先进声学系统的信号处理和机器学习研究正在孕育具有巨大开发潜力的新兴技术和服务。当前的应用领域，如智能城市和建筑或环境辅助生活已经表明了对基于声学的解决方案的兴趣，这些解决方案通常依赖于一组空间分布在环境中的无线麦克风节点。这种声感装置的网络被称为无线声感测网络(WASN)或一个特设麦克风阵列。物联网(IoT)平台和单板计算机带来的进步极大地提高了这些传感器网络的能力，这些传感器网络通常配备了强大的处理器，为信号处理算法和通信方案的设计提供了新的可能性。此外，智能手机、平板电脑或笔记本电脑等移动设备结合了麦克风和扬声器，可用于形成一个特设音频网络或处理来自一组分布式音频设备的声音信号。然而，在这样的环境中也会出现一些重要的挑战，这些挑战大多与功耗、节点同步和定位、信号路由或智能数据分析有关。

我们邀请作者提供原始的研究文章和评论文章，这些文章将阐明并促进在无线传感器网络中开发面向声学应用的持续努力。

可能的主题包括但不限于以下内容:

• 无线声传感器网络的设计与实现
• 使用分布式麦克风进行信号处理和增强
• 用分布式麦克风检测声音事件
• 声信号分类
• 用于声学数据分析和参数预测的机器学习
• 基于声学的环境辅助生活应用
• 物联网声学数据处理及新兴应用
• 采用分布式麦克风阵列进行环境监测
• 节点同步和校正采样率不匹配
• 声源定位和跟踪
• 传感器节点定位和阵列校准
• 声体传感器网络
• 用于免提通信的分布式网络
• 声传感器网络中的安全和隐私问题