Escribimos la información mutua entre una expresión de habla de entrada y su reconstrucción por un códec de predicción lineal excitado por código (CELP) en términos de la información mutua entre el habla de entrada y las contribuciones debidas al predictor de corto plazo, al libro de códigos adaptativo y al libro de códigos fijo. Luego mostramos que una cantidad recientemente introducida, la relación logarítmica de las potencias de entropía, puede ser utilizada para estimar estas informaciones mutuas en términos de bits/muestra. Un resultado clave es que para muchas distribuciones comunes y para procesos autorregresivos gaussianos, las potencias de entropía en la relación pueden ser reemplazadas por los correspondientes errores cuadráticos medios mínimos. Proporcionamos ejemplos de estimación del rendimiento del códec CELP utilizando los nuevos resultados y comparamos estos con el rendimiento del códec multirate adaptativo (AMR) y otros códecs CELP. Similar a la teoría de la distorsión de tasa, este método solo necesita el modelo de fuente de entrada y la medida de distorsión apropiada.