但是，由于采样定理（Nyquist theorem），我们知道我们可以利用数学，从间隔的采样中完美重建原始声波——只要我们的采样频率比期望得到的最高频率快至少两倍就行。
我提这一点，是因为几乎每个人都会犯这个错误，并误认为使用更高的采样率总是会获得更好的音频质量。其实并不是。
预处理我们的采样声音数据我们现在有一个数列，其中每个数字代表 1/16000 秒的声波振幅。
我们可以把这些数字输入到神经网络中，但是试图直接分析这些采样来进行语音识别仍然很困难。相反，我们可以通过对音频数据进行一些预处理来使问题变得更容易。
让我们开始吧，首先将我们的采样音频分成每份 20 毫秒长的音频块。这是我们第一个 20 毫秒的音频（即我们的前 320 个采样）：
将这些数字绘制为简单的折线图，我们就得到了这 20 毫秒内原始声波的大致形状：
虽然这段录音只有 1/50 秒的长度，但即使是这样短暂的录音，也是由不同频率的声音复杂地组合在一起的。其中有一些低音，一些中音，甚至有几处高音。但总的来说，就是这些不同频率的声音混合在一起，才组成了人类的语音。
为了使这个数据更容易被神经网络处理，我们将把这个复杂的声波分解成一个个组成部分。我们将分离低音部分，再分离下一个最低音的部分，以此类推。然后将（从低到高）每个频段（frequency band）中的能量相加，我们就为各个类别的音频片段创建了一个指纹（fingerprint）。
想象你有一段某人在钢琴上演奏 C 大调和弦的录音。这个声音是由三个音符组合而成的：C、E 和 G。它们混合在一起组成了一个复杂的声音。我们想把这个复杂的声音分解成单独的音符，以此来分辨 C、E 和 G。这和语音识别是一样的道理。
我们需要傅里叶变换（Fourier Transform）来做到这一点。它将复杂的声波分解为简单的声波。一旦我们有了这些单独的声波，我们就将每一份频段所包含的能量加在一起。
最终得到的结果便是从低音（即低音音符）到高音，每个频率范围的重要程度。以每 50hz 为一个频段的话，我们这 20 毫秒的音频所含有的能量从低频到高频就可以表示为下面的列表：
但是把它们画成图表时会更容易理解：
你可以看到，在我们的 20 毫秒声音片段中有很多低频能量，然而在更高的频率中并没有太多的能量。这是典型「男性」的声音。