A case for reproduciblity in MIR : replication of 'a highly robust audio fingerprinting system'

This article makes a case for reproducibility in MIR research. Claims made in many MIR publications are hard to verify due to the fact that (i) often only a textual description is made available and code remains unpublished - leaving many implementation issues uncovered; (ii) copyrights on music limit the sharing datasets; and (iii) incentives to put effort into reproducible research -- publishing and documenting code and specifics on data -- is lacking. In this article the problems around reproducibility are illustrated by replicating a MIR work. The system and evaluation described in 'A Highly Robust Audio Fingerprinting System' is replicated as closely as possible. The replication is done with several goals in mind: to describe difficulties in replicating the work and subsequently reflect on guidelines around reproducible research. Added contributions are the verification of the reported work, a publicly available implementation and an evaluation method that is reproducible

Análisis de señales de tos para detección temprana de enfermedades respiratorias

Antecedentes: La tos es un movimiento sonoro y convulsivo del aparato respiratorio. Hasta ahora, el análisis de la tos como síntoma informativo de la evolución de una enfermedad se limita a herramientas de medición subjetivas, o incómodos monitores de la tos. Otro limitante actual, se debe a que los métodos de procesamiento de audio implementados en dichos monitores no pueden hacer frente a entornos ruidosos, como en el caso en que el dispositivo de adquisición sea un smartphone que el paciente pueda llevar en su bolsillo. Objetivo: El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado (TFG) es diseñar diseñar un sistema de “audición máquina” (Machine Hearing) mediante una arquitectura de aprendizaje profundo (Deep Learning) para realizar la detección de tos, así como la detección de enfermedades respiratorias con carácter temprano a partir de señales de audio ruidosas. Métodos: Para realizar el proyecto, se han utilizado señales de audio ruidosas de veinte pacientes con diferentes enfermedades respiratorias, 18433 señales de audio grabadas durante episodios de tos y 18433 señales de audio grabadas durante episodios sin tos. Dichas señales de audio son preprocesadas en tres pasos. Primero, se segmentan las señales de audio originales (señales de tos y no tos) para que todas tengan una duración de un segundo. En segundo lugar, se realiza un espectrograma logarítmico a cada audio para transformar las señales 1D temporales en imágenes (señales 2D) tiempo-frecuencia. Finalmente, se normalizan los datos para poder alimentar a una red neuronal convolucional (Convolutional Neural Network, CNN), que realiza automáticamente la extracción de características en los espectrogramas de los audios para identificar “firmas” espectrales o temporales. De esta forma en primer lugar se detecta si dicho audio contiene una tos o no, y en caso de que la contenga, se pasaría al diagnóstico de la enfermedad respiratoria. Resultados: El sistema de detección de audios con toses tiene una sensibilidad del 85,64% y una especificidad del 92,81 %. Con respecto a la detección temprana de enfermedades respiratorias, se ha alcanzado una tasa de acierto del 77,78% cuando el sistema diagnostica si un paciente tiene tos aguda o enfermedad pulmonar obstructiva crónica (Chronic Obstructive Pulmonary Disease, COPD), superando a los métodos más modernos. Conclusiones: Los resultados de este TFG allanan el camino para crear un dispositivo cómodo y no intrusivo, con una interrupción mínima en las actividades diarias, que pueda detectar con carácter temprano enfermedades respiratorias, beneficiando a pacientes, profesionales sanitarios y sistemas nacionales de salud.Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació