环境声事件检测领域还存在很多问题，往往导致在实际场景中的应用不尽如人意。具体问题总结如下： 1、流行声学特征+机器学习环境声事件识别方法在实际场景中表现不佳，信噪比低。例如，在高信噪比下，目标声音事件的召回率高，但准确率低（背景噪声容易识别为目标声音事件）。 );在较低的信噪比下，识别效果普遍较差。 2、语音识别领域缺乏端点检测技术来降低背景噪声对识别的影响。 3. 缺乏大量的环境声数据集来支持环境声事件识别领域的研究。 4、环境声降噪技术研究不足。 在这里，希望通过前辈们的知识积累和后辈们的不断研究，尽快克服困难。
在声源定位过程中，计算出阵列的波束方向图后，一般有两个步骤： 1）找到波束峰——即寻找主瓣的峰，因为主瓣此时的峰（最高的小山）对应的空间角度就是声源的方向，而方向可以获得声源的信息。 2）空间位置映射——计算出声源方向后，可以根据阵列的已知位置信息进行空间映射，计算出声源的相位。正确的位置。 可以看出，整个声源定位的核心步骤是前两步，因为主瓣对应的空间角度的精度直接决定了声源定位系统的精度。前面我们说过，主瓣宽度越窄，相对旁瓣越高，定位精度越高，抗干扰能力越强。 基于这个原因，我们常见的声源定位系统一般选择大孔径的均匀阵列，这是提高声源定位系统精度的最简单粗暴的方法，因为合成波束的主瓣也很高。和狭窄。因此，在常见的声源定位系统中，主瓣宽度（3dB宽度）常被用作一个非常重要的系统指标。
声源定位技术的应用 声音，尤其是噪音和异常噪音，往往意味着产品不合格、有故障，或者环境突然或意外。要解决这些质量、故障、事故等问题，首先要进行噪声检测，通过噪声源定位技术确定这些问题的位置和方向。声源定位在军工、工业、航空航天、智能制造等诸多行业都有应用需求。 例如：在目前的工业制造中，我们发现大部分机械设备在正常工作状态下都会发出稳定而有规律的噪音，但当设备老化或出现其他故障时，就会产生明显的差异。由于正常的工作噪音，这为“以设备的运行声音判断设备的健康状况”提供了先天的有利条件。声音信号包含丰富的信息，在很多视觉、触觉和嗅觉不适用的场景中具有独特的优势。与此同时，声音信号为非接触式，可有效避免振动信号数据采集困难。 在国防现代化方面，声源定位技术可以用来测量地面作战的炮兵阵地；它可以用来寻找隐藏在某个地方的狙击手的位置，也可以用来测量弹药测试火炮和空中轰炸的影响。观点。随着隐身技术的飞速发展，原本用于军用坦克和直升机的传统探测技术已经失去了作用。在这种情况下，被动声源检测技术将发挥巨大优势。
