Implementation of a computational intelligence system to identify respiratory distress from digital signal processing of voice (2024)
- Authors:
- Autor USP: SPATTI, DANILO HERNANE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/CIIBBI63846.2024.10784704
- Subjects: TRANSTORNOS RESPIRATÓRIOS; PROCESSAMENTO DE SINAIS; VOZ
- Keywords: Computational system; respiratory distress; voice parameters
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: International Congress of Biomedical Engineering and Bioengineering - CIIBBI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
FERNANDEZ, Sara et al. Implementation of a computational intelligence system to identify respiratory distress from digital signal processing of voice. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CIIBBI63846.2024.10784704. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Fernandez, S., Ramos, K., Ramirez, D., Villamarin, J., & Spatti, D. H. (2024). Implementation of a computational intelligence system to identify respiratory distress from digital signal processing of voice. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/CIIBBI63846.2024.10784704 -
NLM
Fernandez S, Ramos K, Ramirez D, Villamarin J, Spatti DH. Implementation of a computational intelligence system to identify respiratory distress from digital signal processing of voice [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CIIBBI63846.2024.10784704 -
Vancouver
Fernandez S, Ramos K, Ramirez D, Villamarin J, Spatti DH. Implementation of a computational intelligence system to identify respiratory distress from digital signal processing of voice [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CIIBBI63846.2024.10784704 - Optimized artificial neural network for biosignals classification using genetic algorithm
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Informações sobre o DOI: 10.1109/CIIBBI63846.2024.10784704 (Fonte: oaDOI API)
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