[4N1-GS-7] 画像音声メディア処理：

[4N1-GS-7-03] 機械音の異常検知における疑似異常データの生成に対する一検討

〇川村 聡志¹、山本 康平¹、玉井 秀明¹ (1. 沖電気工業株式会社)

キーワード：音響、異常検知、疑似異常、データ拡張、深層学習

工場で稼働する機械の効率的な運用とメンテナンスにおいて，異常音の検知は重要な課題である．一方で，実際の異常データを収集することは困難であり，音響異常検知モデルの学習に制約をもたらす．この問題を解決するため，疑似異常データを用いた分類ベースの学習方法が注目されている．疑似異常データの生成方法として，対象機械以外の正常データを異常と見なす手法や，ニューラルネットワークを用いて正常データに摂動を加えて生成する手法がある．しかし，前者は対象機械ごとに特定のモデルが必要であり，後者は機械の特性を十分に捉えることができない可能性がある．本研究では，様々な音響データ拡張を疑似異常データの生成方法と見なし，異常検知精度の向上に寄与する組み合わせを網羅的に検証した．機械音データセットを用いた実験の結果，特定のデータ拡張を適用した正常データを疑似異常データとして利用することで，異常検知精度が向上することを確認した．さらに，実験結果の分析を通じて，各データ拡張を適用した機械音が音響異常検知モデルに与える影響についての考察を行った．