본 논문은 음향 분석의 다양한 응용 분야 중 소리 분류 작업에 초점을 맞추고 있습니다. 기존의 신경망 기반 하위 기호적 접근 방식이 높은 성능에도 불구하고 투명성이 낮다는 점을 지적하며, 나이 및 성별 인식, 감정 분류, 호흡기 질환 진단 등 여러 오디오 작업에 기호적 기법인 모달 의사결정 트리 학습을 적용합니다. 이를 통해 높은 정확도와 낮은 복잡도를 가진 간단한 규칙을 추출하여 해당 작업을 해결할 수 있음을 보여주며, 자동 예약 에이전트와 같은 자율 대화 시스템으로의 응용 가능성을 제시합니다.
