環境聲事件檢測領域還存在很多問題，往往導致在實際場景中的應用不盡如人意。具體問題總結如下： 1、流行聲學特征+機器學習環境聲事件識別方法在實際場景中表現不佳，信噪比低。例如，在高信噪比下，目標聲音事件的召回率高，但準確率低（背景噪聲容易識別為目標聲音事件）。 );在較低的信噪比下，識別效果普遍較差。 2、語音識別領域缺乏端點檢測技術來降低背景噪聲對識別的影響。 3. 缺乏大量的環境聲數據集來支持環境聲事件識別領域的研究。 4、環境聲降噪技術研究不足。 在這里，希望通過前輩們的知識積累和后輩們的不斷研究，盡快克服困難。

在聲源定位過程中，計算出陣列的波束方向圖后，一般有兩個步驟： 1）找到波束峰——即尋找主瓣的峰，因為主瓣此時的峰（最高的小山）對應的空間角度就是聲源的方向，而方向可以獲得聲源的信息。 2）空間位置映射——計算出聲源方向后，可以根據陣列的已知位置信息進行空間映射，計算出聲源的相位。正確的位置。 可以看出，整個聲源定位的核心步驟是前兩步，因為主瓣對應的空間角度的精度直接決定了聲源定位系統的精度。前面我們說過，主瓣寬度越窄，相對旁瓣越高，定位精度越高，抗干擾能力越強。 基于這個原因，我們常見的聲源定位系統一般選擇大孔徑的均勻陣列，這是提高聲源定位系統精度的最簡單粗暴的方法，因為合成波束的主瓣也很高。和狹窄。因此，在常見的聲源定位系統中，主瓣寬度（3dB寬度）常被用作一個非常重要的系統指標。

聲源定位技術的應用 聲音，尤其是噪音和異常噪音，往往意味著產品不合格、有故障，或者環境突然或意外。要解決這些質量、故障、事故等問題，首先要進行噪聲檢測，通過噪聲源定位技術確定這些問題的位置和方向。聲源定位在軍工、工業、航空航天、智能制造等諸多行業都有應用需求。 例如：在目前的工業制造中，我們發現大部分機械設備在正常工作狀態下都會發出穩定而有規律的噪音，但當設備老化或出現其他故障時，就會產生明顯的差異。由于正常的工作噪音，這為“以設備的運行聲音判斷設備的健康狀況”提供了先天的有利條件。聲音信號包含豐富的信息，在很多視覺、觸覺和嗅覺不適用的場景中具有獨特的優勢。與此同時，聲音信號為非接觸式，可有效避免振動信號數據采集困難。 在國防現代化方面，聲源定位技術可以用來測量地面作戰的炮兵陣地；它可以用來尋找隱藏在某個地方的狙擊手的位置，也可以用來測量彈藥測試火炮和空中轟炸的影響。觀點。隨著隱身技術的飛速發展，原本用于軍用坦克和直升機的傳統探測技術已經失去了作用。在這種情況下，被動聲源檢測技術將發揮巨大優勢。