SpiroPhonia
SpiroPhonia数据集包含201名说话者的自发语音，用于非侵入性COPD检测，通过机器学习分析语音中的呼吸生物标志物。
基本信息
资源简介
SpiroPhonia
【数据集背景】
本数据集源站标题为《arXiv Query: search_query=&id_list=2609.17350v1&start=0&max_results=1》。源站首次发布：2026-09-15。
【数据内容】
源站原始描述：Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) remains a major global health challenge, emphasizing the need for accessible and non-invasive detection. Since speech production is fundamentally linked to respiratory physiology, its disruptions can serve as indirect indicators of pulmonary impairment. This study introduces SpiroPhonia, a machine learning framework that leverages spontaneous speech for respiratory health assessment. We evaluated SpiroPhonia on a new dataset of 201 speakers (102 with…
【主题与分类】
主题标签：cs.SD。
【适用方向】
音频数据可用于声学信号分析建模，如语音与呼吸音相关研究。
【获取与许可】
源站页面：https://arxiv.org/abs/2609.17350v1
下载信息
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数据集说明
本数据集 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2609.17350v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
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论文摘要：Abstract:Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) remains a major global health challenge, emphasizing the need for accessible and non-invasive detection. Since speech production is fundamentally linked to respiratory physiology, its disruptions can serve as indirect indicators of pulmonary impairment. This study introduces SpiroPhonia, a machine learning framework that leverages spontaneous speech for respiratory health assessment. We evaluated SpiroPhonia on a new dataset of 201 speakers (102 with COPD, 99 healthy controls). By integrating statistical analysis with recursive feature selection, we identified a compact set of discriminative speech markers. Our best model achieved 78% accuracy, 80% F1-score, and 87% AUC. This performance on spontaneous speech is competitive with methods using controlled laboratory recordings. Findings demonstrate that everyday speech encodes robust respiratory biomarkers, paving the way for continuous health monitoring via voice-enabled technologies.
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