该论文提出了一种新的声学嵌入方案sound-word2vec，应用于文本检索和电影制作等任务。研究探讨了无监督神经网络模型在语音与图像的语义关联，提出了基于双流网络的算法用于声源定位，并通过自监督学习提升性能。此外，介绍了Spatial LibriSpeech数据集用于训练模型，展示了在声音景观映射和跨模态检索中的优越表现。

本文介绍了一种新颖的无监督学习算法，通过声音和视觉场景定位声源。研究提出了多种方法，包括基于双流网络的半监督学习、迭代对比学习框架和自监督预测学习，均在声音定位任务中表现优异。False Negative Aware Contrastive方法有效解决了错误负样本问题，提升了定位准确性。最新的Tri-modal joint embedding模型展示了在多源混合中分离音视源的能力，具有良好的零-shot迁移性能。

本研究提出了一种基于双流网络的无监督算法，用于在视觉场景中定位声源，并通过半监督学习修正误差，增强算法的可靠性。研究还介绍了神经声学场（NAFs）和SoundSpaces 2.0平台，以提高声源定位和音频-视觉分离的效果。实验结果表明，该方法在性能上优于现有技术。

本文提出了一种跨模态对齐任务，旨在提高音频和视觉模态的交互，增强声源定位和跨模态检索的性能。研究开发了音频-视觉空间整合网络和无监督算法，利用空间线索和递归注意机制，提升声源定位的准确性和可靠性。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有技术。

本文提出了一种结合物理和机器学习的方法来分析声学信号，主要包括贝叶斯推断、神经物理模型和非线性最小二乘法。该框架在模拟数据上验证了其有效性，特别是在受限环境中的声源定位，F1得分达到0.786。

本文提出了一种基于3D高斯扩散的新视角合成方法，结合可微渲染框架和空间注意力模块，提升了渲染质量和速度。通过音频与3D场景信息结合，解决了声源定位和分离问题，取得了优异的声学合成效果。此外，FSGS方法实现了实时高质量视角合成，MVSGaussian方法有效重建未见场景，展现出良好的综合性能。

本文研究了多种基于神经网络的模型，旨在提高地下水污染、声源定位和空气质量预测的准确性。通过结合物理知识与深度学习，提出了新方法如AirPhyNet和流导向定位，显著提升了预测精度和模型的泛化能力。

本文介绍了一种名为EZ-VSL的无监督音频-视觉源定位方法，旨在识别视频中的声源。该方法通过对齐音频和视觉信息，显著提高了定位精度，CIoU指标从76.80%提升至83.94%。研究还探讨了自监督学习、音频-视觉类别权重及新数据集，展示了在声源定位方面的优越性能。

该文介绍了一个跨模态对齐任务，以促进音频和视觉模态之间的交互学习，实现了声源定位和跨模态检索的高性能和语义理解。