音声圧縮-LPCでは、線形予測フィルターは一般的なレベルでどのように機能しますか？
こんにちは、私はマルチメディアシステムコースを受講しており、火曜日の試験の準備をしています。一般的なレベルでLPC圧縮について理解しようとしていますが、線形予測フィルター部分で何が起こっているのか問題があります。これはこれまでのところ私の理解です： LPCは、アナログ信号をデジタル化し、セグメントに分割することによって機能します。各セグメントについて、信号の主要な特徴を決定し、これらを可能な限り正確にエンコードしようとします。主な機能は、信号のピッチ（つまり、基本的なフォルマント周波数）、信号のラウドネス、および音声が有声か無声かです。声道励起パラメータと呼ばれるパラメータも決定され、声道モデルで使用されて、音を生成した声道の状態をより適切にモデル化します。このデータはネットワークを介して渡され、受信側でデコードされます。信号のピッチは有声または無声シンセサイザーへの入力として使用され、ラウドネスデータはこの結果の信号の振幅をブーストするために使用されます。 私のノートでは、声道モデルは線形予測フィルターを使用し、n番目のサンプルは、前のpサンプルとシンセサイザーからのエラー項の線形結合であると述べています。 これは、エンコーダーとデコーダーの両方で最後のpサンプルの移動平均を維持することを意味しますか？エンコーダでこの平均信号と実際の信号の差に対応するデータのみを送信するようにするには、 なぜこれらの以前のサンプルの線形結合なのですか？私の理解では、音のラウドネス、周波数、有声/無声の性質を抽出し、実際の信号と予測信号との差ができるだけ小さくなるようにそれらを選択することにより、これらの声道励起パラメータを生成します。確かに、これらの前のサンプルの平均が次のサンプルのより良い指標になるでしょうか？ あなたがそれらを指摘することができれば私の理解に穴があればそれは素晴らしいでしょう！前もって感謝します！