ロバスト統計を考慮した深層距離学習と強化学習の統合に基づく異常音検知手法の開発

2022年度はロバスト統計に基づく外れ値検知アルゴリズムの研究開発に取り組んだ。ロバスト多変量解析の分野で登場するdepthと呼ばれる順序統計量に注目し，とくにprojection depthを中心に検討を進めた．projection depthを外れ値検知に用いる場合，サンプルデータ群がクラスタを構成するような場合に検知性能が顕著に低下することを実験的に確認している．そこでサンプルデータセットに対してクラスタリングを事前に施し，各データが所属するクラスタの濃度に基づいて外れ値スコアを重み付けする方法を提案した．研究成果は電子情報通信学会論文誌に採録が決定している．前年度から引き続き，深層距離学習を考慮した異常音検知アルゴリズムの研究開発に取り組んだ。2021年度の研究調査により、異常音に付与された属性（機械種別など）の分類器に基づいて構築する異常音検知モデルの有効性が示されており、本年度はこのモデルを元にして研究を進めた。実験を通じて，AdaCosに基づく距離学習が有効であることを確認した．研究成果の発表の場として、異常音検知の国際コンペティションであるDCASE2022 Challenge task2に参加した．一方，異常音検知精度の向上に有効な特徴量も同時に検討した．多くの異常音検知手法のモデルの入力に用いられる音声特徴量はメルスペクトログラムであるが，音声に含まれる位相変動は失われてしまう．位相変動を考慮するために，複素スペクトログラムを入力可能なすべての特徴量抽出演算において，複素数値の構造を保つ複素数値モジュールと，メルスペクトログラムを入力とする実数値モジュールを組み合わせた複素数値ハイブリッドニューラルネットワークの有効性を検討した．本研究成果は電子情報通信学会応用音響研究会にて発表した．

2022年度はロバスト統計に基づく外れ値検知アルゴリズムの研究開発に取り組んだ。ロバスト多変量解析の分野で登場するdepthと呼ばれる順序統計量に注目し，とくにprojection depthを中心に検討を進めた．projection depthを外れ値検知に用いる場合，サンプルデータ群がクラスタを構成するような場合に検知性能が顕著に低下することを実験的に確認している．そこでサンプルデータセットに対してクラスタリングを事前に施し，各データが所属するクラスタの濃度に基づいて外れ値スコアを重み付けする方法を提案した．研究成果は電子情報通信学会論文誌に採録が決定している．前年度から引き続き，深層距離学習を考慮した異常音検知アルゴリズムの研究開発に取り組んだ。2021年度の研究調査により、異常音に付与された属性（機械種別など）の分類器に基づいて構築する異常音検知モデルの有効性が示されており、本年度はこのモデルを元にして研究を進めた。実験を通じて，AdaCosに基づく距離学習が有効であることを確認した．研究成果の発表の場として、異常音検知の国際コンペティションであるDCASE2022 Challenge task2に参加した．一方，異常音検知精度の向上に有効な特徴量も同時に検討した．多くの異常音検知手法のモデルの入力に用いられる音声特徴量はメルスペクトログラムであるが，音声に含まれる位相変動は失われてしまう．位相変動を考慮するために，複素スペクトログラムを入力可能なすべての特徴量抽出演算において，複素数値の構造を保つ複素数値モジュールと，メルスペクトログラムを入力とする実数値モジュールを組み合わせた複素数値ハイブリッドニューラルネットワークの有効性を検討した．本研究成果は電子情報通信学会応用音響研究会にて発表した．