論文の概要: Temporal Convolution-based Hybrid Model Approach with Representation Learning for Real-Time Acoustic Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19722v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 17:50:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:33:09.854837
• Title: Temporal Convolution-based Hybrid Model Approach with Representation Learning for Real-Time Acoustic Anomaly Detection
• Title（参考訳）: リアルタイム音響異常検出のための表現学習を用いた時間畳み込みに基づくハイブリッドモデルアプローチ
• Authors: Sahan Dissanayaka, Manjusri Wickramasinghe, Pasindu Marasinghe,
• Abstract要約: 本研究は, 実時間音響異常検出への革新的アプローチを導入する。 我々の手法は、半教師付き時間的畳み込みと表現学習と、時間的畳み込みネットワーク(TCN)によるハイブリッドモデル戦略を組み合わせたものである。 提案モデルでは,本手法の有効性を実証し,現場で確立された研究よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The early detection of potential failures in industrial machinery components is paramount for ensuring the reliability and safety of operations, thereby preserving Machine Condition Monitoring (MCM). This research addresses this imperative by introducing an innovative approach to Real-Time Acoustic Anomaly Detection. Our method combines semi-supervised temporal convolution with representation learning and a hybrid model strategy with Temporal Convolutional Networks (TCN) to handle various intricate anomaly patterns found in acoustic data effectively. The proposed model demonstrates superior performance compared to established research in the field, underscoring the effectiveness of this approach. Not only do we present quantitative evidence of its superiority, but we also employ visual representations, such as t-SNE plots, to further substantiate the model's efficacy.
• Abstract（参考訳）: 産業機械部品の潜在的な故障を早期に検出することは、運転の信頼性と安全性を確保するために最重要であり、機械条件監視(MCM)を維持できる。 本研究は,実時間音響異常検出に革新的なアプローチを導入することで,この問題に対処する。 提案手法は,半教師付き時間的畳み込みと表現学習,および時間的畳み込みネットワーク(TCN)によるハイブリッドモデル戦略を組み合わせることで,音響データ中の様々な複雑な異常パターンを効果的に処理する。 提案モデルでは,本手法の有効性を実証し,現場で確立された研究よりも優れた性能を示す。 我々は、その優位性の定量的な証拠を提示するだけでなく、t-SNEプロットのような視覚的表現を用いて、モデルの有効性をさらに裏付ける。

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