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。

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