摘要：基于内容的音频分类是一个有趣并有重要意义的问题。音频分类技术包括音频特征抽取和分类器两个基本部分。如今,基于内容的音频自动分类技术已经有了很大的发展。然而,现有的基于内容的音频自动分类方法在分类的准确性、有效性和算法复杂度等诸多方面存在一定的不足,探索性能更佳的方法就成为了该领域的研究热点。提取了基于内容的音频分类所使用的音频特征,得到了基于帧的音频特征和基于片段的音频特征两个层次的特征,并提出了一种基于MFCC的简化的特征;选取了最小距离分类器中的最近邻分类器和K近邻分类器,对这几种典型的音频分类器进行研究,进行仿真实验,分析了实验结果;最后设计并仿真了经过改进的最小距离音频分类器,它的性能相对于原有的最近邻和K近邻分类器有一定的提高,并具有很低的系统复杂度和很短的分类时间。