基于无监督与半监督自编码器及伽马通音频表示的异常声音检测
音频与语音处理
2020-06-30 v1 机器学习
声音
摘要
异常声音检测(ASD)如今是机器听觉领域的热点课题之一。无监督检测因其在众多领域的直接适用性而备受关注。例如,在工业过程相关场景中,及早发现机器的故障或损伤可带来显著的成本节约并提升工业流程效率。该问题可通过无监督ASD方案解决,因为工业机器不会仅仅由于在训练阶段存在这些音频数据而受损。本文提出一种基于卷积自编码器(无监督与半监督均有)以及基于伽马通(Gammatone)的音频表示的新框架。这些架构所得结果大幅超越作为基线给出的结果。
引用
@article{arxiv.2006.15321,
title = {Anomalous Sound Detection using unsupervised and semi-supervised autoencoders and gammatone audio representation},
author = {Sergi Perez-Castanos and Javier Naranjo-Alcazar and Pedro Zuccarello and Maximo Cobos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.15321},
year = {2020}
}
备注
Submitted to DCASE2020 Workshop, Workshop on Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events