原文链接目录一、日常环境中的声音世界检测二、声音事件监测的挑战三、通用的机器学习方法四、数据五、信号处理方法A数据增强B特征表示六、SED机器学习ACRNNB先进方法迁移学习使用weaklabel和noisylabel（弱监督学习）七、性能评估比较指标八、相关研究问题九、未来展望ActivelearningFederatedlearningzero-shotlearningmodeladaptation参考引用一、日常环境中的声音世界检测自动声音事件检测（SED）方法的目标是识别音频信号中正在发生的事情以及它发生的时间。在实践中，目标是识别不同的声音在音频信号中什么时间段是活跃的。就一般目的的

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