基音周期是语音编码、语音识别、语音合成等语音信号处理中的一个重要参数，基音检测的准确性和鲁棒性在这些领域都发挥着重要的作用。当前的基音周期检测算法容易引起基音周期的加倍、减半等误判情况，尤其是在带噪语音信号中，它们的检测性能显著下降。随着通信技术的发展，语音编码研究越来越具有重要意义，其中低比特率语音编码中波形内插语音编码已成为研究热点。　　 由于平均幅度差函数(Average Magnitude Difference Function，AMDF)具有较低的算法复杂度和良好的实时性，很多基音检测算法都是基于AMDF进行改进的，但是这些改进算法仍然不太理想，且受噪声信号影响较大。本文提出一种新的基音检测算法MAMDF(Modified Average Magnitude Difference Function)，它在检测过程中既能增强基音的周期性特征又可以减弱噪声信号的影响，从而提高基音检测的准确率。本文采用CSTR数据库进行实验，结果表明无论在干净语音环境还是带噪语音环境，新的基音检测算法都比传统方法具有很大的性能提升。　　 在具有低比特率的波形内插语音编码中，基音周期是一个重要参数，它决定编码过程中特征波形的长度，进而影响语音编码的质量。本文利用新的基音检测算法进行基音周期的估计和基音周期的内插，然后根据内插的基音周期完成特征波形的提取，实现了特征波形在不同情况下的对齐并计算出了特征波形的功率，从而得到波形内插语音编码中需要传送的参数值。应用新基音检测算法的波形内插语音编码具有更精确的波形特征，从而可以得到更精确的编码参数，提高语音编码的质量。