心音分割指對所獲取的心音信號按心動周期對收縮期、舒張期等進行分隔，是進行心音分類前的關鍵步驟。針對不依賴心電圖對心音信號直接分割準確度有限的難題，提出了一種基于持續時間隱馬爾可夫模型的心音分割算法。首先對心音樣本進行位置標注；然后采用自相關估計法對心音的心動周期持續時間進行估計，通過高斯混合分布對樣本的狀態持續時間進行建模；接著通過訓練集信號對隱馬爾可夫模型進行優化并建立基于持續時間的隱馬爾可夫模型（DHMM）；最后使用維特比算法對心音狀態進行回溯得出 S1、收縮期、S2、舒張期。使用 500 例心音樣本對本文算法性能進行測試，平均評估精度分數（F1）為 0.933，平均靈敏度為 0.930，平均精確率為 0.936。同其他算法相比，本文算法各項性能指標均有明顯提升，證實了該算法具有較高的魯棒性和抗噪聲性能，為臨床環境下所采集心音信號的特征提取與分析提供了一種新方法。