呼吸声分类中的问题已在去年的临床科学家和医学研究员团体中获得了良好的关注,以诊断Covid-19疾病。迄今为止,各种模型的人工智能(AI)进入了现实世界,从人类生成的声音等人生成的声音中检测了Covid-19疾病,例如语音/言语,咳嗽和呼吸。实现卷积神经网络(CNN)模型,用于解决基于人工智能(AI)的机器上的许多真实世界问题。在这种情况下,建议并实施一个维度(1D)CNN,以诊断Covid-19的呼吸系统疾病,例如语音,咳嗽和呼吸。应用基于增强的机制来改善Covid-19声音数据集的预处理性能,并使用1D卷积网络自动化Covid-19疾病诊断。此外,使用DDAE(数据去噪自动编码器)技术来产生诸如输入功能的深声特征,而不是采用MFCC(MEL频率跳跃系数)的标准输入,并且它更好地执行比以前的型号的准确性和性能。
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