講演情報
[17a-K306-10]量子機械学習による音声異常検知の試み -工場の導入を目指した基礎検討-
〇友野 孝夫1、辻村 和也2 (1.慶應 SFC、2.TOPPAN HD)
キーワード：
音声、異常検知、量子機械学習
現場では自己回帰(AR)モデルの係数パラメータを用いたone class SVMで異常を判断することがよく行われている．今回我々はone class SVMに埋め込む古典カーネルを量子カーネルに変更することにより学習モデルへの影響を調べた．2つの異なる装置から、それぞれ異なる異常音パターンを録音した.そのどちらの異常も、量子カーネルを用いることで判定の精度が向上することがわかった．