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声音事件的定位和检测（SELD）任务包括对不同类型的声学事件进行分类，同时将它们定位在3D空间中。在以前的《 Challenge》中，本地化等于预测AR-竞争对手的方向（DOA），而今年的挑战还涉及估计相对于麦克风阵列的距离。音频记录可以以两种格式使用：一阶Ambisonics（FOA），它结合了来自32个麦克风的记录，或来自四面体麦克风阵列（MIC）的4通道记录。近年来，大多数提交挑战的系统都使用了以前的格式，而后者的探索较少。在本报告中，我们关注如何更好地利用麦克风记录中的信息。具有相变（GCC-PHAT）[1]与光谱音频特征相结合的广义互相关是麦克风阵列大多数SELD方法的基础。频谱特征包含有关哪种类型的声音事件有效的重要提示，而GCC-PHAT的目的是提取麦克风对之间的到达时间差异（TDOA）。鉴于阵列的几何形状，可以将TDOA测量值映射到DOA。然而，GCC-Phat已知与噪声和混响有关[2]。GCC-PHAT也可能失败
dcase 2024声音事件本地化和检测挑战
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