本文提出使用多通道音频中的低级空间特征进行声音事件检测。通过扩展卷积递归神经网络以处理更多类型的特征，并将特征呈现为体积的单独层，可以更好地学习多通道音频中的声音事件。该方法在公开数据集上提高了F-score。

本研究通过开发新的乘客认知模型和乘客EEG解码策略，利用卷积递归神经网络提高了自动驾驶车辆中乘客的安全感知能力。研究发现，利用预事件EEG数据可以提升危险识别的准确性，为自动驾驶安全提供了新的网络驱动框架。