傅里叶变换在信号处理中能够将信号在时间域和频率域之间进行有效的联系和转换，能够将信号的频率特征清晰准确的表现出来，而在时域中这种频率性能是没有定量的表现的，因此傅里叶变换在信号处理上具有十分重要的作用，在语音处理上，傅里叶变换一直是起着主导作用。稳态的语音生成模型有线性系统组成[2]，系统输入为随时间作周期变化或随机变化时，系统输出的频谱则反应了激励与声道频率响应特性。此外，语音信号的频谱具有非常明显的语言学意义，可以获得某些重要的语音特征。
语音信号最主要的特性是随时间而变化的，是一个非平稳的随机过程。语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。语音信号分析可以分为时域和变换域，FFT等处理方法，其中时域分析是最简单的方法，直接对语音信号的时域波形进行分析，主要特征参数有语音的短时能量，短时平均过零率等。
倒谱的定义：倒谱定义为信号短时振幅谱的对数傅里叶反变换。
特点：具有可近似地分离并能提取出频谱包络信息和细微结构信息的特点。
用途：一是提取声道特征信息：提取频谱包络特征，以此作为描述音韵的特征参数而应用于语音识别；二是提取音源信息：提取基音特征，以此作为描述音韵特征的辅助参数而应用于语音识别。 基于MATLAB的交通语音采集和分析程序设计(4):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_16275.html