기계에 의한 음성 인식은 많은 분야에서 활용된다. 하지만 음성 인식은 제한적으로 사용되어왔다. 이것은 실제 환경에 존재하는 배경 잡음의 영향을 고려하지 않았기때문이다. 그러므로, 잡음에 강한 특징 추출이 필요하다. 본 논문에서는 저대역 시간 정규화에 근거한 음성 신호 특징 추출을 연구하였다. 저대역은 15Hz ~ 450Hz를 의미하며, 시간 정규화는 각 프레임의 각 대역의 에너지를 각 대역의 전체 에너지로 정규화하는 것을 의미한다. 해서, 각 특징 벡터는 시간 정규화되는 그리고 주파수 정규화되는 부분으로 나누어진다. 또한, 본 논문에서는 분석하고자 하는 주파수 대역이 다른 2 단의 특징 추출기를 제안하였다. 이것은 저대역이 고대역에 비해 백색잡음환경하에서 상대적으로 강하다는 사실을 이용한 것이다. 모의실험결과는 저대역 시간 정규화에 근거한 특징 추출기가 사용될 때, 잡음환경하에서 지금까지 제안되었던 다른 방법에 비해 큰 인식률의 향상이 있었다는 것을 보여준다.