的标记训练数据场景下，同时训练其他自监督任务可以显著提高分类性能。

Oct, 2019

利用咳嗽声音进行 COVID-19 检测的研究，探讨了增强机器学习模型性能的各种声学特征提取技术，并在两种机器学习算法（支持向量机和多层感知机）上进行了实证研究，提出了一种高效的 COVID-19 检测系统。该系统在 COUGHVID 和 Virufy 数据集上表现出更好的分类性能。

Sep, 2023

利用全球最大的公开医疗数据库中的呼吸声音，结合经验模式分解和谱分析等方法，训练多个机器学习模型对不同健康状况进行分类诊断，从而大大提高辅助和远程诊断能力。

Sep, 2023

本文提出了一种使用深度卷积神经网络和音频数据增强相结合的方法来进行环境声音分类，通过对增强技术的探索发现在不同类别下所使用的增强技术会对分类准确率产生影响。实验结果表明，该方法在环境声音分类上表现出了最先进的效果。

Aug, 2016