論文の概要: ECHO: Frequency-aware Hierarchical Encoding for Variable-length Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14689v3
- Date: Sat, 27 Sep 2025 10:05:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 17:47:09.163751
- Title: ECHO: Frequency-aware Hierarchical Encoding for Variable-length Signals
- Title（参考訳）: ECHO:可変長信号の周波数対応階層符号化
- Authors: Yucong Zhang, Juan Liu, Ming Li,
- Abstract要約: 本稿では,周波数位置埋め込みと高度なバンド分割アーキテクチャを組み合わせた新しい基礎モデルECHOを提案する。
本手法は,様々な種類の機械信号データセットを用いて評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.411477071838592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pre-trained foundation models have demonstrated remarkable success in audio, vision and language, yet their potential for general machine signal modeling with arbitrary sampling rates-covering acoustic, vibration, and other industrial sensor data-remains under-explored. In this work, we propose a novel foundation model ECHO that integrates an advanced band-split architecture with frequency positional embeddings, enabling spectral localization across arbitrary sampling configurations. Moreover, the model incorporates sliding patches to support inputs of variable length without padding or cropping, producing a concise embedding that retains both temporal and spectral fidelity and naturally extends to streaming scenarios. We evaluate our method on various kinds of machine signal datasets, including previous DCASE task 2 challenges (2020-2025), and widely-used industrial signal corpora. Experimental results demonstrate consistent state-of-the-art performance in machine signal anomaly detection and fault classification, confirming the effectiveness and generalization capability of the proposed model. We open-sourced ECHO on https://github.com/yucongzh/ECHO.
- Abstract（参考訳）: 事前訓練された基礎モデルは、音声、視覚、言語において顕著に成功したが、任意のサンプリングレートを持つ一般的な機械信号モデリングの可能性を秘めている。
そこで本研究では,周波数位置埋め込みと高度な帯域分割アーキテクチャを統合した新しい基礎モデルECHOを提案する。
さらに、このモデルは、スライディングパッチを組み込んで、パッドやトリミングなしで可変長の入力をサポートし、時間的およびスペクトル的忠実さを保ち、ストリーミングシナリオに自然に拡張する簡潔な埋め込みを生成する。
我々は,従来のDCASEタスク2課題(2020-2025)や広く使用されている産業用信号コーパスなど,各種の機械信号データセットについて評価を行った。
実験により, 機械信号異常検出と故障分類において一貫した最先端性能を示し, 提案モデルの有効性と一般化能力を確認した。
我々はECHOをhttps://github.com/yucongzh/ECHOでオープンソース化しました。
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