本文提出的方法在其他音頻理解任務上展現了良好的性能，特別是在異常聲音檢測（ASD）任務中達到了77.75%的新基準。這表明所使用的音頻預訓練模型和LoRA微調策略不僅適用於ASD，還可能在其他音頻相關任務中取得類似的成功。
音頻分類：由於模型能夠有效提取音頻特徵，這一方法可以推廣到音頻分類任務中，幫助提高分類準確率。
語音識別：利用預訓練的語音模型，結合LoRA微調策略，可以在語音識別任務中進行有效的應用，特別是在標註數據稀缺的情況下。
音頻標記：在音頻標記任務中，該方法可以幫助模型學習到更豐富的音頻語義，從而提高標記的準確性。
跨域應用：由於該方法在處理不同設備和環境的音頻數據時展現了良好的泛化能力，因此可以推廣到其他工業應用場景，如設備故障預測和環境聲音監測等。
總之，本文的方法不僅在ASD任務中表現出色，還具有廣泛的應用潛力，能夠在多種音頻理解任務中發揮作用。