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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-24 13:30 ［ポスター講演］複数の機種に共通して利用可能な機種非依存異常音検知 ○太刀岡勇気（デンソーアイティーラボラトリ）  EA2024-47 EMM2024-86 |
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| 抄録 | （和） | 異常音検知は重要で実用的な課題であるが，異常音は多種多様で事前に入手することが困難であるため，一般的な機械学習に用いられる教師あり学習の手法を適用することは難しい．異常音検知にはオートエンコーダの再構成誤差を利用したinlier modeling と分類器の曖昧性を利用したoutlier exposure の2種類の手法が広く使われているが，両者に共通して機種ごとに機種依存モデルを学習し，推論時には切り替える必要があるという問題がある．例えば，異常音検知のシェアードタスクであるDCASE 2022チャレンジのタスク2では7機種が対象であるため，7つのモデルが必要となる．さらに機種依存モデルは，複数の機種を含む学習データ全体を利用できないため，頑健性を欠くという問題がある．これらの方法の適用可能性を広げるためには，単一の機種非依存モデルが様々な機種に対して利用可能なことが望ましい．複数の機種を同時に扱うために，オートエンコーダと分類器を機種とセクションID で条件づける方法を提案する．DCASE 2022チャレンジのタスク2 の実験により，オートエンコーダをラベルで条件づける方法と，マルチタスク学習を用いた方法を検討する．特に後者は機種が不明な状況でのブラインドな異常音検知を可能とする．提案法はモデルサイズを同じとした単一の機種非依存モデルで，機種依存モデルの異常音検知性能を向上させた． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 異常音検知 / オートエンコーダ / 分類器 / 条件付け / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 271, EA2024-47, pp. 22-27, 2024年11月. | |
| 資料番号 | EA2024-47 | |
| 発行日 | 2024-11-17 (EA, EMM) | |
| 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 | EA2024-47 EMM2024-86 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA EMM ASJ-H |
| 開催期間 | 2024-11-24 - 2024-11-25 |
| 開催地（和） | ウェルネスハウス SARAI |
| 開催地（英） | SARAI Wellness House |
| テーマ（和） | ＜ビギナーズセッション＞応用／電気音響，コンテンツ処理，情報ハイディング，聴覚，一般 |
| テーマ（英） | [Beginners Session] Engineering/Electro Acoustics, Content Processing, Digital Watermarking, Psychological and Physiological Acoustics, and Related Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2024-11-EA-EMM-H |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 複数の機種に共通して利用可能な機種非依存異常音検知 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Machine-independent anomalous sound detection commonly used for multiple machine types |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常音検知 / |
| キーワード(2)（和/英） | オートエンコーダ / |
| キーワード(3)（和/英） | 分類器 / |
| キーワード(4)（和/英） | 条件付け / |
| 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） | 太刀岡 勇気 / Yuuki Tachioka / タチオカ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | デンソーアイティーラボラトリ (略称： デンソーアイティーラボラトリ) Denso IT Laboratory (略称： Denso IT Laboratory) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-24 13:30:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2024-47, EMM2024-86 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.271(EA), no.272(EMM) |
| ページ範囲 | pp.22-27 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-11-17 (EA, EMM) |
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