Diseño e implementación de un sistema de deep learning para la detección de covid por la tos con aumento de datos

In recent years, COVID-19 has had a major impact on today's society and has not gone unnoticed in the world of deep learning. Cases can now be studied using image analysis or in the world of audio analysis. This report includes a study involving the use of Deep Learning as a basis for the detection of COVID-19. For this purpose, different techniques will be used to use a reference system normally used as speaker recognition to achieve the detection of COVID-19, all from audios with patient coughs. Data augmentation techniques and the use of weights to compensate for the unbalanced classes resulting from the use of an unbalanced database will be used for the implementation. The Cross Entropy Loss function will be used for this purpose. In addition, another system was used for the implementation of a practice taught by Jose Adrian Rodriguez Fonollosa with a different system of the model, data extraction and loss function. The use of the latter system will be for the purpose of comparing the results of the two systems. The report also contains the sections where the results obtained after these experiments are shown, as well as some conclusions and future development proposals.En los últimos años el COVID-19 ha supuesto un gran impacto en la sociedad actual y en el mundo del deep learning tampoco pasó desapercibido. Actualmente se pueden estudiar los casos mediante el análisis de imagen o con el mundo del análisis del audio. En esta memoria consta el estudio que involucra el uso del deep learning como base para la detección del COVID-19. Para ello se utilizarán distintas técnicas para a partir de un sistema de referencia normalmente utilizado como reconocimiento del interlocutor conseguir la detección del COVID-19, todo ello a partir de audios con tos de pacientes. Para la implementación se usaron técnicas de aumento de datos o Data Augmentation y el uso de pesos para la compensación de las clases desbalanceadas que proviene del uso de una base de datos desbalanceada. Para ello se utilizará la función de pérdida Cross Entropy Loss. Adicionalmente se usó otro sistema que se utiliza para la realización de una práctica impartida por Jose Adrian Rodriguez Fonollosa con un sistema distinto del modelo, extracción de los datos y función de pérdida. El uso de este último sistema será con objeto de comparar los resultados de los dos sistemas. En la memoria constan también los apartados donde se muestran los resultados obtenidos tras dichos experimentos así como unas conclusiones y futuras propuestas de desarrollo.En els darrers anys el COVID-19 ha suposat un gran impacte en la societat actual i al món del deep learning tampoc va passar desapercebut. Actualment es poden estudiar els casos mitjançant l'anàlisi d'imatge o el món de l'anàlisi de l'àudio. En aquesta memòria consta lestudi que involucra lús del Deep Learning com a base per a la detecció del COVID-19. Per això s'utilitzaran diferents tècniques per a partir d'un sistema de referència normalment utilitzat com a reconeixement de l'interlocutor aconseguir la detecció del COVID-19, tot això a partir d'àudios amb tos de pacients. Per a la implementació es van fer servir tècniques d'augment de dades o Data Augmentation i l'ús de pesos per a la compensació de les classes desbalanceades que prové de l'ús d'una base de dades desbalanceada. Per això s'utilitzarà la funció de pèrdua Cross Entropy Loss. Addicionalment es va fer servir un altre sistema que s'utilitza per a la realització d'una pràctica impartida per Jose Adrian Rodriguez Fonollosa amb un sistema diferent del model, extracció de les dades i funció de pèrdua. L'ús d'aquest darrer sistema serà per comparar els resultats dels dos sistemes. A la memòria consten també els apartats on es mostren els resultats obtinguts després d'aquests experiments així com unes conclusions i futures propostes de desenvolupament