由于计算机技术和网络技术的迅猛发展，多媒体技术扮演着日益重要的角色，语音作为人类进行信息交流的最基本和最直接的媒体之一，而语音信号处理技术更是广泛的应用于通信、计算机网络、工业控制、教学和娱乐等各个领域，并表现出了极大的潜力和优势。由于数字化语音具有易于存储和传输，可靠性高、抗干扰性强、保密性强和价格低廉等诸多优点，特别是在数字和信息化今天，为数字语音信号的应用提供了更广阔的空间。 在应用中，人们总是希望在保持高质量语音前提下，要求占用存储空间少，传输数据量小，同时还要求具有较少的处理复杂性。解决这一问题的关键是采用一种有效的数字语音编码压缩技术。正是为基于这个目的，开展了有意义的语音编码研究工作： 结合语音信号特点，充分利用先进小波(Wavelet)变换技术，提出了语音信号的离散余弦变换(DCT)系数的小波变换编码方法。由于DCT变换是一种频域变换，系数体现了语音信号能量在频域的分布特征。只要根据人耳的特性，较好地近似(或逼近)能量分布，从而就可获得较好的主观编码质量。小波分析是传统信号处理方法的发展，多年的理论与实践证明，小波分析在处理时变信号方面有着得天独厚的优势。我们对表示语音信号能量的DCT系数进行小波分析，利用小波分析的多分辨率的特点，对小波系数进行量化和编码。在编码中，可以选用不同的小波，不同的小波变换结构和分析层次，对小波系数分配不同的量化位，从而灵活、方便地近似DCT系数(语音信号能量的分布)，有效地控制重构话音的质量。 编码方法在MATLAB6.2环境下，编程实现。在试验中采用两层小波(sym2)包(Wavelet Package)变换，分别对4个小波系数进行编码。原始语音信号是一男性播音员录音，采样频率8KHz、8位μ率编码的数字语音。通过对以汉语语音音节为例的实验表明，在16Kbps编码数据率下，重构话音质量与原始话音质量基本相同。