摘要：針對語音/音樂分類過程中由于特征參數(shù)提取過多造成的維數(shù)災難及分類準確率有待提高等問題,提出了一種基于過零率及頻譜的語音/音樂分類算法.該算法在對語音及音樂2類信號進行端點檢測及分段預處理后,結合每一音頻段的過零率和頻譜幅值特性進行分類識別處理,最后通過計算被判別為語音或音樂的概率實現(xiàn)分類.實驗結果表明,此算法在音頻分類中較同樣最多只提2個音頻特征且未用分類器算法的準確率平均提高約7.9%,較提取多個音頻特征且采用分類器算法的準確率平均提高約5.7%.證明了該算法不僅計算量小,且分類準確率也有所提高.