语音信号的特征参数作为语音信号处理技术的组成部分，其作用至关重要。合适的特征参数可以有效的表示语音信号，应用于语音可视化则能够帮助人们更加准确的理解语音信息。本文首先在语音学研究基础上，针对汉语普通话中的舌尖声母提出了一种新的特征参数—强频集中区，并以此作为舌尖声母的特征参数来区别平舌音和翘舌音。该参数的提取基于29维的Mel能量谱，表示舌尖声母能量分布的主要频带范围。语音可视化测试结果表明，使用本特征参数识别舌尖声母的平均正确率约为85%，具有较高的潜在应用价值。其次，针对单韵母提出了一种新的特征参数—共振峰Mel频带。该特征参数基于40维的Mel对数能量谱，表示共振峰频率所在的Mel频带。对共振峰Mel频带和共振峰频率进行了比较，并对共振峰Mel频带在单韵母可视化中的应用进行了测试和分析。