論文の概要: An artificial neural network-based system for detecting machine failures
using tiny sound data: A case study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11527v1
- Date: Fri, 23 Sep 2022 11:13:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-26 17:39:39.456543
- Title: An artificial neural network-based system for detecting machine failures
using tiny sound data: A case study
- Title（参考訳）: 小型音響データを用いた人工ニューラルネットワークによる機械故障検出システム
- Authors: Thanh Tran, Sebastian Bader, Jan Lundgren
- Abstract要約: このケーススタディでは,バルメットABから小さなドリル音データセットを増強するための変分オートエンコーダについて検討した。
Valmetデータセットには134の音があり、「異常」と「正常」の2つのカテゴリに分けられている。
我々は,従来の音声から新しい音を合成することで,小さなデータセットの音数を増やすためにVAEを使用した。
強化データセットは、CNNモデルの分類結果を6.62%(拡張データセットでトレーニングされた場合94.12%、元のデータセットでトレーニングされた場合87.5%)に向上させた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1555945141027983
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In an effort to advocate the research for a deep learning-based machine
failure detection system, we present a case study of our proposed system based
on a tiny sound dataset. Our case study investigates a variational autoencoder
(VAE) for augmenting a small drill sound dataset from Valmet AB. A Valmet
dataset contains 134 sounds that have been divided into two categories:
"Anomaly" and "Normal" recorded from a drilling machine in Valmet AB, a company
in Sundsvall, Sweden that supplies equipment and processes for the production
of biofuels. Using deep learning models to detect failure drills on such a
small sound dataset is typically unsuccessful. We employed a VAE to increase
the number of sounds in the tiny dataset by synthesizing new sounds from
original sounds. The augmented dataset was created by combining these
synthesized sounds with the original sounds. We used a high-pass filter with a
passband frequency of 1000 Hz and a low-pass filter with a passband frequency
of 22\kern 0.16667em000 Hz to pre-process sounds in the augmented dataset
before transforming them to Mel spectrograms. The pre-trained 2D-CNN Alexnet
was then trained using these Mel spectrograms. When compared to using the
original tiny sound dataset to train pre-trained Alexnet, using the augmented
sound dataset enhanced the CNN model's classification results by 6.62\%(94.12\%
when trained on the augmented dataset versus 87.5\% when trained on the
original dataset).
- Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく機械故障検出システムの研究を提唱するために,提案する音響データに基づくシステムについて事例研究を行う。
本研究は,valmet abからの小型ドリル音データ拡張のための変分オートエンコーダ(vae)について検討する。
ヴァルメットのデータセットには134の音が含まれており、これはスウェーデンのサンズヴァルにあるValmet ABの掘削機から記録された「異常」と「ノーマル」の2つのカテゴリに分けられている。
このような小さな音響データセット上で、ディープラーニングモデルを使用して障害ドリルを検出することは、一般的には失敗する。
我々は,従来の音声から新しい音を合成することで,小さなデータセットの音数を増やすためにVAEを使用した。
強化データセットは、これらの合成された音と元の音を組み合わせたものである。
我々は,1000Hzの帯域通過周波数を持つ高域通過フィルタと22\kern 0.16667em000Hzの帯域通過周波数を持つ低域通過フィルタを用いて,拡張データセット内の音を前処理した後,メルスペクトルに変換する。
事前訓練された2D-CNNAlexnetはこれらのメル分光器を用いて訓練された。
元の小さな音響データセットを使用してトレーニングされたAlexnetと比較すると、強化された音響データセットを使用してCNNモデルの分類結果を6.62\%(94.12\%)、拡張データセットでトレーニングされた場合には87.5\%に向上した。
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