背景描述

随着新冠肺炎在全球的流行，寻找合适的疾病诊断方式成为了研究热点。不同的诊断方法有各自的优点。核酸检测技术是新冠肺炎检测的标准方法，但代价相对昂贵、耗时较长、且患者本人需要到医院检测。而通过咳嗽声、呼吸声诊断新冠肺炎只需要录制声音，不需要去医院也可以进行远程检测，且代价低廉，耗时短，具有重要的研究意义。

数据说明

本次比赛使用的数据来自Coswara1数据集。包括1276位受试者，按3：1比例分为训练集和测试集。每个测试人提供四条信息：id、covid_status、性别、年龄，都显示在文件名中。id格式用文件名前的数字表示，例如9_Negative_male_26_cough.wav表示id为9。covid_status分为positive和negative两类，分别表示新冠检测阳性和阴性。每人提供一个咳嗽声文件和一个呼吸声文件，例如9_Negative_male_26_cough.wav和9_Negative_male_26_breathing.wav分别表示9号测试者的咳嗽声和呼吸声。所有wav文件采样率均为48 kHz。

1 N. Sharma et al., “Coswara -- A Database of Breathing, Cough, and Voice Sounds for COVID-19 Diagnosis,” ArXiv200510548 Cs Eess, Aug. 20202.评估指标本模型依据提交的结果文件，采用F1-score进行评价。

数据来源

科大讯飞平台

问题描述

新冠肺炎声音诊断挑战赛任务是通过受试者的声音（咳嗽声和呼吸声）诊断受试者是否感染新冠肺炎。

此次比赛分为初赛和复赛两个阶段，两个阶段的区别是：初赛只使用咳嗽声进行诊断。复赛除了初赛的一条咳嗽声，每个人还提供一条呼吸声。