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提出一种利用Tucker分解获得鲁棒性较强的音频信号不同属性的特征，在高斯混合模型上测试音频信号分类性能的方法。音频信号经过预处理后，提取其不同类型特征集合，包括常规声学特征参数集合、听觉感知特征参数集合、心理声学特征参数集合；然后由三种特征集合构建三阶特征张量，通过Tucker分解得到每一类特征阶投影矩阵并进行主分量分析；最后使用包括音乐、语音、噪声3种类型的300条音频数据测试不同特征集合的分类效果，在此过程中使用了有监督学习的高斯混合模型作为分类器。实验中比较了不同特征集合使用高斯混合模型的分类正确