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Classification of Respiratory Inhaler Sound Events Based on Self-Supervised Learning
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内容提要
本研究探讨了手持吸入器使用的低依从性问题，利用wav2vec 2.0模型对吸入器声音进行分类，结果显示模型在数据集上的准确率达到98%。研究首次展示了智能手表在监测吸入器使用依从性方面的潜力。
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关键要点
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本研究探讨了手持吸入器使用的低依从性问题。
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研究采用wav2vec 2.0模型对吸入器声音进行分类，准确率达到98%。
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研究首次展示了智能手表在监测吸入器使用依从性方面的潜力。
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哮喘是一种影响全球数百万人的慢性呼吸系统疾病。
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临床研究表明，患者在使用手持吸入器时遵循正确用药技巧的依从性较低。
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