【摘 要】
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针对机器异常声音很少发生并且种类多、不稳定的问题,提出了一种基于自编码器的无监督机器异常声检测方法.首先,利用正常声音的频谱特征训练自编码器,对正常声音的特征进行重建;然后,通过自编码器重建待测音频的特征,利用待测音频的特征和重建的特征两者之间的误差值进行异常检测.采用DCASE2020 Challenge Task2数据集的实验结果表明,与Task2的基线系统相比,该方法在保证良好的分类准确率的同时,AUC值明显提高,能够提升对机器异常声音的检测效果.
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,西交利物浦大学智能工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61936005,61872199,61872424)。
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针对机器异常声音很少发生并且种类多、不稳定的问题,提出了一种基于自编码器的无监督机器异常声检测方法.首先,利用正常声音的频谱特征训练自编码器,对正常声音的特征进行重建;然后,通过自编码器重建待测音频的特征,利用待测音频的特征和重建的特征两者之间的误差值进行异常检测.采用DCASE2020 Challenge Task2数据集的实验结果表明,与Task2的基线系统相比,该方法在保证良好的分类准确率的同时,AUC值明显提高,能够提升对机器异常声音的检测效果.
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