倒谱的区别在于，梅尔频率倒谱的频带划分是在梅尔刻度上等距划分的，它比用于正常的对数倒频谱中的线性间隔的频带更能近似人类的听觉系统。这样的非线性表示，可以在多个领域中使声音信号有更好的表示。例如在音讯压缩中。梅尔频率倒谱系数（MFCC）广泛被应用于语音识别的功能。他们由Davis和Mermelstein在1980年代提出，并在其后持续是最先进的技术之一。在MFCC之前，线性预测系数（LPCS）和线性预测倒谱系数（LPCCs）是自动语音识别的的主流方法。MFCC通常有以下之过程:Section::