心音分析對先心病早期診斷具有重要意義。本文不依賴分割心動周期，提出一種基于費希爾判別升半正弦函數（F-HRSF）改進的梅爾頻率倒譜系數（MFCC）和集成決策網絡的心音分類算法。首先對心音信號進行分幀加窗得到幀處理的心音信號，然后提取其MFCC特征。考慮到MFCC子帶分量的權重問題，根據各子帶分量的費希爾判別比值重構升半正弦函數，計算出貢獻系數用于加權。本文分類模型采用卷積神經網絡（CNN）、長短時記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）三種網絡集成，最后通過多數投票算法得出二分類結果，準確率、靈敏度、特異度、修正準確率和F得分分別為92.15%、91.43%、92.83%、92.01%和92.13%。結果說明本文算法在先心病早期篩查中具有較大潛力。