基于感兴趣频率的噪声衰减方法以提升异常检测性能
机器学习
2022-12-05 v3 计算机视觉与模式识别
声音
音频与语音处理
摘要
在基于轮胎摩擦噪声的异常检测任务中,准确提取驾驶事件是实现计算效率最大化与异常检测性能提升的途径。本研究提出一种简洁且高度实用的方法,用于改善受额外噪声(如风噪)阻碍的事件提取精度,此类噪声因其随机性难以清晰表征。所提方法的核心在于识别对应于感兴趣频率的路面摩擦声,并利用若干频率滤波器去除相反特征。我们的方法在实现驾驶事件提取精度最大化的同时,将异常检测性能平均提升8.506%。因此,我们得出结论:我们的方法是一种适用于室外边缘计算环境下路面异常检测目的的实际解决方案。
引用
@article{arxiv.2210.11068,
title = {Frequency of Interest-based Noise Attenuation Method to Improve Anomaly Detection Performance},
author = {YeongHyeon Park and Myung Jin Kim and Won Seok Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.11068},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 4 figures, 4 tables