Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.373 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1349-1353 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## CLASSIFICATION OF CAT SOUNDS USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) AND LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) METHODS
Fadhilah Gusti Safinatunnajah *1 , Agi Prasetiadi 2 , Merlinda Wibowo 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia Email: 1 fadhilahgusti1@gmail.com , 2 agi@ittelkom-pwt.ac.id , 3 merlinda@ittelkom-pwt.ac.id
(Naskah masuk: 10 Juni 2022, Revisi: 24 Juli 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
Cats  become  pets  who  are  very  close  to  humans,  and  they  convey  messages  by  producing  identical  sounds. Therefore,  analysis  of  pet  voices  is  important  for  a  better  relationship  between  cats  and  human.  Animal communication through sound, especially in cats, depends on the situation or context in which the sound is made such as in a state of danger. Based on these problems, a classification method is needed to classify the similarity of  characteristics  in  the  resulting  sound  pattern.  The  classification  methods  used  are  Convolutional  Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) which can remember information for a long time and are used for a long time period. This study aimed to determine feelings or moods based on the sound produced into 4 categories:  The  Purr,  The  Meow,  The  Mating  Call,  and  The  Howl.  The  result  of  this  study  is  that  the  best architectural model is to use 4 CNN convolution layers measuring 8-8-8-8 and 2 LSTM layers measuring 8-8. The precision value in this architecture is 0.68, the recall value is 1.00, the accurary value is 0.5625 and the f1-score value is  0.77. The small value of the confusion  matrix is  caused by the lack of dataset  duration in the training process, resulting in underfitting.
Keywords : Cat, CNN, LSTM, Voice.

## KLASIFIKASI SUARA KUCING MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DAN LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM)

## Abstrak
Kucing menjadi hewan peliharaan yang sangat dekat dengan manusia dan mereka menyampaikan pesan dengan menghasilkan  suara  yang  identik  oleh  karena  itu analisis  suara  hewan  peliharaan  menjadi  penting  agar  terjalin hubungan antara kucing dengan manusia menjadi lebih baik. Komunikasi hewan melalui suara, khususnya kucing, tergantung  kepada  situasi  atau  konteks  dimana  suara  itu  dikeluarkan  contohnya  seperti  dalam  keadaan  bahaya. Berdasarkan  permasalah  tersebut  maka  dibutuhkan  sebuah  metode  klasifikasi  yang  dapat  mengelompokkan kesamaan ciri  pada pola suara yang dihasilkan. Metode klasifikasi  yang digunakan yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) yang dapat mengingat informasi untuk waktu yang lama dan digunakan dalam jangka waktu  yang panjang. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui perasaan atau mood kucing berdasarkan suara yang dihasilkan menjadi 4 kategori yaitu The Purr , The Meow , The Mating Call , dan The Howl . Hasil dari penelitian ini adalah arsitektur model terbaik adalah dengan menggunakan 4 layer konvolusi CNN yang berukuran 8-8-8-8 dan 2 layer LSTM yang berukuran 8-8. Nilai precision pada arsitektur ini yaitu 0.68, nilai recall 1.00, nilai accurary 0.5625 dan nilai f1-score yaitu 0.77. Nilai confusion matrix yang kecil disebabkan oleh yang diakibatkan oleh kurangnya durasi dataset pada proses training sehingga terjadi underfitting .
Kata kunci : CNN, Kucing, LSTM, Suara.

## 1. PENDAHULUAN
Hubungan antara kucing dengan manusia sudah terjadi  sejak  tahun  8.000  Sebelum  Masehi  (SM) ketika  manusia  masih  hidup  berpindah.  Pada awalnya, kucing berasal dari alam liar lalu perlahan- lahan  mengalami  proses  domestikasi.  Berdasarkan sejarah,  usaha  domestikasi  kucing  dimulai  sekitar tahun  4.000  SM  di  Mesir.  Saat  itu  kucing  disukai
karena  kemampuannya  dalam  berburu  tikus  dan ular[1].
Sebagian  besar  hewan  peliharaan  khususnya kucing, menghabiskan seluruh waktunya di lingkungan  manusia.  Kucing  rumahan  adalah  salah satu hewan peliharaan yang paling banyak dicintai di dunia dan populasinya sekitar 88,3 juta. Kini kucing menjadi hewan peliharaan yang sangat dekat dengan
manusia,  dan  mereka  menyampaikan  pesan  dengan menghasilkan suara yang identik. Generasi suara dan sistem  persepsi  hewan  telah  berevolusi  untuk membantu  mereka  bertahan  hidup  di  lingkungan mereka. Dari perspektif evolusi, suara yang disengaja yang dihasilkan oleh hewan harus berbeda dari suara acak  di  lingkungan.  Beberapa  hewan  memiliki kemampuan  sensorik  khusus,  seperti  penglihatan, pemandangan,  perasaan,  dan  kesadaran  akan perubahan alam dibandingkan dengan manusia. Suara binatang  dapat  bermanfaat  bagi  manusia  dalam  hal keamanan, prediksi bencana alam, dan interaksi intim jika kita mampu mengenalinya dengan baik [2] oleh karena  itu  analisis  suara  hewan  peliharaan  menjadi penting.
Cara  kucing  mengekspresikan  suara  mereka berbeda  dengan  manusia.  Kita  harus  mempelajari perilaku  mereka  secara  dekat  sehingga  kita  dapat mempelajari komunikasi suara mereka dengan benar. Komunikasi hewan melalui suara, khususnya kucing, tergantung kepada situasi atau konteks dimana suara itu  dikeluarkan.  Kita  harus  mempelajari  lingkungan sekitar  ketika  suara  kucing  dikeluarkan  atau dibunyikan  sehingga  kita  dapat  mengenali  pola tersebut.  Kita  dapat  menganalisis  dan  menafsirkan alasan  dari  spesifik  suara  menghasilkan  spesifik reaksi [3].
Dibutuhkan  suatu  metode  untuk  menafsirkan alasan  atau  arti  dari  suara  kucing  yang  dihasilkan. Suara  kucing  dari  kucing  dapat  diklasifikasikan menjadi 9 kategori yaitu The Purr (mendengkur), The Trill (getar), The  Meow (meong), The  Howl (melolong), The Mating Call (panggilan kawin), The Growl (menggeram), The  Hiss (mendesis), The  Spit (meludah), The  Snarl (menggeram)- Scream , Cry , Pain  Shriek , The  Chirp (kicauan)  dan The  Chatter (obrolan). Setiap kategori memiliki arti yang berbeda- beda.  Seperti, The  Purr memiliki  makna  bahwa kucing melakukan purr tersebut ketika dalam konteks lapar, stress ,  dan  kesakitan  baik  itu  pada  saat melahirkan atau ketika akan meninggal[3].
Penelitian  mengenai  klasifikasi  suara  sudah beberapa kali dilakukan seperti penelitian pada suara burung  menggunakan  CNN  [4][5]  dan  juga  suara kucing[2]. Metode CNN merupakan salah satu jenis neural  network  yang  biasa  digunakan  dalam memproses  data[6]  yang  terdiri  dari  beberapa layer[7]. Metode yang digunakan selain metode CNN pada  klasifikasi  suara  yaitu  metode  LSTM  seperti pada  penelitian  yang  mendeteksi  penyakit  radang tenggorokan [8] dan penyakit jantung[9].
Berdasarkan  masalah  tersebut  penelitian  ini menggunakan  metode Convolutional  Neural Network (CNN)  dan Long  Short  Term  Memory (LSTM)  untuk  mengklasifikasikan  suara  kucing dengan  4  kategori  yaitu The  Purr,  The  Meow,  The Mating Call , dan The Howl .
CNN  terdiri  dari  beberapa  layer  [7],  salah satunya yaitu convolution layer yang digunakan pada penelitian  ini  yang  berfungsi  sebagai  filter  untuk
mencari  ciri  dari  inputan[10].  LSTM  (Long  Short Term  Memory)  dipilih  karena  kemampuannya  yang dapat  belajar  data  dan  mengingat  informasi  untuk waktu yang lama[11]
Penelitian ini menggunakan optimasi  Adaptive Moment  Estimation  (ADAM)  yang  berfungsi  untuk mengoptimalkan proses pembelajaran pada sistem[12]. Optimasi Adam dipilih karena kemampuannya  yang  dapat  memperbarui  nilai  error dalam proses pelatihan[13].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian ini menggunakan penggabungan  2  metode  yaitu  CNN  dan  LSTM dengan  detail layer yang  dapat  dilihat  pada  gambar 2.1.
Gambar 1. Arsitektur Model Klasifikasi
Model klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 1. Data  yang  sudah  di convert menjadi  file  dengan format .mp3 kemudian di training menggunakan layer konvolusi  CNN  dengan  aktivasi  RelU  untuk  di ekstraksi  fitur  yang  berguna  untuk  mengambil  ciri dari inputan. Data lanjut ke layer LSTM yang berguna untuk mengenali bentuk sinyal suara yang merupakan data sequencial .  LSTM  memiliki  lapisan  memori untuk  mengingat  prediksi  data yang dipelajari. Data kemudian masuk ke layer dense dengan layer pertama menggunakan  aktivasi  RelU  dan  layer  kedua menggunakan  aktivasi  sigmoid  untuk  di  kerucutkan filter hingga menjadi  beberapa kategori saja sebagai penetuan  klasifikasi  yang  mana  pada  penelitian  ini suara kucing diklasifikasikan menjadi 4.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Bahan
Penelitian  ini  menggunakan  data  suara  kucing yang didapatkan dari Youtube dengan total 4 kategori yaitu The  Purr,  The  Meow,  The  Howl, dan Mating Call .  Data  suara  kucing  yang  diunduh  berupa  file .mp4 yang kemudian disatukan menjadi 1 file sesuai kategori dan kemudian di convert menjadi .mp3.
Gambar 2. Dataset
Gambar 2 merupakan data yang sudah disatukan sehingga  menghasilkan  durasi  yang  berbeda-beda. Data  yang  akan  digunakan  pada  model  CNN  dan
LSTM  merupakan  data  suara  kucing  yang  sudah disamakan durasinya yaitu 100 menit.

## 3.2. Membangun Model Klasifikasi
Arsitektur  model  yang  digunakan  terdiri  dari CNN untuk bagian layer konvolusi yang terdiri dari 4 layer dan kemudian terdapat 2 layer LSTM. Aktivasi yang  digunakan  adalah  RelU  pada  hidden  layer, diakhiri  dengan  aktivasi  Softmax  pada  layer pengambilan keputusan terakhir.
Adapun optimalisasi menggunakan Adam. Berikut merupakan skema dari arsitektur model klasifikasi yang dicoba:
1. Skema A
Skema  A  adalah  skema  untuk  mencari Arsitektur  CNN  terbaik.  Percobaan  dilakukan sebanyak  6  kali  dengan  berbagai  macam  ukuran layer. Tabel 1 menunjukkan nilai akurasi dan validasi akurasi  pada  setiap  model  untuk  mencari  Arsitektur CNN terbaik.
Tabel 1 Skema Pencarian Arsitektur CNN No Arsitektur Akurasi Val Akurasi A.1 CNN (4,4,4,4) + LSTM (8,8) 0,8379 0.8708 A.2 CNN (8,8,8,8) + LSTM (8,8) 0,8515 0.8167 A.3 CNN (16,16,16,16) + LSTM (8,8) 0,7678 0.7208 A.4 CNN (32,3,32,32,32) + LSTM (8,8) 0.6527 0.6375 A.5 CNN (4,8,16,32) + LSTM (8,8) 0,7803 0.5250 A.6 CNN (32,16,8,4) + LSTM (8,8) 0,6789 0.7000
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  arsitektur  CNN terbaik  adalah  skema  no  A.2  yang memiliki  4  layer CNN berukuran 8,8,8,8 dan 2 layer LSTM berukuran 8,8 dengan nilai akurasi  0,8515 dan validasi  akurasi 0,8167 pada proses training.
Penggunaan  arsitektur  CNN  terbaik  yaitu 8,8,8,8 kemudian dilanjutkan untuk mencari arsitektur LSTM terbaik pada skema B.
2. Skema B
Skema  B  adalah  skema  untuk  mencari Arsitektur  LSTM  terbaik.  Percobaan  dilakukan
sebanyak 4 kali dengan berbagai macam ukuran layer LSTM  dan  menggunakan  4  layer  CNN  yang sebelumnya sudah di cari yang terbaik pada skema A yaitu  berukuran  8,8,8,8.  Tabel  2  menunjukkan  nilai akurasi dan validasi akurasi pada setiap model untuk mencari Arsitektur LSTM terbaik.
Tabel 2 Skema Pencarian Arsitektur LSTM No Arsitektur Akurasi Val Akurasi B.1 CNN (8,8,8,8) + LSTM (4,4) 0,7751 0.7792 B.2 CNN (8,8,8,8) + LSTM (4,8) 0,6695 0.6667 B.3 CNN (8,8,8,8) + RNN (8,4) 0,8138 0.8208 B.4 CNN (8,8,8,8) + RNN (8,8) 0,8515 0.8167
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  arsitektur  LSTM terbaik  adalah  skema  no  B.4  yang  memiliki  4  layer CNN berukuran 8,8,8,8 dan 2 layer LSTM berukuran 8,8 dengan nilai akurasi  0,8515 dan validasi  akurasi 0,8167 pada proses training.
Hasil dari skema A dan Skema B menunjukkan bahwa  arsitektur  terbaik  untuk  klasifikasi  suara kucing ini menggunakan 4 layer CNN dengan ukuran 8,8,8,8 dan 2 layer LSTM dengan ukuran 8,8.

## 3.3. Fase Pengujian
Fase pengujian terhadap semua skema arsitektur menggunakan confusion  matrix untuk  mengevaluasi performa dari suatu model klasifikasi[14]. Berdasarkan  confusion  matrix  tersebut  dapat ditetapkan  tolak  ukur  performa  seperti  Accuracy, Precision,  Recall,  Specificity,  FMeasure,  G-Mean dan yang lainnya[15].
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan dataset  suara  yang  baru  yang  disebut  data testing diluar data yang telah di training . Data testing terdiri dari 4 kategori yaitu The Purr, The Mating Call, The Meow ,  dan The  Howl dengan  masing-masing berdurasi 3 menit.
Hasil confusion  matrix pada  setiap  model  dari Skema  A  dan  Skema  B  dapat  dilihat  pada  Tabel  3 dibawah ini.
Tabel 3. Hasil Confusion Matrix No Arsitektur Precision Recall Accurary F1-Score A.1 CNN (4,4,4,4) + RNN (8,8) 0.13 0.50 0.28125 0.21 A.2 CNN (8,8,8,8) + RNN (8,8) 0.68 1.00 0.5625 0.77 A.3 CNN (16,16,16,16) + RNN (8,8) 0.52 0.88 0.46875 0.64 A.4 CNN (32,3,32,32,32) + RNN (8,8) 0.39 0.75 0.375 0.50 A.5 CNN (4,8,16,32) + RNN (8,8) 0.11 0.38 0.1875 0.17 A.6 CNN (32,16,8,4) + RNN (8,8) 0.29 0.62 0.3125 0.39 B.1 CNN (8,8,8,8) + RNN (4,4) 0.62 0.88 0.4375 0.71 B.2 CNN (8,8,8,8) + RNN (4,8) 0.23 0.56 0.28125 0.32 B.3 CNN (8,8,8,8) + RNN (8,4) 0.67 0.94 0.53125 0.74 B.4 CNN (8,8,8,8) + RNN (8,8) 0.68 1.00 0.5625 0.77
Arsitektur  terbaik  berdasarkan  Tabel  3  yaitu arsitektur  dengan  no  skema  A.2  atau  B.4  dengan  4 Layer Konvolusi yang masing-masing layer berukuran  8,8,8,  dan  8  dan  2  layer  LSTM  dengan
masing-masing  layer  berukuran  8  dan  8,  Aktivasi RelU pada hidden  layer ,  diakhiri  dengan  aktivasi Softmax pada  layer  pengambilan  keputusan  terakhir dan  optimalisasi  menggunakan  ADAM  yang
berfungsi untuk mengoptimalkan sistem dengan cara memperbarui nilai error dalam proses training .

## 4. DISKUSI
Arsitektur  skema  A.2  merupakan  yang  terbaik pada penelitian ini dikarenakan jumlah data training yang  digunakan  sedikit  sehingga  dibutuhkan arsitektur yang sederhana dengan ukuran yang kecil.
Nilai precision pada skema arsitektur A.2 yaitu 0.68, nilai recall 1.00, nilai accurary 0.5625 dan nilai f1-score yaitu  0.77.  Nilai recall 1.00  yang  artinya bahwa  jumlah  data testing yang  ditemukan  kembali oleh sistem, sedangkan accuracy merupakan jumlah data  yang  diklasifikasikan  secara  benar  oleh  model arsitektur  A.2  sehingga  pada  skema  A.2  dapat disimpulkan terjadi underfitting , yakni  ketika model training data yang dibuat tidak mewakili keseuruhan data  yang  digunakan  sehingga  model  masih mempelajari  hubungan  antara  variabel  dalam  data yang  dalam  penelitian  ini  dikarenakan  kurangnya durasi dataset pada proses training .
Pada  penelitian  ini  menyetujui  hasil  penelitian [16]  dan  [2]  yang  menyatakan  bahwa  Layer Convolusi pada metode CNN cocok untuk digunakan sebagai ekstraksi fitur dalam data dan hasil penelitian [9],  [8],  dan  [17]  menyatakan  bahwa  LSTM  cocok digunakan  untuk  klasifikasi  suara,  terlebih  jika digunakan  ADAM  untuk  optimasi  model,  sehingga pada  penelitian  ini  telah  menguji  bahwa  semakin sedikit  data training akan menyebabkan underfitting walaupun telah menggunakan CNN dan LSTM.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini telah berhasil mengklasifikasikan suara  kucing  yang  terdiri  dari  4  kategori  yaitu The Purr,  The  Meow,  The  Howl ,  dan The  Mating  Call menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN)  dan Long  Short-Term  Memory (LSTM) dengan masing-masing  kategori  suara berdurasi  100 menit ketika di training.
Hasil kinerja dari metode Convolutional Neural Network  (CNN)  dan  Long  Short-Term  Memory (LSTM)  mendapatkan  akurasi  training  0.8515  atau 85.15%  dengan  arsitektur  dengan  4  layer  konvolusi CNN  dengan  ukuran  8-8-8-8  dan  2  layer  LSTM dengan ukuran 8-8, Aktivasi RelU pada hidden layer , diakhiri  dengan  aktivasi Softmax pada  layer pengambilan  keputusan  terakhir  dan  optimalisasi menggunakan ADAM. Nilai precision pada arsitektur ini yaitu 0.68, nilai recall 1.00, nilai accurary 0.5625 dan nilai f1-score yaitu 0.77. Nilai confusion matrix yang  kecil  disebabkan  oleh  yang  diakibatkan  oleh kurangnya  durasi  dataset  pada  proses training sehingga terjadi underfitting .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. L. Bernstein, “The Human-Cat
Relationship,”  pp.  47–89,  2007,  doi: 10.1007/978-1-4020-3227-1_3. [2] Y.  R.  Pandeya,  D.  Kim,  and  J.  Lee,
“Domestic  cat  sound  classification  using learned features from deep neural nets,” Appl. Sci. ,  vol.  8,  no.  10,  pp.  1–17,  2018,  doi:
10.3390/app8101949.
[3] S. Schötz, The Secret Language of Cats: How to Understand Your Cat for a Better, Happier Relationship . Hanover Square Press, 2018.
[4] C.  Y.  Koh,  J.  Y.  Chang,  C.  L.  Tai,  D.  Y. Huang,  H.  H.  Hsieh,  and  Y.  W.  Liu,  “Bird sound  classification  using  convolutional neural  networks,” CEUR  Workshop  Proc. , vol. 2380, pp. 9–12, 2019.
[5] S. D. H. Permana, G. Saputra, B. Arifitama, Yaddarabullah,  W.  Caesarendra,  and  R. Rahim,  “Classification  of  bird  sounds  as  an early  warning  method  of  forest  fires  using Convolutional  Neural  Network  (CNN) algorithm,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , no. xxxx, 2021, doi: 10.1016/j.jksuci.2021.04.013.
[6] Y.  Luan  and  S.  Lin,  “Research  on  Text Classification  Based  on  CNN  and  LSTM,” Proc.  2019  IEEE  Int.  Conf.  Artif.  Intell. Comput.  Appl.  ICAICA  2019 ,  pp.  352–355, 2019, doi: 10.1109/ICAICA.2019.8873454.
[7] C.  Chen  and  F.  Qi,  “Single  Image  Super- Resolution  Using  Deep  CNN  with  Dense Skip  Connections  and  Inception-ResNet,” Proc. - 9th Int. Conf. Inf. Technol. Med. Educ. ITME  2018 ,  pp.  999–1003,  2018,  doi: 10.1109/ITME.2018.00222.
[8] V.  Guedes,  A.  Junior,  J.  Fernandes,  F. Teixeira, and J. P. Teixeira, “Long short term memory on chronic laryngitis classification,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  138,  pp.  250– 257, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.10.036.
[9] Y.  Chen,  J.  Lv,  Y.  Sun,  and  B.  Jia,  “Heart sound segmentation via Duration Long–Short Term  Memory  neural  network,” Appl.  Soft Comput.  J. ,  vol.  95,  p.  106540,  2020,  doi: 10.1016/j.asoc.2020.106540.
[10] Ridho  Aji  Pangestu,  Basuki  Rahmat,  and
Fetty Tri Anggraeny, “Implementasi
Algoritma Cnn Untuk Klasifikasi Citra Lahan Dan Perhitungan Luas,” J.  Inform.  dan  Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 166–174, 2020.
[11] X.  H.  Le,  H.  V.  Ho,  G.  Lee,  and  S.  Jung, “Application  of  Long  Short-Term  Memory (LSTM) neural network for flood forecasting,” Water  (Switzerland) ,  vol.  11, no. 7, 2019, doi: 10.3390/w11071387.
[12] P. O. Sgd, D. Irfan, R. Rosnelly, M. Wahyuni, J. T. Samudra, and A. Rangga, “MENGGUNAKAN  CNN,”  vol.  4307,  no. June, pp. 244–253, 2022.
[13] N. D. Miranda, L. Novamizanti, and S. Rizal, “Convolutional  Neural  Network  Pada
Klasifikasi  Sidik  Jari  Menggunakan  Resnet- 50,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 61–68,
2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18.
[14] A. Amrin and H. Saiyar, “Aplikasi Diagnosa
Penyakit Tuberculosis
Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Jurikom , vol. 5, no.
5, pp. 498–502, 2018.
[15] J.  Yang,  X.  Huang,  H.  Wu,  and  X.  Yang, “EEG-based emotion classification based on Bidirectional  Long  Short-Term  Memory Network,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  174, no. 2019, pp. 491–504, 2020, doi:
10.1016/j.procs.2020.06.117.
[16] C.  Y.  Koh,  J.  Y.  Chang,  C.  L.  Tai,  D.  Y. Huang,  H.  H.  Hsieh,  and  Y.  W.  Liu,  “Bird sound  classification  using  convolutional neural  networks,” CEUR  Workshop  Proc. , vol. 2380, no. September, 2019.
[17] W. Zhang, J. Han, and S. Deng, “Abnormal heart  sound  detection  using  temporal  quasi- periodic  features  and  long  short-term memory  without  segmentation,” Biomed.
Signal Process. Control , vol. 53, p. 101560, 2019, doi: 10.1016/j.bspc.2019.101560.