Una de las técnicas mas usadas en el procesamiento de señales de voz viene a ser el análisis de predicción lineal. Esta técnica ha probado ser muy eficiente debido a la posibilidad de parametrizar la señal con un número pequeño de patrones con los cuales es posible reconstruirla adecuadamente.

Los parámetros obtenidos mediante este método se caracterizan por variar en forma lenta durante las ventanas de tiempo de análisis. Mediante esta técnica podemos representar a la señal vocal mediante parámetros que varían en el tiempo los cuales están relacionados con la función de transferencia del tracto vocal y las características de la fuente sonora. Otra ventaja es que no requiere demasiado tiempo de procesamiento, lo cual es importante a la hora de la implementación en un computador.

El modelo matemático expuesto establece que el tracto vocal puede modelarse mediante un filtro digital siendo los parámetros los que determinan la función de transferencia. El problema consiste en, dado un segmento de palabra, extraerle sus parámetros que en este caso vienen a ser los coeficientes del filtro. El análisis de predicción lineal permite aproximar una señal a partir de señales pasadas. En este caso se trata de predecir señales de voz mediante un filtro FIR (filtro de respuesta impulsiva finita) , cuya función de transferencia se deduce a partir de:

Como se puede observar la señal de voz se representa por medio de señales anteriores y x(n) viene a ser la entrada del filtro, el cual será un tren de impulsos periódicos o una fuente de ruido aleatorio. El tren de impulsos producirá señales sonoras mientras que la fuente de ruido aleatorio producirá señales no sonoras a la salida del filtro. De esta manera el filtro viene a representar un modelo del tracto vocal.