| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2023-03-01 14:40
マルチチャネル音声信号の時間的・空間的な変化を考慮した微分特徴量に基づく異常音検知手法
○西山翔大・玉森 聡（愛知工大） |
| 抄録 |
（和） |
ファクトリーオートメーションにおける機械の状態管理のために異常音検知は重要な役割を担う．異常音検知は，対象の音を正常音と異常音に識別するタスクである．異常音は発生頻度が少なく，多様性に富んでいるため，あらかじめ異常音を収集することは容易ではない．よって異常音検知は正常音のみから異常音を検知する問題として扱われる．多くの異常音検知手法は，シングルチャネル音声信号を対象としている．一方で工場では複数マイクを設置してマルチチャネルの音声信号を収録できる場合もある．本研究では，音源との距離が異なる複数のマイクから得られるマルチチャネル音声信号を対象とした，異常音検知タスクに有用な特徴量を提案する．マイクと音源の距離による時間や空間の変化を考慮するために，複素スペクトログラムから得られる位相とメルスペクトログラムに加えて，それらの微分特徴量をモデルへの入力とする．データセットはToyADMOSのマルチチャネル音声信号を用いる．比較実験の結果，提案する特徴量はメルスペクトログラムのみを特徴量とした異常音検知精度に比べて評価指標であるAUCを大きく向上させ，時間や空間的な変化を考慮する微分特徴量の有用性を示した． |
| （英） |
Anomalous sound detection plays an essential role in machine condition management in factory automation. The task of anomalous sound detection is to distinguish between normal and anomalous sounds. Collecting anomalous sounds in advance is difficult because they occur infrequently and are very diverse. Therefore, anomalous sound detection is treated as a problem of only detecting anomalous sounds from normal sounds. Most anomalous sound detection methods target single-channel audio signals. On the other hand, in some factories, multiple microphones can be installed to record multi-channel audio signals. In this study, we propose a feature set that is useful for the anomalous sound detection task, targeting multi-channel audio signals obtained from multiple microphones at different distances from the sound source. In addition to the phase and mel-spectrogram obtained from the complex-spectrogram, their differential features are used as input to the model to account for changes in time and space due to the distance between the microphones and the sound sources. The dataset is a multi-channel audio signal from ToyADMOS. Comparison experiments show that the proposed features significantly improve the AUC, an evaluation index, compared to the accuracy of anomalous sound detection using only the mel-spectrogram as a feature, indicating the usefulness of differential features that take into account temporal and spatial variations. |
| キーワード |
（和） |
異常音検知 / マルチチャネル音声信号 / 微分特徴量 / / / / / |
| （英） |
Anomalous sound detection / multi-channel-signal / differential features / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
SP IPSJ-SLP EA SIP |
| 開催期間 |
2023-02-28 - 2023-03-01 |
| 開催地（和） |
沖縄県立博物館・美術館 |
| 開催地（英） |
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| テーマ（和） |
音声，応用／電気音響, 信号処理，一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
SP |
| 会議コード |
2023-02-SP-SLP-EA-SIP |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
マルチチャネル音声信号の時間的・空間的な変化を考慮した微分特徴量に基づく異常音検知手法 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Anomalous sound detection based on differential features of multi channel acoustic signals considering spatial and temporal variations |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
異常音検知 / Anomalous sound detection |
| キーワード(2)（和/英） |
マルチチャネル音声信号 / multi-channel-signal |
| キーワード(3)（和/英） |
微分特徴量 / differential features |
| キーワード(4)（和/英） |
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| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
西山 翔大 / Shota Nishiyama / |
| 第1著者 所属（和/英） |
愛知工業大学 (略称： 愛知工大)
Aichi Institute of Technology (略称： AIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
玉森 聡 / Akira Tamamori / |
| 第2著者 所属（和/英） |
愛知工業大学 (略称： 愛知工大)
Aichi Institute of Technology (略称： AIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第3著者 所属（和/英） |
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2023-03-01 14:40:00 |
| 発表時間 |
5分 |
| 申込先研究会 |
SP |
| 資料番号 |
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| 巻番号（vol） |
vol.122 |
| 号番号（no） |
no.387(EA), no.388(SIP), no.389(SP) |
| ページ範囲 |
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| ページ数 |
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| 発行日 |
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