语音是人们日常交流的重要手段,同时也是最主要的信息载体之一.无论从语音存储还是数字通信领域的角度看,语音压缩都具有重要意义:它可以有效的降低信息存储量和提高信道利用率.另外,由于带宽的要求,低速率语音压缩编码在军事通信中也具有十分广阔的应用前景.为了进一步降低编码速率和提高语音质量,我们通过对现有低速率语音编码的回顾和分析,总结了现有的各种编码器的适用范围及其极限,选择以多带激励MBE算法为基础,从语音分析、参数编解码和语音合成三方面对算法做了细致的研究和大量的实验,用C语言仿真得到了1.2kb/s的多带激励线性预测MBE_LPC语音编码算法.MBE_LPC模型中最重要的模型参数是基音频率.为了准确提取这个参数,同时为了保证基音轨迹的平滑和防止跳变基音的漏检,该论文采用了最小误差函数的基音跟踪算法,对误差函数的前五个局部最小峰值采用动态规划算法来平滑基音周期估计.MBE_LPC谱幅度的量化是降低编码速率的关键.采用线性预测技术后,谱幅度的量化比特数有了明显的降低.并且采用了对谐波幅度作对数域线性插值和用线谱对LSP系数作为LPC参数的表示形式,弥补了全极点模型的不足,使合成语音质量有了明显的提高.