语音是人们日常交流的主要手段,也是信息的主要载体之一。语音信号存在着很大的冗余度,因此语音压缩在存储和数字化传输方面起到的至关重要的作用。随着通信、计算机网络技术飞速发展,语音编码技术在移动通信、卫星通信、多媒体技术以及IP电话中得到了广泛的应用。但是在很多应用领域,仍然需要更进一步降低编码速率,节省带宽,因此低速语音编码技术迅速发展,其在军事保密通信中具有十分广阔的应用前景。低速语音编码主要采用参数编码方式,多带混合激励线性预测编码(MELP)是参数编码的主流形式之一。1996年3月,美国政府数字语音处理协会选择2.4KbpsMELP语音编码器作为新的联邦标准。本文以此标准算法为基础,从语音参数提取、参数编码及语音合成三个方面深入研究了MELP低速语音编码技术。LPC系数是MELP模型中最重要的参数之一,用线谱对系数LSP作为LPC参数的表现形式,弥补了全极点模型的不足,本文在对线性预测技术深入研究的基础上,对LSP系数的抗噪声性能进行了仿真分析。为了进一步降低编码速率,本文在2.4KbpsMELP标准算法的基础上,采用更为有效的矢量量化方法,构建了1.2KbpsMELP编码算法,并用C代码实现该方案。其中,参数联合量化是1.2KbpsMELP算法的关键。通过对多种码本设计算法的研究与实现,仿真结果表明,采用LBG算法设计出的全搜索矢量量化码本,对联合参数进行矢量量化,能够使编码比特有了明显的降低,同时能够得到比较好的合成语音。