Propõe-se um método de predição linear (LP) cuja ordem é decomposta em dois estágios. No primeiro estágio o modelo define um filtro que é usado na extração de ciclos de onda do sinal residual LP. Para a extração de ciclos, propõe-se um algoritmo capaz de preservar a reconstrução perfeita da forma e da periodicidade dos ciclos. Em seguida, no segundo estágio, modela-se o espectro harmônico resultante por um algoritmo LP discreto. Este método atinge distorção espectral logarítmica (log SD) inferior a 1 dB no segundo estágio da modelagem espectral LP discreta. É possível obter estatísticas melhores de ajuste da modelagem espectral quando a medida de distorção espectral para a LP discreta é simétrica e definida de acordo com um método proposto de separação do gradiente do erro, cujos componentes resultantes são certamente espectros de potência. Derivam-se duas distorções espectrais desse tipo a partir da log SD e suas aplicações na modelagem LP discreta são comparadas com outros métodos que empregam as medidas de distorção cosh e de Itakura-Saito.

A linear prediction (LP) method is proposed whose order is split in two stages. In the first stage the model defines a filter used extracting cycle waveforms from the LP residual signal. For cycle extraction, an algorithm is proposed that is capable of perfectly reconstructing waveshape and periodicity. Next, in the second stage, the resulting harmonic spectrum is modeleg by a discrete LP algorithm. This method achieves log spectral distortion (SD) below 1 dB for seconde-stage discrete LP spectral modeling. Better model fit statistics are obtained when the spectral distortion measure for discrete LP is a symmetrical one defined according to a proposed separation method for the error gradient whose resulting components are guaranteed to be power spectra. Two such spectral distortion measures are derived from the log SD and their application in discrete LP modeling is compared to methods using the Itakura-Saito and the cosh distortion measures.