論文の概要: Toward Faithful Explanations in Acoustic Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12660v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 02:16:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.727292
• Title: Toward Faithful Explanations in Acoustic Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 音響異常検出における忠実な説明に向けて
• Authors: Maab Elrashid, Anthony Deschênes, Cem Subakan, Mirco Ravanelli, Rémi Georges, Michael Morin,
• Abstract要約: 現実の異常検出アプリケーションにおけるユーザ信頼の解釈性は不可欠である。 我々は,標準的なオートエンコーダ (AE) とマスクオートエンコーダ (MAE) を比較する。 MAEは一貫してより忠実で時間的に正確な説明を提供し、真の異常との整合性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.487734134424187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interpretability is essential for user trust in real-world anomaly detection applications. However, deep learning models, despite their strong performance, often lack transparency. In this work, we study the interpretability of autoencoder-based models for audio anomaly detection, by comparing a standard autoencoder (AE) with a mask autoencoder (MAE) in terms of detection performance and interpretability. We applied several attribution methods, including error maps, saliency maps, SmoothGrad, Integrated Gradients, GradSHAP, and Grad-CAM. Although MAE shows a slightly lower detection, it consistently provides more faithful and temporally precise explanations, suggesting a better alignment with true anomalies. To assess the relevance of the regions highlighted by the explanation method, we propose a perturbation-based faithfulness metric that replaces them with their reconstructions to simulate normal input. Our findings, based on experiments in a real industrial scenario, highlight the importance of incorporating interpretability into anomaly detection pipelines and show that masked training improves explanation quality without compromising performance.
• Abstract（参考訳）: 現実の異常検出アプリケーションにおけるユーザ信頼の解釈性は不可欠である。 しかし、ディープラーニングモデルは、高いパフォーマンスにもかかわらず、しばしば透明性を欠いている。 本研究では,音声異常検出のためのオートエンコーダベースモデルの解釈可能性について,標準的なオートエンコーダ(AE)とマスクオートエンコーダ(MAE)を比較して検討する。 SmoothGrad,Integrated Gradients,GradSHAP,Grad-CAMなど,いくつかの属性手法を適用した。 MAEはわずかに低い検出を示すが、一貫してより忠実で時間的に正確な説明を提供し、真の異常との整合性を示唆している。 説明手法により強調された領域の関連性を評価するため,通常の入力をシミュレートする摂動に基づく忠実度尺度を提案する。 本研究は, 実産業シナリオにおける実験に基づいて, 異常検出パイプラインに解釈可能性を導入することの重要性を強調し, マスクトレーニングは, 性能を損なうことなく, 説明品質を向上させることを示す。

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