本文提出的方法具有良好的通用性，可以應用於其他聲音定位相關的任務，如聲源分離和聲音事件檢測。具體而言：
聲源分離：在聲源分離任務中，模型需要識別和分離不同的聲音來源。本文的方法通過多模態特徵融合和強調音頻特徵的表達能力，能夠有效地捕捉到不同聲音來源的特徵，從而提高聲源分離的效果。
聲音事件檢測：在聲音事件檢測任務中，模型需要識別和標記特定的聲音事件。本文的方法通過使用多個音頻特徵提取模型和融合策略，能夠提高對聲音事件的識別準確性，並且可以通過調整模型架構和訓練策略來適應不同的聲音事件檢測需求。
總之，本文的方法不僅在時間聲音定位任務中表現出色，還可以靈活應用於其他聲音定位相關的任務，為未來的研究提供了良好的基礎。