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J-GLOBAL ID：202002213286973014   整理番号：20A0801198

補間ニューラルネットワークを用いた異音検知

Anomalous sound detection based on interpolation deep neural network.

著者 (6件)： SUEFUSA Kaori (日立) ,  NISHIDA Tomoya (日立) ,  PUROHIT Harsh (日立) ,  TANABE Ryo (日立) ,  ENDO Takashi (日立) ,  KAWAGUCHI Yohei (日立)
資料名： 日本音響学会研究発表会講演論文集(CD-ROM)  (日本音響学会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2020  号： 春季  ページ： ROMBUNNO.1-1-3  発行年： 2020年03月02日 
JST資料番号： G0381C  ISSN： 1880-7658  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ・補間深層ニューラルネットワーク(IDNN)と言う異音を検出する教師なしアプローチを提案。
・エッジフレーム予測困難を避ける異音スコアとしてオートエンコーダ(AE)/変分オートエンコーダ(VAE)の補間誤差を使用。
・このモデルは中心フレームが入力として除去され,出力として除去フレームの補間を予測するスペクトログラムの多重フレームを使用。
・提案アプローチは,エッジフレームを予測するのではなくて,異音と一致する構成誤差を作成。
・実験結果から,IDNNは,特に非定常マシン音に対してツ城野のアプローチより優れており,標準AUCスコアで27%向上。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  内挿法 ,  アルゴリズム ,  *機械騒音 ,  誤差 ,  教師なし学習
準シソーラス用語： オートエンコーダ ,  スペクトログラム ,  異音【機械騒音】 ,  *異音検出 ,  再構成誤差 ,  *深層ニューラルネットワーク ,  補間

分類 (1件)： 音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 補間 ,  ニューラルネットワーク ,  異音