环境声音识别(ESR)是一种非常有效的感知周围环境的方法，已经被广泛地应用在多种场景中，包括机器人导航、移动机器人、音频检索、音频取证以及其他基于情景感知和可穿戴的应用。尽管简单的分类器已经在环境声音识别问题中大规模应用，但它们往往无法充分地反映和识别环境声音。深度神经网络作为一种高性能、多层的神经网络结构，能够更有效地描述原始数据特征，并在解决模式识别问题方面展现出优势。
深度学习技术在环境声音识别中的应用，包括特征融合方法的使用，能够在性能上获得显著的提升。通过对不同音频特征进行融合，并利用深度信念网络(DBN)进行训练，环境场景的识别问题得到了更为精确的解决。深度学习在ESR问题中的应用表现出明显的优势，能够提高环境声音识别的准确性和效率。
文章还回顾了环境声音识别研究的历史。首次被文学形式记载的环境声音识别研究出现在1997年，由麻省理工学院(MIT)的Sawhney和Maes提出并创建。他们的研究使用包括人群、地铁、交通、人声等多种语料，并通过循环神经网络(RNN)和K-近邻(KNN)方法进行分类，最终通过频带特征和RNN分类器达到了68%的准确率。
环境声音识别研究的背景和深度学习的融合，开启了将声音作为识别环境的重要手段的新篇章。深度神经网络通过模拟人脑的工作方式，能够从大量未标记的数据中自动学习复杂的表示，进而实现对声音信号的有效处理。尤其是深度信念网络(DBN)，它作为一种生成式模型，可以通过多层的非监督预训练，逐层优化网络权重，再进行微调，从而使得网络在特定的任务上获得更好的性能。
深度学习方法在环境声音识别中的优势体现在多个方面，包括但不限于：
1. 对声音数据的复杂性和非线性特征具有更强的捕捉能力。
2. 自动提取特征，减少了人工特征设计的需要。
3. 通过特征融合，能够整合不同层次的特征表示，提升识别系统的泛化能力。
4. 可以处理大规模数据集，具有更好的可扩展性。
然而，在实际应用中，深度学习模型仍然面临一些挑战，如过拟合问题、训练数据的收集和预处理、计算资源的消耗等。未来的研究将继续深化对深度学习模型的理解，探索更为高效的网络架构和训练算法，以及更丰富的音频特征提取技术，从而在环境声音识别的应用中取得更佳的成果。此外，研究者们也会关注如何减少模型的复杂度，使其在计算和资源受限的环境中也能有效地运行。
