MFCC基于mel-谱图，而mel谱图通常基于离散傅里叶变换.傅里叶变换从时域接收信号，并将其转换为频域。这意味着N个时域样本被转换成N个频域值(注意对称性-实际上只有N/2频率值)。就像时域样本在线性时间尺度上一样，频域样本在线性频率尺度上。相反，梅尔比例尺不是线性的，而是(近似)对数的。

您需要了解以下有关傅里叶变换的知识。当信号的F_s =8000 of，窗口长度为N时：

现在考虑如何计算MFCC (另请参阅这里)：

在第二步中，您必须将DFT生成的任何产品映射到不同的比例尺，即mel比例尺。如果DFT分辨率Δf太低，无法将功率值映射到(潜在的)更精细的mel比例尺，这是行不通的。把它想象成一幅图像:当你有一个粗糙的图像时，你不能通过映射到更高的分辨率来提高质量。这意味着，您必须确保您的DFT分辨率Δf是足够好的梅尔波段，您想要使用。

为了确保这一点，您必须使用更长的窗口N或更少的mel波段n_mfcc。问题的核心是，你不能两者兼有:高频分辨率，同时高时间分辨率。

另见IRCAM关于FFT参数的介绍。