Частотный анализ в системах автоматического распознавания речи используется для выделения информативных признаков речевого сигнала. 2 На первом этапе получают частотный спектр речевого сигнала с помощью набора программных полосовых фильтров (дискретное преобразование Фурье). 2

На втором этапе выполняют преобразования полученного спектра речевого сигнала, например: 2

• логарифмическое изменение масштаба в пространстве амплитуд и частот; 2
• сглаживание спектра с целью выделения его огибающей; 2
• кепстральный анализ (обратное преобразование Фурье от логарифма прямого преобразования). 2

Эти преобразования позволяют учитывать такие особенности речевого сигнала, как понижение информативности высокочастотных участков спектра, логарифмическую чувствительность человеческого уха и другие. 2

Также с помощью преобразования Фурье можно удалять шумы и нежелательные частотные компоненты из речевого сигнала, например, использовать фильтры нижних и верхних частот. 4