案例介绍
异常声音检测（ASD）是复杂工业系统中机械设备监测和维护的最重要任务之一。在实践中，有效识别工作中的机械系统的异常状态至关重要，这可以进一步促进故障的排除。在本文中，我们提出了一个多模式对抗学习单类分类框架，它允许我们同时使用对抗模型的生成器和判别器来实现高效的ASD。其核心思想是通过自动编码生成器的两种不同模式来学习重建声学数据的正常模式，这成功地将判别器的基本作用从识别真假数据概括为区分区域和局部模式的重建。此外，我们设计了一种新的可平衡的检测策略，使用生成器和鉴别器来有效实现异常检测。此外，我们提出了一个用于频域空间长期互动的全局过滤层，它直接从原始数据中学习，而不引入任何人为的先验因素。在来自不同工业领域的四个真实世界数据集上进行了广泛的实验（三个来自SAMSON AG的空化数据集和一个现有的公开数据集），以进行异常检测，所有这些都显示了卓越的结果，并超过了最近最先进的ASD方法。
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