深層ニューラルネットワークのドメイン適応による未知環境下での異常打音検出

摘要

本稿では，深層ニューラルネットワークのドメイン適応による未知環境下での異常打音検出手法を提案する．本手法では，正常/異常の識別に寄与する本質的な特徴表現を獲得するため，適応元のドメインで取得された打音の正常/異常を構築する一方で，同時に適応先のドメインの違いを識別できないような学習を行う．これにより，適応先の教師ラベルを使わずに高い精度で未知環境下での異常打音を検出することができる．有効性検証のため，3つの異なる材質の供試体打音を用いて提案手法の評価実験を行った．結果として，適応先ドメインでの認識率が，ドメイン適応を行わない場合と比較して，認識率が平均で約27向上した．