Знаю, что в качестве критерия близости получаемой реализации некотого входного сигнала (коэффициенты разложения по какому-либо базису (Фурье, вейвлет-пакеты)), используются некоторые расстояния (метрики), т.е. в моем понимании это выглядит так: вычисляем "расстояние" по метрике между реализацией сигнала и всеми хранимыми эталонами сигналов, далее выбирает тот эталон, при котором получили наименьшее "расстояние". Вроде все верно, да?
Т.е. метрика считает "расстояние" между характеристиками-признаками входного сигнала (по сути, коэффициентами рахложения по базису) и характеристиками эталонов? по-моему, эт так.
Так, вот, очень сильно 
хотелось бы узнать об этих самых МЕТРИКАХ для сравнения голосовых сигналов! КАКИЕ они ЕСТЬ (так сказать, полный списочек 
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!) ЧЕМ отличаются друг от друга!! Влияет ли выбор исходного базиса (Фурье, вейвлет-пакеты) на выбор метрики?! Какие лучше в мое случает распознания??! Знаю только парочку названий метрик: расстояние Евклида, Махаланобиса, Минковского. А вот их устройство, принцип вычисления, отличия, ничего не знаю!
И еще, что позволяет нам сделать корреляция и ФУНКЦИЯ когерентности???
Я в этом деле полный новичок, случай вот такой -->
(экспромтик такой!) Хотелось бы оч основательных ответов на доходчивом языке, заранее всем спасибо! 
И еще, буду очень благодарен, если тот, у кого есть интересные поучительные статейки, лекции или еще чАго, вышлет на мыло студенту
так сказать!