Audio Toolbox™ 为音频处理、语音分析和声学测量提供工具。它包含各种算法，可用于处理音频信号（例如均衡和时间拉伸）、估计声信号指标（例如响度和清晰度）以及提取音频特征（例如 MFCC 和基音）。它还提供先进的机器学习模型（包括 i-vector）和预训练深度学习网络（包括 VGGish 和 CREPE）。工具箱 App 支持实时算法测试、脉冲响应测量和信号标注。该工具箱提供了面向 ASIO、CoreAudio 和其他声卡以及 MIDI 设备的流接口，以及用于生成和托管 VST 和 Audio Units 插件的工具。

Audio Toolbox 支持您导入、标注和增强音频数据集，以及提取特征以便训练机器学习和深度学习模型。所提供的预训练模型可应用于录音，以进行高级语义分析。

通过对声卡流式传输低延迟音频，您可以实时构建音频处理算法原型，或运行自定义声学测量。您可以将算法转变为音频插件，以在外部托管应用程序（如 Digital Audio Workstations）中运行，从而对其进行验证。通过插件托管，您可以将外部音频插件作为常规 MATLAB^® 对象使用。