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異常音検知とは
目的:
アプリケーション:
? “危険”を予知/早急に察知し,”大事故” を回避
? 人による(常時)監視を計算機で代替
? 街頭監視システム
? 製品検査 / 設備保守
“Anomalies are patterns in data that do not conform to
a well-defined notion of normal behavior” [1]
[1] V. Chandola, et al., “Anomaly detection: A survey,” ACM compt. Surv., 2009
異常とは、正常と定義されたふるまいに従わないパターンである
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異常音検知の手法の整理
異常音の詳細(定義)
既知 未知
物
理
or
統
計
物理
ルールベース
特定音検知
ルールベース
外れ値検知
統計
教師あり
音響イベント検知
教師なし
外れ値検知
2つの観点と4つの分類
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既知異常 or 未知異常
未知異常の検知
既知異常の検知
? どんな異常音かわからない or 網羅的な定義が不可能
? ひび割れ、傷、衝突、パーツの脱落など
? 精度は低いが、実現できれば様々な現場で利用可能
? 事前にどんな異常音が鳴るかわかっているケース
? 漏水音、銃声、悲鳴の検知など
? 精度が高いが、未知の異常音は検知できない
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物理的手法 or 統計的手法
統計的手法 (SIer 向き)
物理的手法 (メーカーさん向き)
? Data driven な運用
? ドメイン知識不要 = 技術の横展開が容易
? 専門家の知識を反映させづらい
? 機械学習の “常識” が通用しないことも
? 監視対象の構造に基づくルールベースな検知
? 監視対象に特化できるので性能が出やすい
? 構造の詳細を知っている人でないとできない
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異常とは (再掲)
“Anomalies are patterns in data that do not conform to
a well-defined notion of normal behavior” [1]
[1] V. Chandola, et al., “Anomaly detection: A survey,” ACM compt. Surv., 2009
異常とは、正常と定義されたふるまいに従わないパターンである
normal behavior をモデルで定義し、
そこからの乖離を計算すれば実現できそう
A or B ではなく、A or not A を考える問題
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外れ値検知と異常音検知
正常な音を覚え、知らない音がなったら異常とする
? 正常音の学習データから正常モデル
を学習し、その負の対数尤度を異常度 とする
異常度の定義
異常度の閾値判定