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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。
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。
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。
