41、基于音频的机器健康监测异常检测

基于音频的机器健康监测异常检测

1. 引言

在工业生产中，机器的正常运行至关重要。通过监测机器发出的声音，可以及时发现机器的异常情况，从而避免设备故障和生产中断。本文将介绍如何使用无监督学习设计一个自编码器神经网络，对机器声音进行异常检测。

2. 音频异常检测概述

音频异常检测是指识别物体发出的声音是否异常的过程。这在工业组件故障的自动检测中非常有用，因为发出异常声音的机器很可能出现了故障。

通常，将声音分类为正常或异常可以看作是一个标准的监督学习任务，即使用正常和异常声音样本训练模型，使其学会区分两者。然而，在实际应用中，异常声音数据集通常难以获取，因为机器故障发生的频率不够高或持续时间不够长，无法进行有效的记录。此外，由于机器故障的原因多种多样，也不可能创建一个代表所有异常类型的数据集。

自编码器是一种无监督学习模型，它只使用正常样本进行训练。自编码器的目标是找到输入的低维表示，并学习如何从低维表示中准确地重建输入。当输入一个异常样本时，自编码器的重建误差会比训练集中的预期误差大得多，因为网络学习的信号压缩和解压缩方案只适用于正常样本。因此，可以通过设置一个误差阈值来判断输入是否为异常样本。

3. 自编码器网络结构

在这个例子中，自编码器的结构如下：
- 编码器部分 ：由两个全连接层组成，输出大小均为128。
- 瓶颈层 ：将网络约束为原始640维输入的8维表示。
- 解码器部分 ：与编码器部分的结构对称，用于重建输入信号。
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