基于声音信号的工业设备异常检测

异常检测主要目标是将异常事件与正常事件区分开来，因此才有了“异常”一词。本文将介绍基于声音信号的工业机械异常检测，使用的数据集是MIMII声音数据集，该数据集很容易在网上获得。

异常检测的任务可以通过多种方式实现。其中最简单的一种方法是将问题作为监督学习任务，并对正常和异常声音训练分类器。这种方法的问题是异常情况很少，相应地异常类的数据量有限，这样会对分类性能有很大的影响。还有一种无监督学习技术，在不使用标签的情况下就可以进行判断，这种方法使用一种常见的神经网络架构就是自编码器。

自编码器在深度学习中非常流行，并且已经成功地应用于许多任务中，例如噪声去除，数据压缩等。

 

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