基于生成对抗单分类网络的异常声音检测

摘要：

针对正常和异常声音可能具有较大的相似性,有时无法利用自编码器重构误差大小区分的问题,提出一种生成对抗单分类网络方法进行异常声音检测,通过多次训练,该方法学习正常样本的分布特征.在测试过程中,测试正常样本能以极小的误差进行重构,而异常样本重构效果较差,在某些频率段会发生畸变,从而给出判别分类结果.实验采用UrbanSound8K公开数据集和实测电机声音数据集进行了测试,获得该方法的准确率分别为86.3％和98.1％,比卷积自动编码器等主要深度学习方法分别提高了5.0％和3.0％.

关键词：自编码器;生成对抗网络;声音异常检测

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划项目;广东省重点领域研发计划项目;广东省自然科学基金

在线出版日期：2021-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1517-1524