Cet article tente de résoudre le problème de la sélection des matériaux pour les panneaux de résonance d'instruments de musique chinois, principalement en bois. Dans ce but, l'auteur a combiné le modèle de mélange gaussien (GMM, le sigle de « Gaussian Mixture Model » en anglais) et la machine à vecteurs de support (SVM, le sigle de « support vector machine » en anglais) dans un algorithme de classification et de reconnaissance des signaux de vibration du bois. Les résultats de l'application montrent que notre méthode a atteint un taux de reconnaissance supérieur à 90%, a réréalisé de meilleures performances que la stratégie consistant à utiliser le GMM comme le seul classificateur et a surmonté le déclin du taux de reconnaissance de SVM confrontée à une énorme quantité de données. Les résultats de la recherche ont apporté un nouvel éclairage sur la séléction des matériaux et l'amélioration de la qualité des instruments de musique chinois. [ABSTRACT FROM AUTHOR]