在现代社会中，随着数字通信的快速发展和广泛应用，低速语音编码算法在窄带通信，特别是军事或安全通信等领域中发挥着重要的作用，并且也广泛应用于民用通信中。混合激励线性预测MELP是一种性能比较好的低速语音编码算法。MELP在线性预测模型的基础上作出改进，使用了非周期脉冲、混合激励、自适应谱增强、脉冲整形滤波和傅里叶级数幅值；并且结合了多带的思想，具有多带激励和线性预测编码的优点。本文以MELP编解码算法为模型，设计和实现了1.2kbps的低速语音编解码算法。由于可用来表征语音参数的比特数比较少，1.2kbps的语音编码算法很难达到很好的质量，所以本文使用两个子帧构成一个超级帧。每超帧内分别对两个子帧的参数进行提取，其中带通清浊判决、增益和线谱频率仍采用单帧量化，而基音周期和傅里叶级数幅值两帧联合进行矢量量化编码。最后将1.2kbps低速语音编码算法移植到TI C6000系列的DSP平台上，并对其进行优化。测试结果表明，设计的1.2kbps语音编解码算法的合成语音的PESQ值比2.4kbps MELP算法合成语音的PESQ值降低约0.17。说明本文设计算法合成语音的质量接近MELP的合成语音。在DSP平台上对算法进行实现，优化后算法复杂度降低到优化前的10%以下，为工程应用提供了良好的基础。