線スペクトル対（せんスペクトルつい、、LSP）、あるいは線スペクトル周波数（せんスペクトルしゅうはすう、、LSF）は、線形予測係数を表現するために用いられるもので、その優れた特性のため線形予測を用いる音声符号化方式の多くで使われている。線スペクトル対の考え方は1975年に板倉文忠が発表した。携帯電話やVoIPなどで音声符号化を行う際、音声の特徴の1つである声道の周波数特性を線形予測フィルターの係数としてパラメータ化し、送信を行う。しかし線形予測フィルターの係数は量子化誤差に敏感で、誤差が大きいとフィルターが発振する問題がある。線スペクトル対は線形予測係数と等価な周波数領域の係数で、線スペクトル対で表現されたフィルターは量子化誤差の影響が少なく、また線形予測係数と比較して時間方向の変化が滑らかで補間を行いやすい。そのため、音声符号化に用いた場合より少ない情報量で同等の音声品質が得られ、多くの音声符号化方式で用いられている。声道を固定長で一定の直径を持つ音響管の並びとしてモデル化した時、線スペクトル対は声門を開いたときと閉じたときそれぞれでの共振周波数の組にあたるパラメータである。くちびる側は完全開放のため反射係数が-1と見なし、声門側は開いたときの反射係数を1、閉じたときの反射係数を-1とモデル化すると、両端でのエネルギー損失が無いため声道全体が無損失系となり、音響管の伝達関数は線スペクトル状になる。この線スペクトルの周波数のペアで線形予測係数を表現するため、線スペクトル対という名称で呼ばれる。Z変換を使って表した線形予測多項式は次の式で表される。ここで実数の係数 formula_2 は線形予測係数である。この式は以下の2つの式に分解できる。ここで P(z) は声門が完全に閉じたとき（反射係数 -1）に対応し、Q(z) は声門が完全に開いたとき（反射係数 1）に対応する。この式が LSP 多項式である。線スペクトル対の値はこの多項式の根で表される。元の多項式 A(z) は以下の式から容易に復元できる。多項式 A(z) の全ての根がz平面上の formula_5 の単位円の内部にある時、P(z) = 0　の根と Q(z) = 0 の根はどちらもすべて単位円周上にあることが示せて、これを利用して根の実部cos ωと対応する線スペクトル対の各周波数 ω を求める。 P(z) と Q(z) の根にそれぞれ対応するωは必ず交互に相手のものを間に挟むので，以下のように並べることができる。また、この条件は線スペクトル対を使った合成フィルターが安定であるための必要十分条件でもあることが示されている。線形予測係数を線スペクトル対に変換するためには、P(z) = 0, Q(z) = 0 の根を求める必要がある。以下では単純化のために線形予測多項式 A(z) の次数が偶数 formula_7 の場合を考える。この時 LSP 多項式の P(z)、Q(z) は formula_8 次の多項式になる。LSP 多項式の P(z) と Q(z) はそれぞれ formula_9 と formula_10 で割り切れる。残りの多項式は formula_11 で割り切れ、単位円上では formula_12 と表現できる。すなわち、P(z) と Q(z) は以下のように因数分解できる。この式の根を求めることで線スペクトル対 ω が計算できる。もう少し具体的には以下のようになる(1) 線形予測係数 formula_15 から P(z)、Q(z) の各係数を計算(2) P(z)、Q(z) それぞれを formula_9、formula_10 で割る(3) 除算後の多項式 P'(z)、Q'(z) を formula_28 で置き換え(4) x を変数とする2つの方程式をニュートン・ラプソン法で解く(5) 求めた根から線スペクトル対 ω を計算線スペクトル対を線形予測係数に変換する場合はより単純で、上記とは逆に、線スペクトル対 ω から P(z)、Q(z) の各係数を計算し、を求めればよい。P(z)、Q(z) の各係数は、formula_34 の形式の2次多項式の積を求め、さらに formula_9 あるいは formula_10 を掛けた式の係数として機械的に計算できる。P(z)、Q(z) の係数には対称性があるため、N/2 次の係数から以下の式で線形予測係数に変換できる。線スペクトル対にはいくつかの優れた特性がある。これらの特性により、CELPに代表される多くの音声符号化方式で、線形予測係数の表現のために利用されている。

出典:wikipedia