blocks|key|6598287|text|近年来，声音异常检测技术得到了积极的研究。DCASE社区是领先的场馆之一。自2019年以来，它就发起了一项名为“无监督的异常声音检测”任务的挑战，该任务基于一个开放的数据集。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|6598288|这些结果被描述为描述拟议方法的技术报告，每年大约有20-30篇论文：|6598289|DCASE2022+2022任务2结果|unordered-list-item|6598290|DCASE2021+2021任务2结果|6598291|DCASE2022+2022任务2结果|6598292|还有一组引用实现。这是构建您自己的解决方案的良好起点。|6598293|使用DCASE2022+2022基线的自动编码器|6598294|使用DCASE2022+2022基线的MobileNet|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://dcase.community/|1|https://dcase.community/challenge2021/task-unsupervised-detection-of-anomalous-sounds-results|2|https://dcase.community/challenge2022/task-unsupervised-anomalous-sound-detection-for-machine-condition-monitoring-results|3|https://dcase.community/challenge2020/task-unsupervised-detection-of-anomalous-sounds-results|4|https://github.com/Kota-Dohi/dcase2022_task2_baseline_ae|5|https://github.com/Kota-Dohi/dcase2022_task2_baseline_mobile_net_v2^0|L|7|0|0|0|0|J|1|0|0|J|2|0|0|J|3|0|0|0|O|4|0|0|S|5^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|19|8|@]|9|@$A|1A|B|1B|1|1C]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|1D|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|1E|8|@]|9|@$A|1F|B|1G|1|1H]]|C|$]]|$1|I|3|J|5|H|7|1I|8|@]|9|@$A|1J|B|1K|1|1L]]|C|$]]|$1|K|3|L|5|H|7|1M|8|@]|9|@$A|1N|B|1O|1|1P]]|C|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|1Q|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|O|3|P|5|H|7|1R|8|@]|9|@$A|1S|B|1T|1|1U]]|C|$]]|$1|Q|3|R|5|H|7|1V|8|@]|9|@$A|1W|B|1X|1|1Y]]|C|$]]]|S|$T|$5|U|V|W|C|$X|Y]]|Z|$5|U|V|W|C|$X|10]]|11|$5|U|V|W|C|$X|12]]|13|$5|U|V|W|C|$X|14]]|15|$5|U|V|W|C|$X|16]]|17|$5|U|V|W|C|$X|18]]]]

Anomaly Detection for sound has been researched actively in the last years. One of the leading venues is the <a href="https://dcase.community/" rel="nofollow noreferrer">DCASE community</a>. Since 2019 it has hosted a challenge on the task called Unsupervised Detection of Anomalous Sounds, which is based on an open dataset.
The results are described as technical reports describing the proposed methods, and there have been some 20-30 papers each year:
<ul>
<li><a href="https://dcase.community/challenge2021/task-unsupervised-detection-of-anomalous-sounds-results" rel="nofollow noreferrer">DCASE2022 Task 2 results</a></li>
<li><a href="https://dcase.community/challenge2022/task-unsupervised-anomalous-sound-detection-for-machine-condition-monitoring-results" rel="nofollow noreferrer">DCASE2021 Task 2 results</a></li>
<li><a href="https://dcase.community/challenge2020/task-unsupervised-detection-of-anomalous-sounds-results" rel="nofollow noreferrer">DCASE2022 Task 2 results</a></li>
</ul>
There are also a set of reference implementations. These are a good starting point for building your own solution.
<ul>
<li><a href="https://github.com/Kota-Dohi/dcase2022_task2_baseline_ae" rel="nofollow noreferrer">DCASE2022 baseline using AutoEncoder</a>
</li>
<li><a href="https://github.com/Kota-Dohi/dcase2022_task2_baseline_mobile_net_v2" rel="nofollow noreferrer">DCASE2022 baseline using MobileNet</a>
</li>
</ul>

What is the recommended directory structure for sound anomaly detection using Keras CNN (Unsupervised) ?
After converting the sound files into spectrograms. Code examples will be highly appreciated.

Sound Anomaly Detection

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使用Keras (无监督)检测声音异常的推荐目录结构是什么？在把声音文件转换成光谱图之后。代码示例将受到高度赞赏。

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