[논문 리뷰] ToyADMOS2: Another dataset of miniature-machine operating sounds for anomalous sound detection under domain shift conditions

Noboru Harada, Daisuke Niizumi외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 06. 04.

Music and Audio Processing인용 수 25

한 줄 요약

ToyADMOS2를 소개합니다. 도메인 시프트 하에서 다중 녹음 조건과 소음 시나리오에서 이상 탐지를 평가하기 위해 설계된 두 하위 데이터셋(장난감 자동차와 장난감 기차)을 갖춘 대규모 ADMOS 데이터셋입니다.

ABSTRACT

This paper proposes a new large-scale dataset called "ToyADMOS2" for anomaly detection in machine operating sounds (ADMOS). As did for our previous ToyADMOS dataset, we collected a large number of operating sounds of miniature machines (toys) under normal and anomaly conditions by deliberately damaging them but extended with providing controlled depth of damages in anomaly samples. Since typical application scenarios of ADMOS often require robust performance under domain-shift conditions, the ToyADMOS2 dataset is designed for evaluating systems under such conditions. The released dataset consists of two sub-datasets for machine-condition inspection: fault diagnosis of machines with geometrically fixed tasks and fault diagnosis of machines with moving tasks. Domain shifts are represented by introducing several differences in operating conditions, such as the use of the same machine type but with different machine models and parts configurations, different operating speeds, microphone arrangements, etc. Each sub-dataset contains over 27 k samples of normal machine-operating sounds and over 8 k samples of anomalous sounds recorded with five to eight microphones. The dataset is freely available for download at https://github.com/nttcslab/ToyADMOS2-dataset and https://doi.org/10.5281/zenodo.4580270.

연구 동기 및 목표

• 현실적인 도메인 시프트 하에서 이상 탐지를 평가하기 위한 대규모의 다양하고 포괄적인 ADMOS 데이터셋 제공
• 기계 모델, 구성, 속도, 마이크 설치, 환경 소음의 변화에 대한 로버스트성 평가 가능
• 탐지 난이도를 조절하기 위한 제어된 이상 깊이 제공
• 도메인 시프트 조건에서의 벤치마킹 및 원래 ToyADMOS 데이터셋과의 호환성 촉진

제안 방법

• 다양한 구성과 손상 깊이를 가진 miniature 기계(장난감 자동차 및 장난감 기차)에서 정상 및 이상 음향 수집
• 여러 마이크로폰으로 녹음하고 환경 소음을 도입해 공장 형태의 조건을 시뮬레이션
• 기계 모델, 부품 구성, 속도, 마이크 배열, 소음 유형을 변화시켜 도메인 시프트 시나리오 설계
• 다양한 SNR 조건에서 간단한 비지도 ASD 오토인코더를 사용한 기본 벤치마크를 제공해 작업 난이도 illustrate
• 도메인 시프트 하에서 ASD 연구를 지원하기 위해 데이터셋을 자유롭게 다운로드 가능하도록 제공

실험 결과

연구 질문

• RQ1 ToyADMOS2에서 다른 도메인 시프트(모델/부품, 속도, 마이크, 소음) 하에서 이상 탐지 성능이 얼마나 저하되는가?
• RQ2 베이스라인 비지도 ASD 시스템(오토인코더)이 도메인 시프트 시나리오와 소음 수준에서도 합리적인 AUC를 유지할 수 있는가?
• RQ3 도메인 구성에 따른 손상 깊이가 이상 탐지 가능성에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ4 ToyADMOS2가 원래 ToyADMOS 데이터셋의 도메인 시프트 평가에 어떤 보완과 확장을 제공하는가?

주요 결과

• ToyADMOS2는 하위 데이터셋마다 27k개가 넘는 정상 샘플과 8k개가 넘는 이상 샘플을 제공하며, 5–8개의 마이크로폰으로 recording되어 도메인 시프트 평가가 가능함
• 두 개의 하위 데이터셋(제품 검사용 장난감 자동차와 이동형 기계 결함 진단용 장난감 기차)은 다수의 구성과 제어된 손상 깊이를 포함하여 이상 통계치를 조정함
• 도메인 시프트 구성은 대상 도메인 조건에서 서로 다른 AUC 결과를 보여 ASD 시스템의 로버스트성 필요성을 강조하며, 여러 도메인 시프트 및 소음 수준에서 포함된 벤치마크 결과에 의해 확인됨
• 데이터셋은 모델/부품 차이, 속도 변화, 마이크 설치, 환경 소음 등 여러 현실적 도메인 시프트 요인을 테스트하는 데 활용 가능하며 광범위한 평가 프레임워크를 제공함