係数表現
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/20 14:26 UTC 版)
詳細は「線形予測法#係数表現」を参照 LPCの線形予測係数（LP coefficients）は数学的に等価な別の形式（例: ログ面積比、反射係数/PARCOR）で表現できる。 様々な係数表現が開発された背景にはノイズ耐性がある。LPCは符号化手法であり、生成された符号はしばしばノイズをもつ伝送路を伝達される（例: 電話）。ゆえに符号は伝送誤りに対して耐性がなければならない。しかし線形予測係数は誤りに弱いためごく小さな誤差でもスペクトル全体が歪み、悪くすると小さい誤差のために予測フィルタが不安定になることもある。ゆえにノイズ耐性に着目した係数表現が開発されてきた。 線スペクトル対 (line spectral pairs; LSP) 分解は、予測器の安定性が保証されていることと、係数の小さい変移によっておこるスペクトルの誤差は局所的であることなどから、特に好評である。 一般にLPCを利用と称していても、詳細にはLSPが用いられている方式も多い。携帯電話やスマートフォン、オーディオ符号化、テレビジョンのディジタル放送方式などで広く用いられている。LSP方式は、2014年にIEEEマイルストーンに選ばれた。
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係数表現
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/20 14:15 UTC 版)
線形予測における係数は複数の形式で表現できる。以下は代表的な係数表現である。 線形予測係数（英: linear predictive coefficients; LP coefficients）: 定義式における a i {\displaystyle a_{i}} 。ノイズに対する脆弱性が知られる line spectral frequencies; LSF reflection coefficients; RC autocorrelations; AC ログ面積比（英: log area ratios; LAR） arcsine of reflection coefficients; ASRC impulse responses of LP synthesis filter; IR 係数表現によってノイズ耐性や計算量の特性が異なる。例えば音声符号化における線形予測（線形予測符号化）ではアナログ回線に由来するノイズへ耐性を持たせるために、LP coefficients 以外の係数表現がしばしば用いられてきた。
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