梅尔倒频谱系数通常可以用于作为语音辨识(speech recognition)系统中的特征质观察，例如：可以自动辨认一个人透过电话说的数字。梅尔倒频谱系数通常也可以作为声文辨识(Speaker Recognition)，也就是、用来辨识某段语音讯号的发话者是谁的技术。

梅尔倒频谱系数在近年来于音乐分类(music genre classification)相关应用的领域也逐渐崭露头角，例如寻找一段音乐的相似程度等。

语音辨识

梅尔频率倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP：不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征，Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，当两个音调的频率差小于临界带宽时，人就会把两个音调听成一个，这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。 MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数，但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。