针对现有心音分类方法对各类噪声敏感、诊断时延长以及鲁棒性欠佳等问题，提出自适应多通道激活的心音分类方法。采用残差模块和注意力机制的自适应多通道激活模块来提取时频特征，提高鲁棒性和分类性能；采用轻量化的网络架构模型，在保证分类性能良好的同时，显著降低网络参数量，非常适合在便携式设备上进行实时诊断。实验表明，提出的方法在成人和婴幼儿心音数据集上的准确率可达到92.62%和98.11%,验证了提出的方法良好的泛化能力。