線形予測符号化（LPC）は、音声信号の特徴を効率的に抽出・圧縮するための信号処理技術です。過去の信号サンプルから現在の値を線形結合で予測し、その予測誤差と係数を符号化することで、データ量を大幅に削減します。音声合成や音声認識の分野で広く応用されています。
線形予測符号化（LPC）とは
一言でいうとLPCとは、音声の波形を過去のデータから予測し、最小限のデータで効率よく表現する音声解析・圧縮技術です。
詳しく解説
LPCは、人間の発声を「声帯からの音源」と「声道によるフィルター」に分離してモデル化する音源・声道モデルに基づいています。声道特性を全極フィルタ（線形予測係数）として近似し、その係数と予測誤差を求めることで、音声データの情報量を削減します。音声合成や音声認識の前処理として、音声をコンパクトかつ正確に表現するために不可欠な技術として発展してきました。
具体例・使われ方
カーナビの音声案内や初期の合成音声における音声生成、音声認識の前処理における特徴量抽出、さらに低ビットレートでの音声通信やボコーダーなどに利用されています。
似た用語との違い
メルケプストラムやLPCなどの伝統的な音声特徴量抽出手法は、ニューラルネットワークを用いた現代のエンドツーエンドな音声認識における音響モデルや埋め込み表現とは異なり、数学的な線形代数に基づき軽量に計算できる点が特徴です。
注意点
LPCは滑らかなスペクトル包絡を表現するのに適していますが、子音や摩擦音のように周期性や調波構造が弱い音声に対しては予測精度が低下するという限界があります。
この解説は役に立ちましたか？誤りが含まれる場合はご報告いただけますと幸いです。
更新日時: 2026年9月21日 16:45