環境聲事件檢測應用具有重要的現實意義，例如通過檢測公共場所的異常聲音進行公共場所的安全監控，通過對野生動物的叫聲進行檢測可以對野生動物的活動活動區域或者生存條件進行監控，通過對一段音訊進行音訊事件檢索可以快速的定位出事件發生的時間等等。然而環境聲事件識別領域存在許多問題，導致實際場景中應用往往達不到理想的情況。對此本文對目前作者遇到的問題進行簡單梳理，望對此有過研究的同學共克難題。
現流行的聲學特徵+機器學習的環境聲事件識別方法在低訊雜比的實際場景中識別表現較差，例如在高訊雜比下，對目標聲事件的召回率高，但是準確率低（背景雜訊易被判別為目標聲事件）；較低訊雜比下，識別效果普遍較差。
缺少如語音識別領域中的端點檢測技術來降低背景雜訊對識別的影響。
缺少大量的環境聲資料集用於支撐環境聲事件識別領域的研究。
缺少有關環境聲音的降噪技術的研究。
解決KMP看高畫質電影背景聲大說話聲小問題
那麼到底是什麼原因造成的呢？網上搜了一下，原因如下 一般情況下，由於杜比數字ac 3 5.1提供的環繞聲系統由五個全頻域 3 20000hz 聲道加乙個超低音 3 120hz 聲道組成，聲道大部份時間負責重放人物對白的部份。前置主左 右聲道則是用來彌補在螢幕 以外或不能從螢幕看到的動作及其他聲音，後...
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