首先我們需要把聲音檢測技術與語音識別，聲紋識別加以區分。從聲音特性角度來看，聲音可以劃分為語音，音樂與環境聲三大類，而目前主流的語音識別及聲紋識別技術都是針對語音信號處理的，技術發展的相對成熟，而我們所提到的聲音檢測技術則主要是針對環境聲的，包括城市交通，工廠噪聲，自然環境聲等等，整體技術還處于早期發展階段，雖不夠成熟，但是具有廣闊的應用空間。

從學術角度來看聲音檢測技術的歸屬——是從屬于計算機聽覺學科的分支。什么是計算機聽覺？

近10年來，隨著半導體技術，互聯網，音頻壓縮技術，錄音設備的共同發展，使得數字格式的各種聲音急劇增加。在人類聽覺機制的啟發之下，誕生了一個新的學科——計算機聽覺，也可以稱之為機器聽覺。計算機聽覺是一個面向數字音頻與音樂，研究用計算機軟件來分析和理解海量數字音頻內容的算法與系統的科學。

通俗來講——計算機聽覺的目的是讓計算機或者機器能具備人類的聽覺感知能力！為了模擬人類能夠通過聲音特性產生主觀感受的能力，計算機聽覺要實現的核心功能主要是如下三點：

1、 聲音檢測/音頻事件檢測（audio event detection）

2、 聲目標識別（acoustic target detection）

3、 聲源定位（Sound source location）

下圖就展示了計算機聽覺的基本框架

今天我們主要介紹聲音檢測/音頻事件檢測技術。聲音檢測/音頻事件檢測（AED）也叫做聲音事件檢測，環境聲音檢測，主要目的是檢測連續的音頻流之中有無出現目標聲音事件，比如檢測設備故障異常發出的聲音，事故現場發出的聲音，野生動物的聲音等等。類比人類，機器可以用過聆聽周邊環境的聲音判斷發生了什么。如果說語音識別是將我們人類語音翻譯為機器能聽懂的語言，那么環境聲音檢測技術就是將環境聲音翻譯為機器可以理解的聲音。只不過在實際實現的過程中，各種背景噪聲干擾同時存在，針對環境聲的檢測相比語音識別會更加復雜與困難，所以也導致語音識別技術發展相對較早也較為成熟。但是隨著近些年城市智慧化建設的需要，與工廠自動化升級的推動，聲音檢測技術也在快速完善。

聲音檢測技術和聲源定位一樣，最早都是應用在軍事領域，用于進行聲吶探潛，在海洋里利用聲音探測潛水艇及艦船的螺旋槳噪聲作為檢測手段，判斷敵情。當然至今這一技術仍是海洋里最為普遍可靠的技術方案。

近些年，該技術逐漸在民用領域快速發展，在各個領域都有廣泛應用。

例如：智慧城市安防、巡檢機器人、工業設備異常聲音監測……這些也只是聲音檢測技術民用的冰山一角，還有大量的應用前景與空間。