本文提出了一种使用神经网络在人机交互中同时检测和定位多个声源的方法，并采用基于概率的编码以实现对任意数量声源的检测；此外，文章探讨了基于子带交叉相关信息的特征及三种不同基于不同动机的网络架构，实验表明该方法优于传统的空间谱法。

Nov, 2017

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

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

该论文介绍了一种利用 360 度图像和多通道音频信号的自监督训练方法来训练深度神经网络以区分多个声源对象的系统，旨在解决自主机器人理解周围环境的问题。

Jul, 2020

提出了一种基于神经网络的声场分解方法，包括声场分离阶段和单源定位阶段，通过将多个源合成的麦克风上的声压分离为每个声源对应的激发声压，在单源定位阶段中，通过对单一声源的麦克风上的声压进行回归来获取源位置，由于第二阶段是回归而不是分类，因此估计的位置不受离散化的影响。使用 Green's 函数进行模拟生成数据集，每个频率都训练神经网络。数值实验表明，与传统方法相比，所提出的方法可以实现更高的源定位精度和更高的声场重建精度。

Sep, 2023

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

本文提出使用卷积神经网络 (CNNs) 在浅水复途径环境下，对宽带声辐射噪声源（如机动船只）的源定位，通过使用 cepstrogram 和广义交叉相关图作为输入， 显示出更可靠的效果，同时证明了在海上实验中，相比传统的被动测距方法，其定位性能得到了改进。

Oct, 2017

本研究提出了一种新的深度学习模型，结合了视觉提示信息和音频信号，采用双向长短时记忆网络进行特征集成，以提高噪声下语音信号增强的质量。

Jun, 2016

本文中我们提出了基于深度神经网络和循环神经网络的空间选择性滤波器 (SSF)，在多扬声器多声道分离任务中，可以从混合信号中提取出特定说话者的声音信息，并与直接分离方法进行了比较。结果表明，SSF 具有更好的空间信息利用和泛化能力。

Apr, 2023

本文提出了一种基于深度神经网络的源分离的两阶段训练方案，第一步学习将信号转换为使掩蔽分离性能最优的潜在空间，第二步训练在学习空间中操作的分离模块，并使用了一个可缩放失真比的 SI-SDR 损失函数来证明优化效果。通过各种声音分离实验，该方法可以比联合学习变换和分离模块的系统获得更好的表现。

Oct, 2019