本研究提出了一种基于自我监督学习的声音事件检测模型MAT-SED，采用掩码重构预训练策略，显著提升了在缺乏标注数据情况下的性能，尤其在DCASE2023任务4中表现优异，有效解决了传统模型的局限性。