随着通信技术的高速发展,降低传输中的数码率成为一项关键问题。为了降低传输的费用,必须对采用模/数转换技术得到的语音信号进行压缩。这也就促使了语音压缩编码技术的不断发展。语音压缩的一个主要目的,就是以最少的比特数表示信源所发的信号,降低冗余,提高传输的效率。在低速率语音编码中,混合激励线性预测编码（Mixed Excitation Linear Prediction,MELP）成为了重要的研究课题之一。MELP在LPC声码器的基础上加入了混合的脉冲和噪声激励、周期或非周期脉冲、自适应谱增强、脉冲散步滤波器和残差谐波幅度模型5个改进特征。其中,MELP最重要的特征是采用脉冲串和噪声的混合信号作激励信号。具体是通过一个多带混合模型实现的,用子带清/浊音强度调制五通带滤波器,得到整形滤波器,以此得到较为准确的激励信息。本文针对MELP声码器混合激励参数提取算法中乘法运算多、计算耗时、五子带带通清/浊音采用硬判决量化等问题,提出了一种全新的子带声音强度参数和该参数的提取算法。该算法采用短时平均幅度差函数的平均周期幅度（记为（?））与短时平均幅度（记为M_n）的线性组合（α（?）+βMn）表征子带清/浊音强度,其中组合系数a和b由实验确定。此全新参数记为P_zn,P_zn的每一维数据都是一个介于0¹之间的数。实验首先用滤波器组对每帧语音信号进行分带,然后对每带信号分别提取（?）和M_n,并根据实验确定的组合系数α和β对两特征值（?）和M_n进行组合,作为每带的清/浊音强度P_zn,同时对P_zn的量化器进行了设计,用改进的LBG算法对P_zn码本进行了训练;详细地介绍了码本的搜索算法;最后用P_zn置换声码器中子带清/浊音强度提取量化部分,其余部分保持不变,进行了大量仿真实验,分别得到基于原子带清/浊音强度的声码器和基于参数P_zn的声码器。实验结果说明,基于全新参数P_zn方法的MELP声码器的解码语音与原MELP声码器的解码语音有相同的语音质量,但降低了时间复杂度,提高了算法的运算速度。