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  線性預測編碼的基本思想是:「一個語音取樣的現在值可以用若干個語音取樣過去值的加權線性組合來逼近」。線上性組合中的加權係數稱為預測器係數。通過使實際語音抽樣和線性預測抽樣之間差值的平方和達到最小值,能夠決定唯一的一組預測器係數。  線性預測編碼通過估計共振峰、剔除它們在語音訊號中的作用、估計保留的蜂鳴音強度與頻率來分析語音訊號。剔除共振峰的過程稱為逆濾波,經過這個過程剩餘的訊號稱為殘餘訊號(residue)。  描述峰鳴強度與頻率、共鳴峰、殘餘訊號的數字可以儲存、傳送到其它地方。線性預測編碼通過逆向的過程合成語音訊號:使用蜂鳴引數與殘餘訊號生成源訊號、使用共振峰生成表示聲道的濾波器,源訊號經過濾波器的處理就得到語音訊號。  由於語音訊號是一種非平穩的時變訊號又同時具有短時平穩性,這個過程是在一段段的語音訊號幀上進行處理的。通常每秒30到50幀的速度就能對可理解的訊號進行很好的壓縮。

  根據斯坦福大學Robert M. Gray的說法,線性預測編碼起源於1966年,當時日本電信電話公社的S. Saito和F. Itakura描述了一種自動音素識別的方法,這種方法第一次使用了針對語音編碼的最大似然估計實現。1967年,John Burg略述了最大熵的實現方法。1969年Itakura與Saito提出了部分相關(partial correlation)的概念, May Glen Culler提議進行實時語音壓縮,B. S. Atal在美國聲學協會年會上展示了一個LPC語音編碼器。1971年Philco-Ford展示了使用16位LPC硬體的實時LPC並且賣出了四個。  1972年美國國防部國防高等研究計劃署(DARPA)的Bob Kahn與林肯實驗室(Lincoln Laboratory, LL)的Jim Forgie,以及BBN科技的Dave Walden開始了語音資訊包的第一次開發,這最終帶來了Voice over IP技術。根據林肯實驗室的非正式歷史資料記載,1973年Ed Hofstetter實現了第一個2400位/秒的實時LPC。1974年,第一個雙向實時LPC語音包通訊在Culler-Harrison與林肯實驗室之間通過ARPANET以3500位/秒的速度實現。1976年,第一次LPC會議通過ARPANET使用Network Voice Protocol在Culler-Harrison、ISI、SRI與LL之間以3500位/秒的速度實現。最後在1978年,BBN的Vishwanath et al.開發了第一個變速LPC演算法。

  線性預測編碼經常用來傳輸頻譜包絡資訊,這樣它就可以容忍傳輸誤差。由於直接傳輸濾波器係數(參見線性預測中係數定義)對於誤差非常敏感,所以人們不希望直接傳輸濾波器係數。換句話說,一個小的誤差不會扭曲整個頻譜或使整個頻譜質量下降,但是一個小的誤差可能使預測濾波器變得不穩定。  有許多更加高階的表示方法,如對數面積比(log area ratio,LAR)、線譜對(line spectral pairs,LSP)分解以及反射係數等。在這些方法中,LSP由於它能夠保證預測器的穩定性、並且小的係數偏差帶來的譜誤差也是區域性的這些特性,所以得到了廣泛應用。

  線性預測編碼通常用於語音的重新合成,它是電話公司使用的聲音壓縮格式,如GSM標準就在使用這種格式。它還用作安全無線通訊中的格式,在安全的無線通訊中,聲音必須進行數字化、加密然後通過狹窄的語音通道傳輸。  線性預測編碼合成也可以用於構建聲音合成器,樂器用作從歌手聲音預測得到的時變濾波器的激勵訊號,這在電子音樂中有一定的流行。  1980年流行的Speak & Spell教育玩具中使用了一個10階的線性預測編碼。  在FLAC音訊編解碼器中使用了0到4階的線性預測編碼預測器。
線性預測編碼(英語:LPC, Linear predictive coding)是主要用於音訊訊號處理與語音處理中根據線性預測模型的資訊用壓縮形式表示數字語音訊號譜包絡(spectral envelope)的工具。它是最有效的語音分析技術之一,也是低位速下編碼方法高質量語音最有用的方法之一,它能夠提供非常精確的語音引數預測。