Learning complementary representations via attention-based ensemble learning for cough-based COVID-19 recognition

Metadaten
Author:	Zhao Ren ORCiD, Yi Chang, Wolfgang Nejdl, Björn W. Schuller ORCiD GND
URN:	urn:nbn:de:bvb:384-opus4-983175
Frontdoor URL	https://opus.bibliothek.uni-augsburg.de/opus4/98317
ISSN:	2681-4617OPAC
Parent Title (English):	Acta Acustica
Publisher:	EDP Sciences
Place of publication:	Les Ulis
Type:	Article
Language:	English
Year of first Publication:	2022
Publishing Institution:	Universität Augsburg
Release Date:	2022/09/27
Tag:	Electrical and Electronic Engineering; Speech and Hearing; Computer Science Applications; Acoustics and Ultrasonics
Volume:	6
First Page:	29
DOI:	https://doi.org/10.1051/aacus/2022029
Institutes:	Fakultät für Angewandte Informatik
	Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik
	Fakultät für Angewandte Informatik / Institut für Informatik / Lehrstuhl für Embedded Intelligence for Health Care and Wellbeing
	Nachhaltigkeitsziele
	Nachhaltigkeitsziele / Ziel 3 - Gesundheit und Wohlergehen
Dewey Decimal Classification:	0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
Licence (German):	CC-BY 4.0: Creative Commons: Namensnennung (mit Print on Demand)

Open Access