MFCC là một tính năng được sử dụng rộng rãi trong nhận dạng giọng nói và nhận dạng người nói, thực hiện phân tích phổ của dạng sóng giọng nói bằng thang Mel tương tự như đặc điểm thính giác của con người, đồng thời nén và thể hiện các đặc điểm âm sắc bằng cách sử dụng một số hệ số nhỏ.
MFCC là một giá trị đặc trưng trong đó phổ của tín hiệu âm thanh được truyền qua ngân hàng bộ lọc có thang Mel tương tự như đặc điểm thính giác của con người, logarit được lấy và sau đó được nén thành một số lượng nhỏ hệ số bằng cách sử dụng biến đổi cosine rời rạc (DCT). Nó đã được sử dụng làm tiêu chuẩn ngành làm đầu vào cho máy học âm thanh như nhận dạng giọng nói, nhận dạng người nói và phân loại thể loại âm nhạc. Trong hoạt động thực tế vào năm 2026, mô hình học sâu toàn diện sẽ tự động tìm hiểu các tính năng tương đương với MFCC trong nội bộ, do đó, tại chỗ sẽ đưa ra quyết định thiết kế xem nên sử dụng MFCC một cách rõ ràng hay truyền trực tiếp biểu đồ phổ dạng sóng/mel thô. Điều đáng tiếc là khả năng phân biệt thấp hơn nhiều so với điều kiện lý tưởng cho nguồn âm thanh trong môi trường thực tế có tiếng ồn và âm vang mạnh, đồng thời việc điều chỉnh độ dài khung hình và số lượng bộ lọc sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác. Về mặt chi phí, bản thân việc tính toán rất nhẹ và có thể chạy trên CPU nên hầu như không phát sinh thêm chi phí, nhưng việc xây dựng quy trình tiền xử lý cho các tập dữ liệu quy mô lớn đòi hỏi một lượng nhân công đáng kể. Hướng dẫn thực tế để lựa chọn tại hiện trường là mô hình dựa trên MFCC dành cho các ứng dụng ưu tiên trọng lượng nhẹ và khả năng diễn giải cũng như mô hình End-to-End dành cho các ứng dụng ưu tiên độ chính xác.