基于音频分割的场景分类研究旨在通过对音频信号进行分割处理，将连续的音频流划分为具有语义意义的片段，并进一步对每个片段进行场景分类。该研究涉及音频信号处理、机器学习、深度学习等多个领域，可应用于智能监控、多媒体内容分析、环境感知等场景。通过提取音频特征如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、频谱图等，并结合分类算法如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，实现对不同场景（如街道、办公室、公园等）的自动识别。研究重点包括分割算法的准确性、分类模型的鲁棒性以及实时性优化等。