論文の概要: Sub-Band Spectral Matching with Localized Score Aggregation for Robust Anomalous Sound Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13749v1
• Date: Sat, 14 Mar 2026 04:38:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.381498
• Title: Sub-Band Spectral Matching with Localized Score Aggregation for Robust Anomalous Sound Detection
• Title（参考訳）: ロバスト異常音検出のための局所スコアアグリゲーションを用いたサブバンドスペクトルマッチング
• Abstract要約: 一般的な訓練不要な異常音検出パイプラインは、フレームレベルの表現をバンド保存特徴ベクトルに時間的にプールし、異常をスコアする。 1つのグローバルな隣人はすべてのバンドに同じ基準を共有するよう強制し、バンドレベルのミスマッチが増加する。 本稿では,時間的にプールされたサブバンドベクトルをメモリバンクに格納し,サブバンド毎の隣人を検索し,スコアを均一に集約して正規スコアの変動を低減し,識別性を向上させるBEAMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.328862535847785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting subtle deviations in noisy acoustic environments is central to anomalous sound detection (ASD). A common training-free ASD pipeline temporally pools frame-level representations into a band-preserving feature vector and scores anomalies using a single nearest-neighbor match. However, this global matching can inflate normal-score variance through two effects. First, when normal sounds exhibit band-wise variability, a single global neighbor forces all bands to share the same reference, increasing band-level mismatch. Second, cosine-based matching is energy-coupled, allowing a few high-energy bands to dominate score computation under normal energy fluctuations and further increase variance. We propose BEAM, which stores temporally pooled sub-band vectors in a memory bank, retrieves neighbors per sub-band, and uniformly aggregates scores to reduce normal-score variability and improve discriminability. We further introduce a parameter-free adaptive fusion to better handle diverse temporal dynamics in sub-band responses. Experiments on multiple DCASE Task 2 benchmarks show strong performance without task-specific training, robustness to noise and domain shifts, and complementary gains when combined with encoder fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 雑音音環境における微妙な偏差の検出は、異常音検出(ASD)の中心となる。 トレーニング不要の一般的なASDパイプラインは、フレームレベルの表現を時間的にバンド保存特徴ベクトルにプールし、隣接する1つのマッチを使用して異常をスコアする。 しかし、この大域的マッチングは2つの効果を通じて正規スコアの分散を増大させることができる。 まず、通常の音が帯域幅の変動を示すとき、一つのグローバルな隣人はすべてのバンドに同じ基準を共有させ、バンドレベルのミスマッチを増大させる。 第二に、コサインベースのマッチングはエネルギー結合であり、いくつかの高エネルギーバンドが通常のエネルギー変動の下でスコア計算を支配し、さらに分散を増加させることができる。 本稿では,時間的にプールされたサブバンドベクトルをメモリバンクに格納し,サブバンド毎の隣人を検索し,スコアを均一に集約して正規スコアの変動を低減し,識別性を向上させるBEAMを提案する。 さらに,パラメータフリー適応核融合を導入し,サブバンド応答における時間的ダイナミクスをよりよく扱う。 複数のDCASE Task 2ベンチマークの実験では、タスク固有のトレーニング、ノイズやドメインシフトに対する堅牢性、エンコーダの微調整と組み合わせた場合の相補的ゲインがない。

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