Industrial Machine Monitoring: Real-Time Anomalous Sound Event Detection on Low-Powered Devices
Detektion av ljudanomalier är en viktig pusselbit i strävan mot att nå den fjärde industriella revolutionen. Automatiserad övervakning av industriella maskiner upptäcker fel innan de får förödande konsekvenser. I en industriell miljö finns det ett behov av att ha uppsikt över maskinernas välmående. Erfarna maskinoperatörer lär sig med tiden hur en specifik maskin bör låta och kan identifiera när Traditionally fault detection in industrial machinery has been performed manually by experienced machine operators listening to the machines. However, it is desirable to automate this process to increase efficiency and improve the working environment of the operators. The main challenge in this thesis is to create a system that can accurately detect when an anomalous sound event occurs, at the sam
