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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-01 10:50 動作音区間検出を用いた異常音検知の検討 ○鹿仁島康裕・須藤 隆（東芝）  SIS2020-29 |
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| 抄録 | （和） | 量産ラインの装置あるいは製品から発生する音信号に基づき，装置の動作あるいは製品の良否を判定する異常音検知において，異常音検知の精度向上と処理量低減を目的として，トリガ検出およびテンプレートマッチング検出を用いて，音信号から装置が動作した区間を検出するセグメンテーションを提案する．回転体製品の量産ライン検査音のデータをモチーフとして，従来手法の場合と提案手法の場合でセグメンテーションしたデータに対して，オートエンコーダによる異常音検知の精度を評価した．その結果，従来手法の場合のAUCは0.642，提案手法の場合のAUCは0.997となり，提案手法による精度改善の効果を確認した．また，異常音検知の間欠処理を可能とするため，処理量低減の効果を見込める． |
| （英） | In anomalous sound detection that determines the operation of the device or the quality of the product based on the sound signal generated from the device or product on the mass production line, for the purpose of improving the accuracy and reducing the amount of processing of anomalous sound detection, We propose a segmentation that detects the section in which the device operates from the sound signal using trigger detection and template matching detection. Using the data of the mass production line inspection sound of the rotating body product as a motif, the accuracy of abnormal sound detection by the autoencoder was evaluated for the data segmented by the conventional method and the proposed method. As a result, the AUC for the conventional method was 0.642 and the AUC for the proposed method was 0.997. We confirmed the effect of the accuracy improvement by the proposed method. In addition, intermittent processing for anomalous sound detection is possible, and the effect of reducing the processing amount can be expected. | |
| キーワード | （和） | 異常音 / 異常検知 / ニューラルネット / 深層学習 / 区間検出 / / / |
| （英） | Anomalous Sound / Anomaly Detection / Neural Network / Deep Learning / Activity Detection / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 269, SIS2020-29, pp. 12-17, 2020年12月. | |
| 資料番号 | SIS2020-29 | |
| 発行日 | 2020-11-24 (SIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SIS2020-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2020-12-01 - 2020-12-01 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | スマートパーソナルシステム,一般 |
| テーマ（英） | Smart Personal Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2020-12-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 動作音区間検出を用いた異常音検知の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study of anomalous sound detection using sound activity detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常音 / Anomalous Sound |
| キーワード(2)（和/英） | 異常検知 / Anomaly Detection |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネット / Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(5)（和/英） | 区間検出 / Activity Detection |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鹿仁島 康裕 / Yasuhiro Kanishima / カニシマ ヤスヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社東芝 (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 須藤 隆 / Takashi Sudo / スドウ タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社東芝 (略称： 東芝) Toshiba Corporation (略称： Toshiba) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-01 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2020-29 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.269 |
| ページ範囲 | pp.12-17 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-11-24 (SIS) |
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