論文の概要: MIMII-Agent: Leveraging LLMs with Function Calling for Relative Evaluation of Anomalous Sound Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20666v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 09:42:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.066778
• Title: MIMII-Agent: Leveraging LLMs with Function Calling for Relative Evaluation of Anomalous Sound Detection
• Title（参考訳）: MIMII-Agent:異常音検出の相対的評価のための関数呼び出しによるLLMの活用
• Authors: Harsh Purohit, Tomoya Nishida, Kota Dohi, Takashi Endo, Yohei Kawaguchi,
• Abstract要約: 本研究では, 教師なし音響検出システムの相対性能を評価するために, 機械種別異常を生成する手法を提案する。 大規模言語モデル(LLM)を用いて,故障のテキスト記述を解釈し,音声変換機能を自動的に選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.578413517654703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a method for generating machine-type-specific anomalies to evaluate the relative performance of unsupervised anomalous sound detection (UASD) systems across different machine types, even in the absence of real anomaly sound data. Conventional keyword-based data augmentation methods often produce unrealistic sounds due to their reliance on manually defined labels, limiting scalability as machine types and anomaly patterns diversify. Advanced audio generative models, such as MIMII-Gen, show promise but typically depend on anomalous training data, making them less effective when diverse anomalous examples are unavailable. To address these limitations, we propose a novel synthesis approach leveraging large language models (LLMs) to interpret textual descriptions of faults and automatically select audio transformation functions, converting normal machine sounds into diverse and plausible anomalous sounds. We validate this approach by evaluating a UASD system trained only on normal sounds from five machine types, using both real and synthetic anomaly data. Experimental results reveal consistent trends in relative detection difficulty across machine types between synthetic and real anomalies. This finding supports our hypothesis and highlights the effectiveness of the proposed LLM-based synthesis approach for relative evaluation of UASD systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 実際の異常音データがない場合でも, 異なる種類の機械に対して, 教師なしの異常音検出(UASD)システムの相対性能を評価するために, 機械種別異常を生成する手法を提案する。 従来のキーワードベースのデータ拡張手法は、手動で定義したラベルに依存し、マシンタイプや異常パターンが多様化するにつれてスケーラビリティを制限するため、非現実的な音を生成することが多い。 MIMII-Genのような先進的なオーディオ生成モデルは、将来性を示すが、通常、異常なトレーニングデータに依存する。 これらの制約に対処するために,大規模言語モデル(LLM)を利用した新しい合成手法を提案し,故障のテキスト記述を解釈し,音声変換関数を自動的に選択し,通常の機械音を多種多様な可塑性異常音に変換する。 実データと合成データの両方を用いて、5種類の機械の正常な音のみに基づいて訓練されたUASDシステムを評価することにより,本手法の有効性を検証した。 実験結果から, 機械タイプ間での相対的検出困難度は, 合成異常と実異常との間に一貫した傾向を示した。 本研究は,本仮説を裏付けるものであり,UASDシステムの相対評価におけるLLMに基づく合成手法の有効性を強調している。

関連論文リスト

• ADALog: Adaptive Unsupervised Anomaly detection in Logs with Self-attention Masked Language Model [2.55347686868565]
  ADALogは適応的で教師なしの異常検出フレームワークである。 個々の非構造化ログで動作し、ログ内のコンテキスト関係を抽出し、通常のデータに対して適応しきい値を設定する。 BGL,Thunderbird,Spiritのベンチマークデータセット上でADALogを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-15T17:31:40Z)
• Where are we in audio deepfake detection? A systematic analysis over generative and detection models [59.09338266364506]
  SONARはAI-Audio Detection FrameworkとBenchmarkの合成である。 最先端のAI合成聴覚コンテンツを識別するための総合的な評価を提供する。 従来のモデルベース検出システムと基礎モデルベース検出システムの両方で、AIオーディオ検出を均一にベンチマークする最初のフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T01:03:42Z)
• MIMII-Gen: Generative Modeling Approach for Simulated Evaluation of Anomalous Sound Detection System [5.578413517654703]
  不十分な記録と異常の不足は、堅牢な異常検出システムを開発する上で重要な課題である。 本稿では,エンコーダ・デコーダ・フレームワークを統合した遅延拡散モデルを用いて,機械音の多様な異常を生成する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T08:21:31Z)
• It's Never Too Late: Fusing Acoustic Information into Large Language Models for Automatic Speech Recognition [70.77292069313154]
  大規模言語モデル(LLM)は、自動音声認識(ASR)出力の上の生成誤り訂正(GER)に成功することができる。 本研究では,不確実性認識ダイナミックフュージョン (UADF) と呼ばれる新しい遅延融合解によって予測された転写を生成する前に,音響情報を注入することにより,そのような制限を克服することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T07:21:45Z)
• Interactive System-wise Anomaly Detection [66.3766756452743]
  異常検出は様々なアプリケーションにおいて基本的な役割を果たす。 既存のメソッドでは、インスタンスがデータとして容易に観察できないシステムであるシナリオを扱うのが難しい。 システム埋め込みを学習するエンコーダデコーダモジュールを含むエンドツーエンドアプローチを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T02:20:24Z)
• Fault Detection and Diagnosis with Imbalanced and Noisy Data: A Hybrid Framework for Rotating Machinery [2.580765958706854]
  回転機械製造システムの保守コスト低減には, 故障診断が重要な役割を担っている。 従来のフォールト検出および診断(FDD)フレームワークは、現実の状況に対処する際のパフォーマンスが劣っている。 本稿では、上記の3つのコンポーネントを用いて、効果的な信号ベースFDDシステムを実現するハイブリッドフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-09T01:09:59Z)
• Canonical Polyadic Decomposition and Deep Learning for Machine Fault Detection [0.0]
  マシンからあらゆる種類の障害を学ぶのに十分なデータを集めることは不可能である。 健康状態のみのデータを用いてトレーニングされた新しいアルゴリズムを開発し、教師なしの異常検出を行った。 これらのアルゴリズムの開発における重要な問題は、異常検出性能に影響を与える信号のノイズである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-20T14:06:50Z)
• Real-World Anomaly Detection by using Digital Twin Systems and Weakly-Supervised Learning [3.0100975935933567]
  本稿では, 産業環境における異常検出に対する弱い制御手法を提案する。 これらのアプローチでは、Digital Twinを使用して、機械の通常の動作をシミュレートするトレーニングデータセットを生成する。 提案手法の性能を,実世界のデータセットに応用した様々な最先端の異常検出アルゴリズムと比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-12T10:15:56Z)
• A Novel Anomaly Detection Algorithm for Hybrid Production Systems based on Deep Learning and Timed Automata [73.38551379469533]
  DAD:DeepAnomalyDetectionは,ハイブリッド生産システムにおける自動モデル学習と異常検出のための新しいアプローチである。 深層学習とタイムドオートマトンを組み合わせて、観察から行動モデルを作成する。 このアルゴリズムは実システムからの2つのデータを含む少数のデータセットに適用され、有望な結果を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T08:27:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。