综述：智能城市中的声音事件检测：方法、数据集及应用的综合评述 朱塞佩·恰布罗与弗吉尼亚·普亚纳-罗梅罗

《Big Data and Cognitive Computing》：Sound Event Detection in Smart Cities: A Systematic Review of Methods, Datasets, and Applications Giuseppe Ciaburro and Virginia Puyana-Romero

　　

摘要

声音事件检测是当今一个发展迅速的领域，对于理解并设计智能城市的声学环境具有巨大潜力。本文总结了声音事件检测领域的最新进展，重点介绍了Scopus和Web of Science收录的学术论文中的相关模型、数据集及应用案例。文章清晰地展示了声音事件检测在智能城市、公共安全、环境监测以及家庭安全领域的应用情况。同时，也探讨了该领域面临的挑战，包括数据集的代表性、模型在复杂或嘈杂声学环境下的稳定性、罕见事件检测问题，以及使用自动听觉系统的伦理问题。此外，文章还提出了未来在该领域需要开展的研究方向，重点包括自监督学习、多模态融合、受神经科学启发的方法，以及注重隐私的保护性分析技术。文章认为，声音事件检测是一项关键技术，有助于打造安全、可靠且可持续的智能城市。作为实现智能城市人工感知的重要技术，它拥有广阔的发展前景。