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CoopASD：考虑隐私问题的合作机器异常声音检测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
无监督异常声音检测（ASD）通过学习声音特征并感知偏差，旨在识别异常声音。本文提出了一种训练技术，确保类内紧凑性并增加正常和异常样本之间的角间隔。实验结果表明，该方法在DCASE 2020 Challenge Task2数据集上相对于最先进的方法有显著提高。
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关键要点
- 无监督异常声音检测（ASD）通过学习正常操作声音的特征来识别异常声音。
- 近期研究集中于自监督任务，利用正常数据的分类。
- 先进模型的研究表明，保证异常数据的表示空间是重要的。
- 传统方法通常无法确保足够的类内紧凑性，并存在样本与中心之间的角差异。
- 本文提出了一种训练技术，确保类内紧凑性并增加正常和异常样本之间的角间隔。
- 提出了一种提取重要时间区域特征的结构，使模型能够学习哪些时间帧应该被强调或抑制。
- 实验结果表明，该方法在DCASE 2020 Challenge Task2数据集上相对于最先进的方法有显著提高。
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