“效率”来自先验假设。使倒谱有用的一个假设是信号包含大致周期性的东西，包括一组谐波或泛音，可能在某种频谱包络内。

所以倒谱大多只是 FFT 的 FFT。有几个模组。On mod 是在第一次 FFT 之后取对数幅度，以防止大泛音淹没小泛音。

因此，DFT（慢 FFT）将周期性事件与一些正弦基向量相关联。除非周期性时域事件是单个纯正弦曲线，否则这些周期性事件通常会与多个等间隔的泛音频率 DFT 基向量很好地相关。

因此，您最终会从开始的地方结束，发生了一堆大致等距的事件，但现在是在频域而不是时域中。第二个 FFT 将再次将这些与与该频谱周期性相关的正弦基向量相关联，这对于音频信号来说是（泛音丰富）音高的有趣代理。频谱包络，因为它被强制为正（通过对数幅度），最终围绕 DC，而不是像时域调制那样成为频谱峰值的边带。这有助于将包络信息（共振峰等）与倒谱结果中的音高信息分开。

倒谱也适用于单个纯正弦曲线，因为两条谱线（正和负频率峰值）与与线分离宽度相同的负余弦相关。

注意一个必要的技巧：通常必须在对数之前使零和微小的 FFT 频谱幅度更大，以避免对数产生巨大的负尖峰或 NaN。