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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-05-22 15:20 音色関連特徴量を利用した産業機器の異常音検知 大田恭士・小倉稜也・○鵜木祐史（北陸先端大）  EA2024-6 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，音質評価指標と音響特徴量を組合せた音色関連特徴量に基づく産業機器向け異常音検知法を提案した．4種の産業機器を対象に，典型的な障害要因と異常音に対する聴知覚上の差異を検討し，音色知覚の観点からそれらを音質評価指標に対応づけた．その上で，音質評価指標に2種類の音響特徴量を組合せた音色関連特徴量を考案した．本特徴量に対して，サポートベクターマシンにより正常・異常を分類する異常音検知システムを構築した．産業機器動作音データセットを利用して提案法を評価したところ，F値で0.920と優れた異常音分類性能を確認した．また，特徴量の異常音に対する分布分離性を確率統計上の尤度尺度で検証したところ，ROC-AUC値で0.856と高い数値が示された．これらの検討から，本特徴量の産業機器の異常音検知に対する有効性を実証することができた． |
| （英） | In this paper, we proposed a method for detecting anomaly sound of industrial equipment based on timbre-related features that combine sound quality metrics (SQMs) and acoustical features. We investigated the differences in auditory perception of typical disturbance factors and anomaly sounds for four types of industrial equipment, and then correlated them with SQMs from the perspective of timbre attributes. Based on this, we devised timbre-related features that are combined SQMs with two types of acoustical features. We constructed an anomaly sound detection system that performs classification using a support vector machine based on these features. We evaluated performance of the proposed method using an industrial equipment operation sound data set. As results, we found that the F measure was 0.920, which showed excellent anomaly sound classification performance. In addition, we verified the distribution separability of feature quantities for anomaly sounds using a likelihood scale based on probabilistic statistics. It was also found that the ROC-AUC was 0.856. These results demonstrated from multiple perspectives that the proposed method has the effectiveness of feature quantities for anomaly sounds. | |
| キーワード | （和） | 異常音検知 / 音質評価指標 / 音響特徴量 / 音色関連特徴量 / / / / |
| （英） | anomaly sound detection / sound quality metrics / acoustical features / timbre-related features / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 42, EA2024-6, pp. 23-28, 2024年5月. | |
| 資料番号 | EA2024-6 | |
| 発行日 | 2024-05-15 (EA) | |
| 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 | EA2024-6 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA |
| 開催期間 | 2024-05-22 - 2024-05-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ＜オーガナイズドセッション＞応用／電気音響，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2024-05-EA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 音色関連特徴量を利用した産業機器の異常音検知 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An anomalous sound detection for industrial machines using acoustical features related to timbral-based metrics |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常音検知 / anomaly sound detection |
| キーワード(2)（和/英） | 音質評価指標 / sound quality metrics |
| キーワード(3)（和/英） | 音響特徴量 / acoustical features |
| キーワード(4)（和/英） | 音色関連特徴量 / timbre-related features |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 大田 恭士 / Yasuji Ota / オオタ ヤスジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小倉 稜也 / Ryoya Ogura / オグラ リョウヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鵜木 祐史 / Masashi Unoki / ウノキ マサシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 北陸先端科学技術大学院大学 (略称： 北陸先端大) Japan Advanced Institute of Science and Technology (略称： JAIST) |
| 講演者 | 第3著者 |
| 発表日時 | 2024-05-22 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2024-6 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.42 |
| ページ範囲 | pp.23-28 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-05-15 (EA) |
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