We present a machine sound dataset to benchmark domain generalization techniques for anomalous sound detection (ASD). Domain shifts are differences in data distributions that can degrade the detection performance, and handling them is a major issue for the application of ASD systems. While currently available datasets for ASD tasks assume that occurrences of domain shifts are known, in practice, they can be difficult to detect. To handle such domain shifts, domain generalization techniques that perform well regardless of the domains should be investigated. In this paper, we present the first ASD dataset for the domain generalization techniques, called MIMII DG. The dataset consists of five machine types and three domain shift scenarios for each machine type. The dataset is dedicated to the domain generalization task with features such as multiple different values for parameters that cause domain shifts and introduction of domain shifts that can be difficult to detect, such as shifts in the background noise. Experimental results using two baseline systems indicate that the dataset reproduces domain shift scenarios and is useful for benchmarking domain generalization techniques.


翻译:我们提出了一个机器声音数据集,用于为异常声音探测(ASD)的域域常规化技术进行基准。域变换是数据分布的差异,这种差异可以降低探测性能,处理数据变换是应用ASD系统的一个主要问题。虽然目前为ASD任务提供的数据集假设已知域变换发生,但实际上它们可能难以检测。要处理这种域变换,不管域变,应调查运行良好的域变技术。在本文件中,我们为域变换技术(称为MIMII DG)提供了第一个域变换数据集。数据集由五种机型和三种域变换方案组成,每个机型的域变换方案都是一个大问题。数据集专用于域变换任务,其特点包括导致域变换的参数和采用难以检测的域变换,例如背景噪音的变换。使用两个基线系统进行的实验结果显示,数据集复制域变换情景,并可用于对域变换技术进行基准化。

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