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論文紹介:Unsupervised Detection of Anomalous Sound Based on Deep Learning and the Neyman–Pearson Lemma

論文紹介:Unsupervised Detection of Anomalous Sound Based on Deep Learning and the Neyman–Pearson Lemma

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Masanari Kimura

March 10, 2022
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Transcript

  1. Intro Proposed method Experiments References 論文紹介:Unsupervised Detection of Anomalous Sound

    Based on Deep Learning and the Neyman–Pearson Lemma Masanari Kimura 総研大 統計科学専攻 日野研究室 mkimura@ism.ac.jp
  2. Intro Proposed method Experiments References Intro 2/16

  3. Intro Proposed method Experiments References Introduction 3/16

  4. Intro Proposed method Experiments References TL;DR ▶ Neyman–Pearson の補題に基づいた目的関数を採用した Auto-Encoder

    ベースの教師 なし異常音検知手法の提案 Koizumi et al. [2018]. 4/16
  5. Intro Proposed method Experiments References Proposed method 5/16

  6. Intro Proposed method Experiments References Abstract ▶ Auto-encoder ベースの異常検知アルゴリズムは,正常データに対して異常スコアが 小さくなることしか保証しない;

    ▶ 異常データに対して異常スコアが大きくなることは保証しない. ▶ これを改善するため,異常検知の問題を仮設検定の問題と捉えて目的関数を修正する ことを考える. 6/16
  7. Intro Proposed method Experiments References Notations ▶ 異常スコア:A(xT, Θ) =

    − ln p(xT|Θ, y = 0); ▶ 状態:y = {0, 1}; ▶ 閾値:ϕ; 7/16
  8. Intro Proposed method Experiments References Objective Function for Anomaly Detection

    Based on the Neyman-Pearson Lemma 異常音は以下を満たす: p(x|Θ, y = 0) < exp (−ϕ). (1) このとき異常検知問題は以下の仮設検定の問題として扱うことができる: 帰無仮説 x は正常モデル p(x|Θ, y = 0) から生成されたサンプルである. Neyman-Pearson の補題から,最強力テストは特定の FPR を達成する可能なテストの中 で最大の検出力を持つ: maximize TPR(Θ, ϕ), s.t. FPR(Θ, ϕ) = ρ. (2) ここから,最適化対象の目的関数は J NP(Θ) = TPR(Θ, ϕ) − FPR(Θ, ϕ). (3) 8/16
  9. Intro Proposed method Experiments References Anomalous Sound Simulation Using an

    Autoencoder I ▶ 正常音を全ての音の部分集合,異常音をその補集合とする. ▶ そこで,異常音のシミュレーションに棄却サンプリングを用いる. 実装上は,潜在変数 z(a) を棄却サンプリングによって生成し,入力変数 x(a) を再構成する 関数 G を考える: x(a) = G(z(a)|ΘG ). (4) 9/16
  10. Intro Proposed method Experiments References Anomalous Sound Simulation Using an

    Autoencoder II 10/16
  11. Intro Proposed method Experiments References Training procedure 11/16

  12. Intro Proposed method Experiments References Experiments 12/16

  13. Intro Proposed method Experiments References Datasets ▶ Stereolithography 3D-printer:学習データとして 2

    時間の正常音を用意.異常音はス イーパーと形成されたオブジェクトの衝突により発生し,3D プリンターは異常音の 発生から 5 分後に停止する. ▶ Air blower pump:学習データとして 20 分の正常音を用意.異常音は送風ダクトに異 物が付着して詰まることによって発生.この異常によってシステムがすぐさま停止す ることはない. ▶ Water pump:学習データとして 3 時間の正常音を用意.4kHz を超えると,異常音の 振幅が通常の音よりも大きくなり,これはベアリングの摩耗によって発生する.定期 検査を行っている専門家の判断によりベアリング交換が行われた. 全てのデータはサンプリングレート 16kHz で収集されている. 13/16
  14. Intro Proposed method Experiments References Experimental conditions 14/16

  15. Intro Proposed method Experiments References Verification experiment in a real

    environment 15/16
  16. Intro Proposed method Experiments References References I Yuma Koizumi, Shoichiro

    Saito, Hisashi Uematsu, Yuta Kawachi, and Noboru Harada. Unsupervised detection of anomalous sound based on deep learning and the neyman–pearson lemma. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 27(1):212–224, 2018. 16/16