环境声事件检测应用具有重要的它具有现实意义，例如通过检测公共场所的异常声音来监测公共场所的安全，通过检测野生动物的声音来监测野生动物的活动区域或生活状况，以及实时检测设备的运行声音。监控设备运行状态等。 目前在环境声音事件检测领域有两种声音检测方案，一种叫异响检测，另一种叫异响识别。所谓异响检测就是检测是否有异响，但无法确定是哪种异响；异音识别就是对异音进行分类，从而知道检测到什么样的异音，达到识别诊断的目的。 异常声音检测的一般方法是对背景环境声音进行建模，与模型不匹配的都是异常声音；而异音识别则是对异音进行建模，凡是符合模型的都是某种异音。声音。这两种方法的原理其实来自于声音识别，本质上就是训练一个分类器。声音识别的关键是分类器的判别，即模型的准确性，它由选择的声学特征和声音模型决定。
对噪声源识别的要求主要有以下两个方面： 确定噪声源的特性，包括声源类型、频率特性、变化规律和传播渠道。在复杂的机械中，往往很难用一种测量方法清楚地区分主次声源及其特性。因此，往往需要结合各种测量方法和信号处理技术，才能最终达到明确识别的目的。 确定产生噪声的部位、主要发声成分等，以及各噪声源在总声级中所占的比例。对于多声源噪声，控制噪声的主要方法之一是在发声元件中找到占总噪声级比例最大的声源噪声，并采取措施降低噪声，可达到事半功倍的效果。 噪声源识别方法很多，在复杂度、准确度、成本等方面存在很多差异。在实际使用中，可根据研究对象的具体要求和可能的人力物力条件来确定。
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。
