在現代數字音頻設備中，先進的音頻處理技術包括使用深度學習進行音頻信號的分析和處理。這些技術被應用于自動分析中，如通過卷積神經網絡（CNN）進行音頻數據分類，以及使用新型方法增強CNN，例如在測試集上使用數據增強或基于小波變換的圖像（scalogram）來挑戰使用頻譜圖或數據增強的傳統范式。此外，還包括新的聲音信號處理和分析技術，如聲學成像或音高檢測算法，以及將聲學效應或相關信號作為另一個系統性能指標的評估，例如基于聲音的故障檢測。

現代數字音頻設備中，音頻處理技術的進步包括深度學習在音頻信號分析中的應用，特別是在語音和聲音事件的分析方面。這些技術能夠實現COVID-19監測和海洋及建筑聲音事件檢測等應用的新成果，并不斷刷新。此外，還包括使用小波變換的圖像（scalogram）來增強CNN，挑戰使用頻譜圖的傳統方法。同時，傳統的音頻處理策略，如音高檢測或聲場建模，也在不斷被推向極限，發展出更快、更高效或更準確的算法，這些發展得益于現代設備和當前數字及實時工業需求的推動。