摘要：很多传统的音频流分割方法都是基于小尺度音频分类的，它们普遍存在虚假分割点过多的缺点，严重影响了实际应用的效果．我们的研究表明，大尺度齐频片段的分类正确率明显高于小尺度音频片段的分类正确率．基于这个事实和减少虚假分割点的目的，我们提出了一种新的基于分类的音频流分割方法．首先，采用基于大尺度分类的分割方法财音频流进行粗分割，然后采用基于小尺度分类的细分割步骤在边界区域中进一步精确定位分割点．理论分析和实验结果均表明，当处理类别变换频率较低的音频流时，这种分割方法在保持真实分割点检测率的同时能够大幅降低虚假分割书．

关键词：音频分类 音频分割 虚假分割 神经网络 

单位：清华大学自动化系; 北京100084; 香港理工大学计算机学系; 中国香港