A New Model to Detect COVID-19 Coughing and Breathing Sound Symptoms Classification from CQT and Mel Spectrogram Image Representation using Deep Learning

Aly, Mohammed ; Nouf Saeed Alotaibi

In: International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Jg. 13 (2022)

Online unknown

Zugriff:

Titel:	A New Model to Detect COVID-19 Coughing and Breathing Sound Symptoms Classification from CQT and Mel Spectrogram Image Representation using Deep Learning
Autor/in / Beteiligte Person:	Aly, Mohammed ; Nouf Saeed Alotaibi
Link:	View record in OpenAIRE (Volltext) https://doi.org/10.14569/ijacsa.2022.0130869
Zeitschrift:	International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Jg. 13 (2022)
Veröffentlichung:	The Science and Information Organization, 2022
Medientyp:	unknown
ISSN:	2156-5570 (print) ; 2158-107X (print)
DOI:	10.14569/ijacsa.2022.0130869
Schlagwort:	General Computer Science
Sonstiges:	Nachgewiesen in: OpenAIRE Rights: OPEN

Klicken Sie ein Format an und speichern Sie dann die Daten oder geben Sie eine Empfänger-Adresse ein und lassen Sie sich per Email zusenden.

BibTeX Citavi, JabRef, u.a.
(Literaturverwaltung)

PDF kein Volltext!
(Merkzettel, Notizen)

RIS Endnote, Citavi u.a.
(Literaturverwaltung)

MODS
(XML zur Weiterverarbeitung)

oder

Wählen Sie das für Sie passende Zitationsformat und kopieren Sie es dann in die Zwischenablage, lassen es sich per Mail zusenden oder speichern es als PDF-Datei.

Gewünschter Zitations-Stil:

oder

Bitte prüfen Sie, ob die Zitation formal korrekt ist, bevor Sie sie in einer Arbeit verwenden. Benutzen Sie gegebenenfalls den "Exportieren"-Dialog, wenn Sie ein Literaturverwaltungsprogramm verwenden und die Zitat-Angaben selbst formatieren wollen.