SIGNATE【練習問題】機械稼働音の異常検知
音の扱いはまったく素人なので、SIGNATE 工場設備の予知保全を受けてからやった。音声処理ライブラリLibROSAを使用してのデータ読み込みから、分析は簡単なところは平均振幅、ゼロクロス数やフォーリエ変換を使ったパワースペクトルからスペクトグラム、メルスペクトルグラムを教わり、自分でコードを書きながら教師あり、教師なし学習をいろいろ試した。
結果はパーフェクトの1.00を達成！
EDAで基本的な特徴量を閾値で判定すれば簡単に異常音を発見できることを見つけた。
しっかりと手順を踏むことの大切さを実感。
せっかくなのでOne Class SVM, Autoencoderのモデルも作成していろいろいじくって見ています。
特にAutoencoderはいろいろ応用範囲が広そうなので、今後も真面目に勉強します。
sig_soud class 20220701
