基于内容的音频分类是一个涵盖十分广泛的研究领域，为了使计算机能够像人那样对音频语义实现自动理解，这个领域的研究从初始对原始音频流分析向目前感知理解发展，从实际认识向抽象理解发展，因为人脑对事物的理解是抽象的，是基于知识的。 目前，基于内容的音频分类研究主要集中在非压缩音频的分类上，专门针对压缩音频进行分类的方法研究较少。虽然非压缩音频的分类方法也可用于对压缩音频进行分类，但这些方法的效率太低，计算量太大。专门对压缩音频进行分类的方法也有学者进行了研究，但已有方法普遍存在一些不足之处：如对特征参数提取的理论分析不够深入，没有很好地利用音频压缩编码过程的计算结果，对人耳的听觉特性考虑得较少。 本文设计了一个对压缩音频进行基于内容分类的系统，并对系统各个模块的实现方法和原理进行了深入的分析和探讨。本文提出方法的优势在于，充分利用了编码器的计算结果，充分考虑到了人耳的听觉特性，使用了心理声学的研究成果。另外，本文还对从压缩音频中提取参数的含义做了透彻的分析，并通过实验检验了方法的有效性，从而在理论和实践两方面验证了方法的正确性和可行性。