首先，说线性预测编码（LPC）“更能容忍传输或编码错误”并不完全正确。传输系数的形式有很大的不同。例如，如果求解线性预测系数，它们可能对量化非常敏感，就像高阶 IIR 滤波器系数一样（这是因为合成滤波器将是 IIR，但稍后会详细介绍）。但是，如果它们以某种其他形式传输，则可以轻松缓解此问题。

一种方法是传递反射系数。如果递归求解一个 k 阶线性预测滤波器，则每个阶段的最高阶系数称为反射系数。这些可以一起使用来完全表征系统（这可以很容易地从 Levinson 递归中看出）。事实上，您可以将它们全部一起使用以形成一个格子滤波器。当量化是一个问题时，通常会使用这些滤波器，因为它们对低位计数更加稳健。此外，如果这些反射系数的幅度以单位为界，则可以保证 BIBO 稳定滤波器，这对于 LPC 至关重要，其中滤波器用于合成信号。还有其他方法，例如经常使用的线谱对，但不是

现在，为了解决第一个问题，LPC 的理论围绕声道建模展开。本质上，我们将语音建模为空气振动，作为某种结构的管子的输入。你可以寻找一些更详细的资源来充实这个模型（管的长度、空气的强度、结构等）。这些资源将这些结构直接与响应各种刺激（例如白噪声）的 IIR 滤波器相关联。

因此，当我们求解线性预测系数时，我们正在寻找这样的系数，如果我们将信号（例如语音）输入到从系数创建的 FIR 滤波器中，我们会得到白噪声作为输出。所以想想这意味着什么。我们正在输入一个高度相关信号，并输出白噪声序列。所以实际上，我们正在消除该信号的所有线性相关性。另一种看待这一点的方式是，所有有意义的信息都包含在消除这种线性相关性的系数中。因此，我们可以传输这些系数（或上述的某种形式），接收端可以重新创建信号。这是通过反转线性预测 FIR 滤波器以创建 IIR 滤波器并输入白噪声来完成的。因此，压缩来自于消除这种线性相关性，并传递系数。这就是为什么 Burg 方法有时也被称为最大熵方法的原因，因为它旨在最大化线性预测滤波器中输出噪声的“随机性”或白度。另一种看待这个的方式，

要回答您的最后一个问题，我不确定您要问什么。LPC或线性预测编码旨在“压缩”信号，假设它可以如前所述有效地建模。正如您所提到的，您当然可以使用线性预测来进行“短期预测”。这是用于功率谱密度估计的高分辨率 AR 方法背后的隐含基础。自相关序列可以从有限数据记录的有限形式递归地扩展到无穷大，作为无窗序列的理论自相关序列。这也是为什么 PSD 估计的 AR 方法不会出现旁瓣现象的原因。