A Study on Real-time Sound anomaly detection of industrial environments with Deep Learning

Sound anomaly detection of industrial environments

Abstract

Abstract. In response to the increasing demand for enhanced industrial safety and efficiency, this research delves into the domain of sound anomaly detection within industrial environments, leveraging the power of deep learning. Focused on addressing the limitations of traditional methods, the study investigates various deep learning architectures, including convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and hybrid models, to discern their efficacy in detecting abnormal sounds. The survey rigorously evaluates datasets, preprocessing techniques, and benchmarks, providing a comprehensive overview of the state-of-the-art models and their applications across diverse industrial sectors.The paper scrutinizes performance evaluation metrics, drawing comparisons between deep learning and traditional methods in sound anomaly detection. Real-world applications and case studies underscore the practical significance of these advancements. While acknowledging achievements, the research identifies challenges and proposes future directions, emphasizing the need for innovative solutions to enhance the robustness and real-world applicability of deep learning-based sound anomaly detection in industrial settings.This research not only contributes valuable insights into the intersection of deep learning and industrial sound analysis but also serves as a pivotal guide for researchers and practitioners seeking to navigate the complexities of deploying effective sound anomaly detection systems.Аңдатпа. Өнеркәсіптік қауіпсіздік пен тиімділікті арттыруға сұраныстың артуына жауап ретінде бұл зерттеу терең оқыту мүмкіндіктерін пайдалана отырып, өнеркәсіптік ортадағы дыбыстық ауытқуларды анықтау саласын зерттейді. Дәстүрлі әдістердің шектеулерін жоюға бағытталған зерттеу әртүрлі терең оқыту архитектураларын, соның ішінде конволюциялық нейрондық желілерді (Cnn), қайталанатын нейрондық желілерді (Rnn) және олардың қалыптан тыс дыбыстарды анықтаудағы тиімділігін анықтау үшін гибридті модельдерді зерттейді. Сауалнама деректер жиынтығын, алдын ала өңдеу әдістерін және эталондарды мұқият бағалайды, бұл заманауи үлгілерге және олардың әртүрлі өнеркәсіптік секторлардағы қолданбаларына жан-жақты шолу жасайды.Мақалада терең оқыту мен дыбыстық ауытқуларды анықтаудың дәстүрлі әдістерін салыстыру арқылы өнімділікті бағалау көрсеткіштері мұқият зерттеледі. Нақты әлемдегі қосымшалар мен жағдайлық зерттеулер осы жетістіктердің практикалық маңыздылығын көрсетеді. Жетістіктерді мойындай отырып, зерттеу проблемаларды анықтайды және болашақ бағыттарды ұсынады, бұл өнеркәсіптік жағдайларда терең оқытуға негізделген дыбыстық ауытқуларды анықтаудың сенімділігі мен нақты әлемде қолданылуын арттыру үшін инновациялық шешімдердің қажеттілігін көрсетеді.Бұл зерттеу терең оқыту мен өнеркәсіптік дыбысты талдаудың қиылысы туралы құнды түсінік беріп қана қоймайды, сонымен қатар тиімді дыбыстық ауытқуларды анықтау жүйелерін енгізудің қиындықтарын шарлауға тырысатын зерттеушілер мен тәжірибешілер үшін негізгі нұсқаулық болып табылады.Аннотация. В ответ на растущий спрос на повышение промышленной безопасности и эффективности это исследование углубляется в область обнаружения звуковых аномалий в промышленных средах, используя возможности глубокого обучения. Сосредоточенное на устранении ограничений традиционных методов, исследование исследует различные архитектуры глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и гибридные модели, чтобы оценить их эффективность в обнаружении аномальных звуков. Исследование тщательно оценивает наборы данных, методы предварительной обработки и контрольные показатели, предоставляя всесторонний обзор современных моделей и их применения в различных отраслях промышленности.В документе тщательно анализируются показатели оценки производительности, проводятся сравнения между глубоким обучением и традиционными методами обнаружения звуковых аномалий. Реальные приложения и тематические исследования подчеркивают практическую значимость этих достижений. Признавая достижения, исследование выявляет проблемы и предлагает направления на будущее, подчеркивая необходимость инновационных решений для повышения надежности и применимости в реальных условиях обнаружения звуковых аномалий на основе глубокого обучения в промышленных условиях.Это исследование не только дает ценную информацию о пересечении глубокого обучения и анализа промышленного звука, но и служит основным руководством для исследователей и практиков, стремящихся разобраться в сложностях внедрения эффективных систем обнаружения звуковых аномалий.