ICASSP 2023 举办的 L3DAS23 信号处理大赛旨在促进和支持机器学习在 3D 音频信号处理方面的合作研究，特别关注扩展现实应用中的 3D 语音增强和 3D 声音事件定位和检测。该论文介绍了竞赛提供的全新数据集和基线模型，以及参与者的结果。

Feb, 2024

本文提出了基于深度学习的多声源定位算法，使用多个麦克风阵列找到封闭环境中多个声源的二维笛卡尔坐标，通过编码 - 解码结构和两个改进措施实现任务，并提出了两种新的定位表示方法，学习了新指标以实现分辨率基础上的多源关联和对比不同方法的评估。作者对合成和真实数据进行了测试，结果表明本方法改进了这一问题的基线方法。

Dec, 2020

本文介绍了用于 DCASE2019 挑战赛的 “声音事件定位与检测”（SELD）任务设置及其基准方法。使用卷积循环神经网络实现了基准方法，对含混响的数据集进行了评估。

May, 2019

该报告介绍了 DCASE2020 挑战赛 SELD 任务的数据集和评估设置，该任务涉及同时分类已知的声音事件类别、检测其时间激活，并在其活动时估计其空间方向或位置。

Jun, 2020

本文提出了一种新方法，即将声音事件检测与定位拓展到包含距离估计的三维声音事件检测、定位，并通过多任务和单任务两种方法研究了在 AM 型和双耳型 STARSS23 背景下的实现方案，并探究了与距离估计相关的损失函数，实验结果表明，在不降低声音事件检测和定位准确性的情况下，可以进行三维声音事件检测、定位。

Mar, 2024

该技术报告详细介绍了我们构建增强的音频 - 视觉声音事件定位和检测（SELD）网络的工作。我们在音频 - 视觉数据前对音频 - 专有网络的门控循环单元（GRU）之前合并音频和视频信息。我们的模型利用 YOLO 和 DETIC 目标检测器。我们还构建了一个实现音频 - 视觉数据增强和音频 - 视觉合成数据生成的框架。我们提供了超过现有音频 - 视觉 SELD 基线的音频 - 视觉 SELDnet 系统。

Jan, 2024

本文介绍了 DCASE2021 Sound Event Localization and Detection (SELD) 挑战任务的数据集和基线。新的数据集增加了定向干扰者，使得该数据集更具挑战性。实验结果表明，定向干扰者对数据集有很大的影响。

Jun, 2021

本研究采用了卷积神经网络作为一种高效且具有高精度的算法，通过对交叉谱矩阵的直接分析寻找声源分布，从而在高频下以很短的时间内实现与传统波束成形相同精度的声源定位。

Feb, 2018

机器听觉的研究聚焦于开发从音频信号中提取相关信息的技术，本文强调了在获取和标注具有上下文的数据方面的重要性，提出了一种综合的数据中心框架用于机器听觉项目，在资源受限的情况下实现配置录音节点、数据库结构和标注预算优化，通过使用专家标注员而非众包实现主动学习，以解决处理大规模、不断增长的数据集带来的计算资源和内存限制等问题。

May, 2024

本文提出了一种新颖的室内声源定位方法，使用麦克风阵列并基于卷积神经网络（CNN）进行，该方法采用原始音频信号作为输入信息直接估计声源的三维位置，避免了手工制作音频特征。通过使用半合成数据作为训练策略并在实际数据上进行微调，该方法能够显著改善基于 ${SRP-PHAT}$ 策略的现有定位方法，并且展现出更好的对抗不同说话者性别和不同窗口大小的性能。

Jul, 2018