Audio Toolbox™提供了音频处理、语音分析和声学测量的工具。它包括处理音频信号的算法，如均衡和时间拉伸，估计声信号指标，如响度和清晰度，提取音频特征，如MFCC和音高。它还提供先进的机器学习模型，包括i向量和预训练的深度学习网络，包括VGGish和CREPE。工具箱应用程序支持实时算法测试、脉冲响应测量和信号标记。工具箱提供了ASIO™、CoreAudio和其他声卡的流接口;MIDI设备;以及用于生成和托管VST和音频单元插件的工具。

通过Audio Toolbox，您可以导入、标记和增强音频数据集，以及提取特征来训练机器学习和深度学习模型。提供的预训练模型可以应用于音频记录进行高级语义分析。

您可以实时创建音频处理算法的原型，或者通过将低延迟音频流到声卡和声卡之间，运行自定义的声学测量。您可以通过将算法转换为一个音频插件来验证算法，以便在外部主机应用程序(如数字音频工作站)中运行。插件托管允许您使用外部音频插件作为常规的MATLAB^®对象。