本文提出了小波包分析和 Volterra 自适应模型用于语音识别的设想。实验结果表明，特征提取方案有显著进步。所提方法的特征提取具有良好的抗噪性，当小波包分解层数为 6 时，语音识别率最高。该方案提供了一种新思路，并鼓励我们使用小波包分解来处理混沌信号，使用Volterra模型提取分解信号的特征。该方法更精确，降低了特征的失真度。MFCC 的语音信号分割更符合人耳的听觉特征，MFCC和Volterra特征可用于未来工作中的语音识别。
