条件付き自己符号化器を用いた機種非依存異常音検知

抄録

自己符号化器を用いた異常音検知は広く用いられている。しかしながら、従来法では同一の機種の正常音データのみを用いており、学習データ全体を利用できていないという問題があった。またこの方法では機種ごとモデルを構築する必要がある。そこで、異なる機械の音データも用いるため、条件付き自己符号化器を用いて全機種のデータを同時に単一のモデルで学習する方法を提案する。DCASE2022 challenge task2を対象とした実験を行い、提案法の有効性を示した。