在現(xiàn)代數(shù)字音頻設(shè)備中，先進(jìn)的音頻處理技術(shù)包括使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行音頻信號(hào)的分析和處理,。這些技術(shù)被應(yīng)用于自動(dòng)分析中,，如通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行音頻數(shù)據(jù)分類，以及使用新型方法增強(qiáng)CNN,，例如在測試集上使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)或基于小波變換的圖像（scalogram）來挑戰(zhàn)使用頻譜圖或數(shù)據(jù)增強(qiáng)的傳統(tǒng)范式,。此外，還包括新的聲音信號(hào)處理和分析技術(shù),，如聲學(xué)成像或音高檢測算法,，以及將聲學(xué)效應(yīng)或相關(guān)信號(hào)作為另一個(gè)系統(tǒng)性能指標(biāo)的評(píng)估，例如基于聲音的故障檢測,。

現(xiàn)代數(shù)字音頻設(shè)備中,，音頻處理技術(shù)的進(jìn)步包括深度學(xué)習(xí)在音頻信號(hào)分析中的應(yīng)用，特別是在語音和聲音事件的分析方面,。這些技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)COVID-19監(jiān)測和海洋及建筑聲音事件檢測等應(yīng)用的新成果,，并不斷刷新。此外，還包括使用小波變換的圖像（scalogram）來增強(qiáng)CNN,，挑戰(zhàn)使用頻譜圖的傳統(tǒng)方法,。同時(shí)，傳統(tǒng)的音頻處理策略,，如音高檢測或聲場建模,，也在不斷被推向極限，發(fā)展出更快,、更高效或更準(zhǔn)確的算法,，這些發(fā)展得益于現(xiàn)代設(shè)備和當(dāng)前數(shù)字及實(shí)時(shí)工業(yè)需求的推動(dòng)。