音声信号処理において、音声の特徴抽出は非常に重要なプロセスです。メル周波数ケプストラム係数（MFCC）は、音声認識や話者認識に広く用いられている特徴ですが、時間的な周波数情報が欠けています。一方、ウェーブレット変換は信号の時間的および周波数的な情報を提供する柔軟な分析手法ですが、低周波数での解像度が劣ることがあります。この記事では、MFCCとウェーブレット変換の利点を組み合わせて、時間領域でメルスケールの特徴を抽出する新しい手法、時間領域メル周波数ウェーブレット係数（TMFWC）を提案しています。この手法は、計算負荷を軽減し、音声信号処理の効率を大幅に向上させることが示されています。