論文の概要: ASD-Diffusion: Anomalous Sound Detection with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15957v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 10:42:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 07:51:56.985302
• Title: ASD-Diffusion: Anomalous Sound Detection with Diffusion Models
• Title（参考訳）: ASD拡散:拡散モデルによる異常音検出
• Authors: Fengrun Zhang, Xiang Xie, Kai Guo,
• Abstract要約: 実世界の工場において, 拡散モデル(ASD-Diffusion)に基づく異常音検出法が提案されている。 再構成後の入力から大きくずれた異常を検出するために, 後処理異常フィルタアルゴリズムを提案する。 暗黙的拡散モデルを導入し、推論速度を高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.659078422704148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised Anomalous Sound Detection (ASD) aims to design a generalizable method that can be used to detect anomalies when only normal sounds are given. In this paper, Anomalous Sound Detection based on Diffusion Models (ASD-Diffusion) is proposed for ASD in real-world factories. In our pipeline, the anomalies in acoustic features are reconstructed from their noisy corrupted features into their approximate normal pattern. Secondly, a post-processing anomalies filter algorithm is proposed to detect anomalies that exhibit significant deviation from the original input after reconstruction. Furthermore, denoising diffusion implicit model is introduced to accelerate the inference speed by a longer sampling interval of the denoising process. The proposed method is innovative in the application of diffusion models as a new scheme. Experimental results on the development set of DCASE 2023 challenge task 2 outperform the baseline by 7.75%, demonstrating the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: Unsupervised Anomalous Sound Detection (ASD) は、通常の音のみが与えられる場合の異常検出に使用できる一般化可能な手法を設計することを目的としている。 本稿では, 現実工場におけるASDに対する拡散モデル(ASD-Diffusion)に基づく異常音検出手法を提案する。 このパイプラインでは, 音響的特徴の異常を, ノイズの多い特徴から近似正規パターンへと再構成する。 次に, 再構成後の入力から大きくずれた異常を検出するために, 後処理異常フィルタアルゴリズムを提案する。 さらに, 拡散暗黙モデルを導入し, より長いサンプリング間隔で推論速度を高速化する。 提案手法は,新しいスキームとしての拡散モデルの適用において革新的である。 DCASE 2023チャレンジタスク2の開発結果がベースラインを7.75%上回り,提案手法の有効性を実証した。

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