音频工具箱™提供了音频处理，语音分析，和声学测量工具。它包括用于处理音频信号，如平衡和时间拉伸，估计声学信号度量诸如响度和清晰度，并提取音频特征，例如MFCC和音调算法。它还提供了先进的机器学习模型，包括i-载体，和预先训练深度学习网络，包括VGGish和绉。工具箱Apps支持实时算法万博1manbetx测试，脉冲响应测量和信号标签。该工具箱提供流媒体接口，ASIO™，CoreAudio的，和其他声卡;MIDI设备;以及用于生成和托管VST和音频单元插件工具。

随着音频工具箱，你可以导入，标签，并增强音频数据集，以及提取特征来训练机器学习和深刻的学习模式。提供的预先训练的模型可以应用于录音高层语义分析。

您可以在实时原型音频处理算法或运行通过低延迟的音频流，并从声卡定制声学测量。你可以把它变成一个音频插件，在外部主机的应用，如数字音频工作站运行验证算法。插件主机，您可以使用外部音频插件定期MATLAB^®对象。