Journal of Acoustical Society of Iran
مجله علمی پژوهشی انجمن علوم صوتی ایران
مجله علمی پژوهشی انجمن علوم صوتی ایران
Engineering & Technology
http://joasi.ir
1
admin
2345-5748
2345-5748
8
7
14
8888
13
fa
jalali
1400
6
1
gregorian
2021
9
1
9
1
online
1
fulltext
fa
بازشناختی چندترازی درد جهت واکافت صدای گریه نوزاد با به کارگیری ویژگیهای بُعد شکستال و رگرسیون منطقی با طبقهبند بیشینه محتمل (مقاله پژوهشی)
Multilevel pain recognition to analyze infant crying sound using fractal dimension features and logistic regression with a maximum likelihood classifier (Research Article)
پردازش علائم صوتی
Signal Processing
پژوهشي
Research
<div style="text-align: justify;"><span style="font-family:B Nazanin;">در تقابل با دیگر شیوههای آشکارسازی خودکار </span><span style="font-family:B Nazanin;">درد در نوزادان، </span><span style="font-family:B Nazanin;">تشخیص درد </span><span style="font-family:B Nazanin;">از طریق واکافت صدا</span><span style="font-family:B Nazanin;"> برای درک وضعیت</span> <span style="font-family:B Nazanin;">نوزاد چندان مورد توجه نبوده است. هر چند استخراج ویژگی­ های مناسب از صداهای نوزاد در زمان گریه کردن به نتایج مطلوب طبقه ­بندی منجر میشود، اما این مسئله مستلزم وجود دانش کافی در مورد ویژگی­ های بهدستآمده و نیز انتخاب مؤثر صفات است. در این مقاله، چندین توصیف گر برای استخراج اطلاعات تفکیکپذیر </span><span style="font-family:B Nazanin;">در کنار</span> <span style="font-family:B Nazanin;">رأیگیری وزنی در انتخاب ­ویژگی پیشنهاد شدهاند. همچنین، شیوه بهبودیافته درست­ نمایی رگرسیون منطقی جهت طبقه­ بندی درد بهکار گرفته شد. شیوه پیشنهادی توسط مجموعه ای از صداهای ضبطشده نوزادان مورد ارزیابی قرارگرفت. با استفاده از انواع مختلفی از ویژگی­ ها، بازشناختی کلی معادل 96<sub>/</sub>6 درصد در طبقه­ بندی پنج تراز مختلف از حس درد رقم خورده است. نتایج حاکی از آن هستند که طبقه ­بندی بهینهسازیشده نسبت به راه­کارهای مشابه از نظر دقت تشخیص دارای اثربخشی چشمگیری است. چالش­ هایی چون عدم­ قطعیت و بروز خطاهای طبقه ­بندی بالا که اغلب با اعمال داده ­های دیده نشده رخ می­دهند، بهدلیل توانایی انطباق­ پذیری شیوه پیشنهادی حل شدهاند. تجزیه و تحلیل مقایسه ­ای نشان از این واقعیت دارد که بر مبنای شیوه پیشنهادی </span><span style="font-family:B Nazanin;">در</span> <span style="font-family:B Nazanin;">ترکیب با و یژگی­های ادراکی، پیشرفت چشمگیری در عملکرد تشخیص چندترازی حاصل شده است</span><span style="font-family:B Nazanin;">.</span></div>
<div style="text-align: justify;">In contrast to other automatic pain detection methods for infants, the diagnosis of pain through sound analysis to understand the infant's condition has not received much attention. Although extracting appropriate features from infant sounds when crying leads to desirable classification results, this requires sufficient knowledge of the features acquired and an effective selection of attributes. In this paper, several descriptors are proposed for extracting discriminative information and weighting voting in feature selection. Also, the improved logistic regression method with maximum likelihood to classify the type of pain was employed. The proposed method was evaluated by an infants sound dataset. A total recognition of 96.6% has been achieved in classifying five different levels of pain sense using different types of features. The results indicate that the optimized classification is significantly more effective than similar solutions in terms of diagnostic accuracy. Challenges such as uncertainty and the high classification errors, which often occur with the application of unseen data, have been addressed due to the adaptation ability of the proposed method. The comparative analysis illustrates the fact that by using the suggested method combined with perceptual features, significant progress has been made in the performance of multilevel diagnosis.</div>
بازشناختی درد, گریه نوزاد, پردازش صدا, استخراج ویژگی, رایگیری وزنی, طبقه بند بهینه.
Pain recognition, Infant cry, Sound processing, Feature extraction, Weighting voting, Optimized classifier.
78
90
http://joasi.ir/browse.php?a_code=A-10-1041-1&slc_lang=fa&sid=1
K.
Rezaee
خسرو
رضائی
kh.rezaee@meybod.ac.ir
10031947532846003225
10031947532846003225
Yes
Meybod University
دانشگاه میبد
F.
Ghaderi
فردین
قادری
fardin76ghadery@gmail.com
10031947532846003226
10031947532846003226
No
Meybod University
دانشگاه میبد
F.
Naghavi
فاطمه
نقوی
Naghavi.f@gmail.com
10031947532846003227
10031947532846003227
No
Ashrafi Isfahani University
دانشگاه اشرفی اصفهانی