Integrate senselab for speech analysis in health
Les mainteneurs répondent en général sous 3 jours
Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 20/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- python
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
Read PyHealth's existing sensor and EHR modules to understand how new data workflows are integrated, then review senselab's preprocessing and feature-extraction interfaces. Define the integration scope and tests before starting; the linked open pull request #1169 indicates work is already underway.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
senselab is an open-source Python package for standardized voice and speech analysis, with a focus on health and clinical research. It provides:
- Preprocessing (VAD, resampling, normalization)
- Feature extraction (hand-crafted features such as eGeMAPS, and deep embeddings like WavLM/ECAPA)
- Utilities for reproducible pipelines in speech/voice biomarker studies
Integrating senselab into PyHealth would enable end-to-end workflows for voice and speech biomarkers, complementing existing EHR and sensor modules. This would extend PyHealth to support use cases such as depression detection, Parkinson’s monitoring, rehabilitation progress tracking, and cognitive health assessment through voice
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 1.7k
- Forks
- 803
- Merge moyen
- 5 j 16 h
- PR mergées (30 j)
- 58
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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