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SCF/SCM: spectral centroid frequency/magnitude
该方法的提出，是考虑到MFCC子带中无法体现能量分布，而FM（frequency modulation）计算量太大。
FFV: fundamental frequency variation,该方法同时考虑到了MFCC和韵律（prosodic）信息.
MHEC：meanHilbertenvelope coefficients.此方法对抗汽车噪声很有用。
3、对抗回声较优的方法（reverberant robustness）：
FDLP: frequency domain linear prediction
4、融合MFCC的方法（fusion with MFCC）：
2、音素特征(phonetic features)
建模可以用N-gram，也可以用SVM建模。
3、语法特征（lexical features）
词一级的N-gram，建模的方法有LLR（log likelihood ration）和SVM.SVM的效Leabharlann Baidu应该更好一些。
4、cepstral-derived features
实现用最大似然线性回归MLLR（maximum likelihood linear regression）
一些特征：
MFCC
PLP感知线性预测
LPC线性预测系数
过零率
LSP
短时能量
子带流量比
亮度
基频
频谱峰值点
SDC
CEP
线谱对
频谱能量
Delt(MFCC)
HSCC: Harmonic structure cepstral coefficient,该方法体现了能量分布，实现用到了LDA。
二、high-level，主要是基于phone ,syllable ,word一级。
1、韵律特征（prosodic features）
目前研究的有pitch distribution和non-uniform extraction region features(NERFs)
特征提取
一、low-level，主要是MFCC，以及基于MFCC并对其优化的一些方法。
1、MFCC
2、抗噪声较优的方法：
WMVDR：warped minimum variance distortionless response
Multitaper MFCC:思想是用multiple windows(tapers)来代替汉明窗。
该方法的提出，是考虑到MFCC子带中无法体现能量分布，而FM（frequency modulation）计算量太大。
FFV: fundamental frequency variation,该方法同时考虑到了MFCC和韵律（prosodic）信息.
MHEC：meanHilbertenvelope coefficients.此方法对抗汽车噪声很有用。
3、对抗回声较优的方法（reverberant robustness）：
FDLP: frequency domain linear prediction
4、融合MFCC的方法（fusion with MFCC）：
2、音素特征(phonetic features)
建模可以用N-gram，也可以用SVM建模。
3、语法特征（lexical features）
词一级的N-gram，建模的方法有LLR（log likelihood ration）和SVM.SVM的效Leabharlann Baidu应该更好一些。
4、cepstral-derived features
实现用最大似然线性回归MLLR（maximum likelihood linear regression）
一些特征：
MFCC
PLP感知线性预测
LPC线性预测系数
过零率
LSP
短时能量
子带流量比
亮度
基频
频谱峰值点
SDC
CEP
线谱对
频谱能量
Delt(MFCC)
HSCC: Harmonic structure cepstral coefficient,该方法体现了能量分布，实现用到了LDA。
二、high-level，主要是基于phone ,syllable ,word一级。
1、韵律特征（prosodic features）
目前研究的有pitch distribution和non-uniform extraction region features(NERFs)
特征提取
一、low-level，主要是MFCC，以及基于MFCC并对其优化的一些方法。
1、MFCC
2、抗噪声较优的方法：
WMVDR：warped minimum variance distortionless response
Multitaper MFCC:思想是用multiple windows(tapers)来代替汉明窗。