说起声音检测技术，首先我们需要把它与语音识别和声纹识别区分开来。 从声音特性来看，声音可以分为三类：语音、音乐和环境声。目前主流的语音识别和声纹识别技术都是针对语音信号处理的，技术发展比较成熟。下面提到的声音检测技术主要是针对环境声。 音频信号信息丰富，在很多视觉、触觉和嗅觉不适应的场合都具有独特的优势。声音信号通常被认为与振动信号有较大的相关性，但声音信号是非接触式的，避免了振动信号数据采集的困难。基于通用音频/环境声的CA技术属于AI在音频领域的分支，直接面向社会经济生活的方方面面，在医疗卫生、制造、交通、安防、仓储、农林牧、渔业、水利、环境和公共设施管理、建筑、采矿、日常生活、身份识别、军事等数十个领域，是一项非常实用的技术。 目前，该领域在国内外已开始发展，但在许多研究和应用领域仍接近空白，具有无限广阔的发展前景。
什么是声源定位？ 噪音和异响在日常生活和工业生产中很常见，例如：汽车行驶过程中出现异常的啸叫声，工业生产中带式输送机的异常摩擦声。要解决这些噪声问题，首先要对噪声进行识别，确定噪声的来源以及是什么设备或部件造成的。这就是声源定位的问题。声源定位技术是一种确定空间声源方向的技术。声源定位技术可用于噪声声源定位，也可用于其他声源定位。 在日常生活中，我们的耳朵会听到各种声音并对其进行识别和定位，这就是所谓的“听定位”。当有人发出声音时，人耳很容易知道喊叫的人在哪里；人耳还可以轻松判断经过的汽车的方向，甚至可以大致知道汽车的距离；经过专业训练，人耳也可以挑战一些高难度的声源定位要求，比如盲人也可以踢足球。 但人耳原有的声音定位功能毕竟只是解决生命和生存的问题，识别精度和时间都有一定的局限性。在现代工业化社会的生产生活中，人耳已经不能满足很多场景下声源定位的要求。 总之，噪声识别与声源定位技术是对传感器、数据采集、信号处理等技术进步的综合应用，它模拟人耳的声音定位机制，实现了比人耳更高的定位精度。频率范围，声音强度大小的范围较大。
噪声源识别方法大致可分为两类： 第一类是常规声学测量分析方法，包括分离作业法、分离覆盖法、近场测量法、地表速度测量法等。 第二类是声信号处理方法，它是在现代信号分析理论的基础上发展起来的，如声强法、面强法、谱分析、倒谱分析、互相关和互谱分析、相干分析等。到这一类方法。 在不同的研究阶段，可以根据声源的复杂程度和研究工作的需要，选择不同的识别方法或多种方法组合使用。
