语音信号时域特征分析结果优化思路

降噪处理：对语音信号进行降噪处理，可以减少环境噪声对语音信号特征的干扰，提高特征提取的准确性。

特征选择：选择更加具有代表性和稳定性的特征进行分析，例如MFCC、PLP等特征。

频带分析：对语音信号进行分带分析，可以更加准确地提取语音信号的频域特征。

时间窗口调整：调整时间窗口的大小和步长，可以提高特征提取的准确性和稳定性。

特征归一化：将不同特征的取值范围统一到相同的范围内，可以避免不同特征之间的干扰。

特征加权：根据特征的重要性对不同特征进行加权处理，可以提高特征提取的准确性和稳定性。

机器学习算法优化：选择更加适合语音信号分析的机器学习算法，并对算法进行优化，可以提高分析结果的准确性和稳定性。