האודיו בעיקר מבין את הפונקציות הבאות: A, חילוץ המעטפה של השמע, מימוש נפח גדול מדי, קטן מדי, ואת פונקציית איתור ליירט; B, השוואת ערכי האנרגיה לפני ואחרי הפסקה שמע, כדי להבין את פונקציית זיהוי קול; C, אודיו השורה הראשונה קו ישר עיבוד מתאים מבוצע על הערך נפח בהתחלה ואת הסוף כדי להשיג את המדרון ואת היסט אופקי של קו ישר מצויד, כדי להבין את פונקציית זיהוי של סוף סוף לדעוך, ב ו דוהה החוצה אפקט; ד אופייני צליל הנוכחי ספקטרום יש קו ברור בהיר תכונות. על ידי חישוב אנרגיית השמע וערך השונות המקביל, מאפיין זה מנותח כדי להבין את הפונקציה של זיהוי הצליל הנוכחי. ההמצאה יש את היתרונות כי השיטה לחילוץ המעטפה הוא אימץ, ואת הדיוק של גילוי עוצמת השתפר עוד יותר; זיהוי של דהייה פנימה והחוצה מבוצעת היטב, ואת הדיוק הוא גבוה; לשיטה יש אפקט זיהוי טוב על הצליל הנוכחי הספציפי.
עם שיפור מתמיד של איכות החיים של אנשים מודרניים, המרדף של אנשים איכות המוזיקה הופכת יותר ויותר דחוף. MP3s באיכות גבוהה, מוזיקה בפורמט lossless, וכדומה, אתרי הערכה מוסיקה ותוכנות גם מעורבים יותר ויותר בחיי היומיום של אנשים. עם זאת, במספר רב של מוסיקה ספריות מוסיקה, איכות השמע אינו אחיד, ואת גילוי ידני של איכות הצליל דורש כמות עצומה של עבודה, והוא לא בר קיימא. לכן, זה דורש מידה טובה כדי לפתור את הבעיה.
השיטה של זיהוי תכונות אודיו, תכונות אלה ישפיע על האפקט השמיעתי של הקהל במידה מסוימת, ובכך לספק התייחסות מסוימת עבור זיהוי מלאכותי של איכות הצליל. באמצעות שיטה זו, תכונות השמע ניתן לזהות באופן אוטומטי, עומס העבודה העצום וסיכון כוח אדם של גילוי ידני מופחתים, ויעילות איתור יעיל יותר. יחד עם זאת, קצב זיהוי שקר אופייני שנגרם על ידי גורמים אנושיים יכול להיות מופחת, ואת הדיוק של גילוי מובטחת נוספת.
החילוץ של תכונות אודיו, ולאחר מכן מנתח את היעילות ואת החוסן של תכונות אלה כדי להבדיל בין סוגי אודיו שונים משני היבטים. לבסוף, בהתבסס על תכונות אלה, מסווגת מכונת וקטור תמיכה (SVM) משמשת לאמן ולבדוק במערך שמע של כ 5 - שעות, תוך חלוקת האודיו לחמש קטגוריות מוגדרות מראש: דיבור אילם, טהור, דיבור טמאה, מוסיקה, ו Ambient נשמע. תוצאות הניסוי מראות כי באמצעות תכונות אודיו אפקטיביות, ניתן לסווג סצנות אודיו לסוגים שונים.
