本研究探讨了利用智能语音分析技术对新冠肺炎患者进行分类的方法，包括病情、睡眠质量和焦虑等方面。研究采用支持向量机等算法，结果表明该技术能够快速、低成本地检测新冠肺炎。此外，研究开发了肺音数据库，利用机器学习模型检测呼吸音，并提出了基于自监督学习的咳嗽分类框架，展示了增强模型性能的声学特征提取技术。