본 논문은 음성 신호 처리에서 중요한 특징 추출 방법론을 제시한다. 기존 널리 사용되는 Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC)의 단점인 시간 정보를 보완하기 위해 웨이블릿 변환을 활용한 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 특히, 웨이블릿 변환 기반 Mel-scale 특징 추출 방식의 높은 계산 복잡성을 해결하기 위해, 시간 도메인에서 Mel scale 특징을 추출하는 Time domain Mel frequency Wavelet Coefficient (TMFWC) 기법을 제안하고, 이를 reservoir computing에 적용하여 오디오 신호 처리의 효율성을 개선한다.
