机器听觉技术主要包括以下几个方面：
声音采集：
利用麦克风等设备收集声音信号。
信号处理：
对声音信号进行预处理，例如降噪、滤波等，去除干扰，提取有用信息。
特征提取：
从处理后的声音信号中提取特征，例如音调、音色、节奏等，为后续识别和理解做准备。
模式识别：
根据提取的特征，识别声音的类型，例如语音、音乐、环境噪音等。
语音识别：
识别和理解语音内容，将语音转化为文字，例如语音助手、智能家居等。
声纹识别：
通过声音特征识别说话者身份，例如身份验证、安全监控等。
信号分析技术：
包括时域分析、频域分析、时频分析等，揭示声音信号的内在结构和特性，为噪声的识别和抑制提供依据。
噪声模型建立：
建立准确的噪声模型，描述噪声的统计特性和时变特性，以便算法能够准确地识别和预测噪声。
语音增强技术：
旨在改善语音信号的质量，包括语音的清晰度、可懂度等，涉及语音信号的滤波、去噪、增益控制等处理。
这些技术共同构成了机器听觉的框架，使其能够在多个领域如语音识别、环境监测、安全监控等发挥重要作用。