論文の概要: High-Quality and Full Bandwidth Seismic Signal Synthesis using Operational GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11040v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 08:07:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 12:09:54.939203
• Title: High-Quality and Full Bandwidth Seismic Signal Synthesis using Operational GANs
• Title（参考訳）: 操作型GANを用いた高品質全帯域地震信号合成
• Authors: Ozer Can Devecioglu, Serkan Kiranyaz, Zafer Yilmaz, Onur Avci, Moncef Gabbouj, Ertugrul Taciroglu,
• Abstract要約: そこで我々は,下層センサから取得した信号を変換することで,新しい,高品質,全帯域地震信号合成を提案する。 我々は,新しい損失関数を持つOp-GAN (Operational Generative Adversarial Networks) を用いた。 提案手法は,Simulated Ground Motion (SimGM) ベンチマークデータセット上で広範囲に評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.94568670805613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vibration sensors are essential in acquiring seismic activity for an accurate earthquake assessment. The state-of-the-art sensors can provide the best signal quality and the highest bandwidth; however, their high cost usually hinders a wide range of applicability and coverage, which is otherwise possible with their basic and cheap counterparts. But, their poor quality and low bandwidth can significantly degrade the signal fidelity and result in an imprecise analysis. To address these drawbacks, in this study, we propose a novel, high-quality, and full bandwidth seismic signal synthesis by transforming the signal acquired from an inferior sensor. We employ 1D Operational Generative Adversarial Networks (Op-GANs) with novel loss functions to achieve this. Therefore, the study's key contributions include releasing a new dataset, addressing operational constraints in seismic monitoring, and pioneering a deep-learning transformation technique to create the first virtual seismic sensor. The proposed method is extensively evaluated over the Simulated Ground Motion (SimGM) benchmark dataset, and the results demonstrated that the proposed approach significantly improves the quality and bandwidth of seismic signals acquired from a variety of sensors, including a cheap seismic sensor, the CSN-Phidgets, and the integrated accelerometers of an Android, and iOS phone, to the same level as the state-of-the-art sensor (e.g., Kinemetrics-Episensor). The SimGM dataset, our results, and the optimized PyTorch implementation of the proposed approach are publicly shared.
• Abstract（参考訳）: 振動センサは、地震の正確な評価のために地震活動を取得するのに不可欠である。 最先端のセンサーは、最高の信号品質と最高帯域幅を提供することができるが、その高価さは、通常幅広い適用性と適用範囲を妨げる。 しかし、その粗悪な品質と低帯域幅は信号の忠実度を著しく低下させ、不正確な分析をもたらす。 これらの欠点に対処するため,本研究では,下級センサから取得した信号を変換することにより,新しい,高品質でフル帯域の地震信号合成を提案する。 我々は,新しい損失関数を持つOp-GAN (Operational Generative Adversarial Networks) を用いた。 そのため、この研究の重要な貢献は、新しいデータセットの公開、地震モニタリングの運用上の制約への対処、そして最初の仮想地震センサを作成するためのディープラーニング変換技術の開拓である。 提案手法はSimulated Ground Motion (SimGM) ベンチマークデータセットを用いて広範囲に評価され, 提案手法は, 安価な地震センサ, CSN-Phidgets, Android, iOS携帯の加速度計など, 各種センサから取得した地震信号の品質と帯域幅を, 最先端センサ(例えば, Kinemetrics-Episensor)と同じレベルに向上することを示した。 SimGMデータセット、我々の結果、提案手法の最適化されたPyTorch実装を公開共有する。

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