理论与实验表明，语音的产生过程含有非线性过程。语音LP模型的线性假设忽略了语音的非线性，预测误差较大。而非线性预测理论为语音预测提供了新的思路，目前已有很多非线性预测器都给出了优于LP的语音预测结果，如局部线性预测(Local Linear Prediction-LLP)、基于SVM、神经网络、Volterra多项式等的非线性预测方法，但巨大的计算量仍然阻碍这些算法在语音实时处理中的应用。语音LP残差是非线性的(81其维数低于原语音信号，对LP残差进行非线性预测，可进一步提高语音预测精度，而计算速度则快于对原始语音信号直接进行非线性预测。本文研究语音信号LP残差的线性局部预测，并对算法进行仿真分析。
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