2024-03-29T04:56:26Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001899612023-04-27T10:00:04Z01164:05159:09402:09506
雑音下異常検知における前処理としてのNMF音源抽出手法の検討NMF Source Extraction as Pre-processing of Anomaly Detection under the Noise Environmnetjpnポスターセッションhttp://id.nii.ac.jp/1001/00189873/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=189961&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan株式会社リコー研究開発本部株式会社リコー研究開発本部株式会社リコー研究開発本部東京大学大学院情報理工学系研究科/香川高等専門学校電気情報工学科東京大学大学院情報理工学系研究科東京大学大学院情報理工学系研究科相場, 亮人吉田, 実後藤, 理北村, 大地高道, 慎之介猿渡, 洋収録された動作音をもとに,外れ値検知手法によって設備の異常を検知するシステムについて検討した.実環境では,周囲雑音に対して監視対象の動作音の SNR が低く,異常を検知するには雑音に埋もれたわずかな音の変化を捉えなければならないという課題がある.本研究ではこの課題に対して,非負値行列因子分解 (NMF) による音源抽出処理を,外れ値検知処理の前段に設ける構成を提案する.提案システムによって低 SNR 環境における異常検知の性能がどれだけ改善されるか,評価実験を行った.今回の実験では,NMF を前処理に設けることで,異常検知可能な SNR が大幅に改善された.We studied anomaly detetion system for equipments by outlier detection method based on recorded sounds. In the real environment, SNR of the target sound against background noise is low, and there is a problem that it is necessary to catch the slight change in sound buried in noise. In this research, we propose a configuration in which a sound source extraction process by nonnegative matrix factorization (NMF) is provided at the preliminary stage of outlier detection process. We evaluated the improvement of the anomaly detection performance in the low SNR environment. In this experiment, SNR capable of detecting anomaly was greatly improved by providing NMF for pre-processing.AN10442647研究報告音声言語情報処理(SLP)2018-SLP-12233152018-06-092188-86632018-06-11