論文の概要: Anomalous Sound Detection using Audio Representation with Machine ID based Contrastive Learning Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03588v2
• Date: Mon, 10 Apr 2023 04:04:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 11:44:26.013035
• Title: Anomalous Sound Detection using Audio Representation with Machine ID based Contrastive Learning Pretraining
• Title（参考訳）: 機械IDを用いたコントラスト学習事前学習による音声表現による異常音検出
• Authors: Jian Guan, Feiyang Xiao, Youde Liu, Qiaoxi Zhu, Wenwu Wang
• Abstract要約: コントラスト学習を用いて、各音声サンプルではなく、各機械IDの音声表現を洗練する。 提案手法では、コントラスト学習を用いて音声表現モデルを事前学習する。 実験の結果,本手法はコントラスト学習や自己教師型分類を用いて最先端の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.191658157204856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing contrastive learning methods for anomalous sound detection refine the audio representation of each audio sample by using the contrast between the samples' augmentations (e.g., with time or frequency masking). However, they might be biased by the augmented data, due to the lack of physical properties of machine sound, thereby limiting the detection performance. This paper uses contrastive learning to refine audio representations for each machine ID, rather than for each audio sample. The proposed two-stage method uses contrastive learning to pretrain the audio representation model by incorporating machine ID and a self-supervised ID classifier to fine-tune the learnt model, while enhancing the relation between audio features from the same ID. Experiments show that our method outperforms the state-of-the-art methods using contrastive learning or self-supervised classification in overall anomaly detection performance and stability on DCASE 2020 Challenge Task2 dataset.
• Abstract（参考訳）: 異常音検出のための既存のコントラスト学習手法は、サンプルの補間(例えば、時間または周波数マスキング)のコントラストを用いて、各音声サンプルの音声表現を洗練する。 しかし、機械音の物理的特性の欠如により検出性能が制限されるため、強化されたデータに偏っている可能性がある。 本稿では,コントラスト学習を用いて,各音声サンプルではなく,各マシンidの音声表現を洗練する。 提案する二段階学習法は、機械idと自己教師付きid分類器を組み込んだ音声表現モデルの事前学習にコントラスト学習を用いるとともに、同一のidから音声特徴の関係性を高める。 実験の結果,本手法はDCASE 2020 Challenge Task2データセットの総合異常検出性能と安定性において,コントラスト学習や自己教師付き分類を用いた最先端手法よりも優れていた。

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