다만 , MFCC 기법 을 통해 음향 신호 의 특징 값 을 추출 할 때 , 멜 - 필터 ( mel filter ) 를 사용 해야 하 는 데 멜 - 필터 는 저 주파수 에서 형성 되 는 잡음 을 인식 함 으로 인한 특징 벡터 의 모호 성 문제 와 고주 파수 의 위험 음향 에 대한 인식 저하 단점 이 있 다 . 즉 , 기존 음향 인식 시스템 의 MFCC 알고리즘 을 통한 특징 벡터 는 사이렌 , 비명 소리 등 고 주파수 음향 데이터 의 인식 률 이 떨어지 는 단점 이 있 다 . 인식 률 이 떨어지 는 이유 는 첫째 , MFCC 필터 뱅크 의 삼각 필터 가 주로 저 주파수 에 밀집 형성 되 어 저 주파수 음향 데이터 를 인식 하 는 데 에 유리 하 기 때문 이 고 , 둘째 , 저 주파수 에서 형성 되 는 생활 잡음 을 민감 하 게 인식 하 기 때문 에 특징 벡터 추출 에 단점 이 생기 기 때문 이 다 .