基于模态决策树学习的符号音频分类

本研究解决了声音分类中的透明性不足问题，提出了一种基于符号的决策树学习方法，适用于年龄和性别识别、情感分类和呼吸疾病诊断等音频任务。通过这种方法，能够提取出简单且高精度的规则，具有低复杂性，这为自动对话系统的发展奠定了基础，具有广泛的应用潜力。