特点是一样的。您可能会遇到研究论文中报告的一些实现细节（窗口大小、mel 滤波器数量、提取系数的数量）的差异，但这些并不重要。

语音识别和说话人识别都需要一组特征来区分一个说话人（或语音部分）。

假设您有两个说话者和 以及两个单词和。我们称为单词的说话者的话语。那么语音的 MFCC 是。$S_1$$S_2$$w_1$$w_2$$u_{ij}$$i$$j$$M(u_{ij})$

提出说话人识别问题的一种方法是确定哪个说话人说出了新的话语。假设话语是单词。为此，我们只需选择扬声器，使得 $u_{\rm new}$$J$

$$I = \arg\min_{\forall i} \lVert u_{iJ} - u_{\rm new}\rVert$$

这是如何工作的将取决于说话者之间的变化（即不同说话者说同一个词的 MFCC 有多少不同）。

提出语音识别问题的一种方法是选择： where是的所有说话者的平均MFCC 。

$$J = \arg\min_{\forall j} \lVert \bar{u}_{j} - u_{\rm new} \rVert$$ $\bar{u}_{j}$$j$

其工作方式将取决于单词间的变化（即不同说话者所说的不同单词的 MFCC 有多少不同）。

所以，是的，两个应用程序的 MFCC 是（或可以是）相同的。