論文の概要: Anomalous Sound Detection with Machine Learning: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07820v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 19:57:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 02:16:23.777288
• Title: Anomalous Sound Detection with Machine Learning: A Systematic Review
• Title（参考訳）: 機械学習による異常音検出:システムレビュー
• Authors: Eduardo C. Nunes
• Abstract要約: 本稿では,機械学習(ML)技術を用いたアナモルス音検出に関する研究に関するシステムレビュー(SR)について述べる。 技術の現状は、データセットの収集、音声の特徴抽出方法、mlモデル、およびasdに使用される評価方法によって解決された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomalous sound detection (ASD) is the task of identifying whether the sound emitted from an object is normal or anomalous. In some cases, early detection of this anomaly can prevent several problems. This article presents a Systematic Review (SR) about studies related to Anamolous Sound Detection using Machine Learning (ML) techniques. This SR was conducted through a selection of 31 (accepted studies) studies published in journals and conferences between 2010 and 2020. The state of the art was addressed, collecting data sets, methods for extracting features in audio, ML models, and evaluation methods used for ASD. The results showed that the ToyADMOS, MIMII, and Mivia datasets, the Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) method for extracting features, the Autoencoder (AE) and Convolutional Neural Network (CNN) models of ML, the AUC and F1-score evaluation methods were most cited.
• Abstract（参考訳）: Anomalous Sound Detection (ASD)は、物体から発せられる音が正常または異常であるかどうかを識別するタスクです。 場合によっては、この異常の早期発見はいくつかの問題を防ぐことができます。 本稿では,機械学習(ML)技術を用いたアナモルス音検出に関する研究に関するシステムレビュー(SR)について述べる。 このSRは、2010年から2020年の間にジャーナルや会議で発表された31の研究(受け入れ研究)の選択を通じて実施されました。 技術の現状は、データセットの収集、音声の特徴抽出方法、mlモデル、およびasdに使用される評価方法によって解決された。 その結果、ToyADMOS, MIMII, Miviaデータセット、機能抽出のためのMel- frequency cepstral coefficients (MFCC)メソッド、Autoencoder (AE)およびConvolutional Neural Network (CNN)モデル、AUCおよびF1スコア評価方法が最も引用された。

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