本研究提出了一种自我教学的序列方法，用于声音事件识别。该方法通过多阶段学习提高系统在弱标注或嘈杂数据环境中的泛化能力。在Audioset数据集上性能提升9%，并在转移学习任务中表现出更强的知识传递和泛化能力。