本文介绍了一种基于深度学习的多声源定位方法，利用神经网络和自监督学习技术，在不同环境中实现准确的声源定位。研究表明，该方法在多个基准测试中优于传统技术，展现出更高的可靠性和泛化能力。

本文介绍了一种基于深度学习的多声源定位算法，利用多个麦克风阵列在封闭环境中确定声源的二维坐标。该算法通过编码-解码结构和改进措施，在合成和真实数据测试中优于现有方法。此外，提出了新的无监督学习算法和音频-视觉整合网络，提升了声源定位的准确性和可靠性。