本文根据上述的研究，采用基于Mel倒谱系数特征的隐马尔可夫模型对音 乐进行分类。在音乐特征提取方面，以感知特征和Mel倒谱系数组成特征向量 在音乐分类方面，以隐马尔可夫模型作为分类器，对音乐进行聚类和分类。通过 有监督的学习方式进行聚类，分类时将测试样本归入似然值最大的类别，对同一 音频抽取若干样本，对样本识别结果采用投票法，判定该音频的音乐类别，使分 类的准确率得到进一步的提高。根据上述方法进行了仿真实验，并对实验结果进 行了分析。本文将音频数据分为5类，对4种分类器

总信噪比测试，用于对处理后的语音进行性能测试，尤其是对噪声进行处理，如带噪语音的语音增强，语音编码等。-The total SNR test, post-processing for voice performance testing, especially for noise processing, such as noisy speech for speech enhancement, speech coding.