语音通信是人类最基本、最重要的通信方式,语音编解码标准是语音在网络上进行传输最重要的因素。为了在保证良好语音质量的同时,尽可能压缩语音编码的传输速率以节省宝贵的频率资源,人们逐渐将研究的热点放在中低速率语音编解码器上,其中AMR就是一种常用的中低速率语音编解码器。第三代伙伴计划3GPP公布的自适应多速率语音编码标准AMR,目前广泛应用于第三代移动通信系统中,其代表了CELP (Code Excited Linear Predictive Coding)类算法的最高水平。该算法包括八种编码速率模式,每种模式对应一种编码速率,另外,AMR还支持1.8kb/s的低速率噪声模式。相对于其它语音编解码算法,AMR算法可以根据当前估计得到的信道质量状况自适应的选择适合当前通信环境的编码速率,因此AMR编码器在解决信源编码速率和信道编码速率间题上更加的智能,从而达到语音质量和系统容量的高效结合。由于AMR模式众多、算法复杂、代码量大,其标准代码在ARM处理器上运行时,远不能满足实际通话的要求,因此,本文对AMR算法进行了一系列优化,使其可以实际地应用在ARM平台上本课题的主要工作是对AMR语音编解码算法的研究,确定算法中导致延时的主要函数部分,在此基础上对该标准进行算法优化,并最终完成其基于ARM926EJ-S处理器的代码优化。具体的工作如下：(1)详细阐述AMR语音编解码算法,针对算法中计算复杂度比较高的开环搜索及固定码本搜索部分进行算法优化；(2)对经算法优化之后的AMR代码进行了基于ARM926EJ-S处理器的代码优化,包括C语言及汇编语言两级优化；(3)在集成开发环境下,对经算法优化及代码优化之后的代码性能进行测试,主要包括语音质量和运算复杂度两方面；(4)对ARM语音标准到G.729标准参数层直接转码进行了定研究。