線形予測符号
区間 N {\displaystyle N} の信号 ( s 1 ∼ s N {\displaystyle s_{1}\sim s_{N}} ) が線形結合でよく表現できれば、区間中で不変な予測係数 p {\displaystyle p} 個 ( a i ∼ a p {\displaystyle a_{i}\sim a_{p}} ) と振幅の小さい残差 N {\displaystyle N} 個 ( ε 1 ∼ ε N {\displaystyle \varepsilon _{1}\sim \varepsilon _{N}} ) へと信号を変換できる。残差系列に対して様々な圧縮を適用することで信号をより小さい情報量で伝達できる。この区間はしばしばフレームと呼ばれる。
例えば音声信号は数十ミリ秒の区間で定常性を持ち線形結合で良く表現できると経験的に知られている。残差系列の小振幅を生かしてエントロピー符号化をおこなえば高効率の可逆圧縮が実現でき、残差系列のパルス性を生かして量子化をおこなえば10倍スケールの非可逆圧縮が実現できる(例: CELP)。
LPCが効率の良い符号化を可能にしているメカニズムには様々な解釈が存在する。音響信号処理・音声処理ではヒトの音声生成モデルに基づいた解釈がなされる。その1つにソース・フィルタモデルがある。すなわち残差系列を声帯励起信号として、予測係数をフォルマント特性をもつ声道として解釈するモデルである。