线性预测（Linear Prediction）这一术语是由维纳在1947 年首次提出的，此后，线性预测应用于许多领域中。1967 年，板仓等最先将线性预测技术直接应用到语音分析和合成中。线性预测是最有效和最流行的语音分析技术之一，它是第一个真正得到实际应用的技术。线性预测技术产生至今，在语音信号处理方面有许多突破，因此，它是唯一最重要的分析技术基础。

在估计语音参数（如基音、共振峰、谱、声道面积函数，以及用低速率传输或储存语音等）方面，线性预测是一种主要的技术。其重要性在于它能够极为准确地估计语音参数，用极少参数有效而又正确地表现语音波形及其频谱性质，而且计算简单且快速。

线性预测分析所包含的基本概念是，一个语音抽样信号能够用过去若干个语音抽样的线性组合来逼近。通过使实际语音抽样和线性预测抽样之间差值的平方和（在一个有限间隔上）达到最小值，即进行最小均方误差的逼近，能够决定唯一的一组预测系数。(www.daowen.com)

将线性预测应用于语音信号处理，不仅希望利用其预测功能，而且要求它能提供一个非常好的声道模型。而这样的声道模型对理论研究和实际应用都是相当有用的。此外，声道模型的优良性能不仅意味着线性预测是语音编码特别合适的编码方法，而且也意味着预测系数是语音识别非常重要的信息来源。因此，线性预测的基本原理和语音信号数字模型密切相关。有文献指出，可以用准周期脉冲（在浊音语音期间）或随机噪声（在清音语音期间）激励一个线性时不变系统（声道）所产生的输出作为语音的模型。为了表征对声道参数进行估计，线性预测提供了一种强有力、可靠而精确的方法。