语音压缩编码技术是信号处理技术的一个重要的组成部分,它使用了信号处理领域大量从基础性到前沿性的思想、理论和实践方法。作为信号处理的主流学科之一,它的发展也一直是信号处理技术发展的重要促进力量。当今语音压缩编码算法主要分为侧重于对谱参数编码和侧重于对时间波形编码的两个大的算法类型。混合激励线性预测MELP 编码算法和码激励线性预测CELP 编码算法是这两大类算法的主要代表。MELP 算法的主要特点是使用了多带清浊音判决,并且根据各频带清浊音的相对强度将清音成分和浊音成分按比例混合起来产生线性预测激励,其中的浊音激励成分采用傅立叶谱幅度的方法来表示。CELP 算法的主要特点是不区分语音信号的清浊音类型,而是统一使用基于AbS 原理的时域波形匹配方法来产生线性预测激励,且该激励信号通过矢量码本来表示。本文讨论了MELP 和CELP 算法的原理和具体实现方法,并且基于Matlab,主要是基于其Simulink 工具对两种算法进行了仿真实现。针对MELP 算法中基音提取相对繁琐的特点,本文提出了一种简化的MELP 基音提取算法。混合激励线性预测MELP 非常适合表现稳定浊音区的强周期语音,而另一方面,码激励线性预测CELP 适合表现弱浊音及清音等语音模式的相对不规则的特性,由此产生把二者结合起来的思路,用波形编码的CELP针对非浊音,过渡音和其他非周期的语音段,用参数编码的MELP 针对强浊音的情况。但是,简单的将这两种模型产生的语音帧叠加,会带来一些问题。波形编码保留了目标波形的形状和原始波形和合成波形之间的包络时间同步。而参数编码通常不保留波形形状和包络时间同步,因为它通常不提取目标波形的相位信息。简单将二者叠接会在过渡区产生严重的不自然的语音感觉。为此我们采用了相位对齐技术和零相位均衡技术来解决这个问题。本文讨论了多模Hybrid-MELP/CELP 编码算法的相关原理和具体实现方法,并且利用Matlab 和simulink 工具对其进行了仿真实现。相位对齐的问题我们采用了相位参数方案,在MELP 编码数据帧中加入了相位参数,使用了语音信号的非平稳谐波模型,用多项式内插方法产生MELP 语音信