1.一种基于混合激励线性预测MELP的1.2kb/s低速率语音编解码方法，其特征在于，包括编码端的编码步骤及解码端的解码步骤，其中编码端的编码步骤具体为：

101、在编码端，根据编码器的输出码率和处理帧的长度计算出编码帧长，确定语音特征参数，包括线谱对频率LSF、基音周期Pitch、增益G、非周期标志、残差谐波幅度Fsmag、带通清/浊音强度VP量化所用的比特数，设计出编码帧结构；

102、输入语音信号，首先对输入的语音信号进行预处理，滤除工频干扰信号，截取M1ms长度的语音信号为一子帧，两个子帧组成一个超帧；

103、设计编码数据缓存器结构，确定分析语音特征参数所用的窗函数的中心位置；

104、采用步骤103中确定的窗函数对语音信号进行截断处理后，提取子帧的语音特征参数，以超帧为单位，对语音特征参数进行联合量化；

105、利用编码后超帧结构中的剩余比特将步骤104所得的语音特征参数进行差错控制编码，组成二进制比特流后，传送给解码端；

在解码端，解码端的解码步骤为：

106、解码端接收编码端发送来的比特流，并从接收到的比特流中解析出各语音特征参数的量化索引值，通过量化索引得到语音特征参数的初值，然后进行语音特征参数完整性重构；

107、根据步骤106解析出的基音周期Pitch值判断该子帧的清/浊状态，若为浊音子帧时，利用残差谐波幅度Fsmag和带通清/浊音强度VP生成周期性脉冲激励信号；如果为清音子帧，激励为白噪声信号。激励信号经过合成滤波器后，得到重构的语音信号；

108、对重构的语音信号进行增益调整和脉冲散布滤波，得到最终合成的语音信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于混合激励线性预测MELP的1.2kb/s低 速率语音编解码方法，其特征在于：步骤107中合成滤波器的系统函数 其中，αi是通过解码重构出的线谱对频率LSF经转换后得到的线性预测系数值。

3.根据权利要求1所述的一种基于混合激励线性预测MELP的1.2kb/s低速率语音编解码方法，其特征在于：步骤103中的编码数据缓存器结构，确定分析语音特征参数所用的窗函数的中心位置中：1到250是前一超帧后250个样点的存储区域，251到730是当前超帧两个子帧共480个样点的存储区域，280表示提取当前超帧的第一子帧语音特征参数时窗的中心位置，520表示提取当前超帧第二子帧语音特征参数时窗的中心位置，窗长均为

256。

4.根据权利要求1所述的一种基于混合激励线性预测MELP的1.2kb/s低速率语音编解码方法，其特征在于：步骤104中提取语音特征参数包括：线谱对频率LSF、基音周期Pitch、带通清/浊强度VP、残差谐波幅度Fsmag和增益G。

5.根据权利要求1或4所述的一种基于混合激励线性预测MELP的1.2kb/s低速率语音编解码方法，其特征在于：对超帧的语音特征参数进行联合量化，具体为：将超帧的语音特征参数按分配的比特数进行标量量化或矢量量化，包括步骤：A1、提取子帧的基音周期Pitch，经对数化后进行7bit标量量化；

A2、判断子帧的清音/浊音(U/V)状态，如果为清音子帧，则不提取清/浊音强度VP值；

如果是浊音子帧，则提取清/浊音强度VP值。对浊音子帧进行分带处理，浊音子帧通过带通滤波器后分为5个子带，如果子带为清音状态，用“0”表示，如果子带为浊音状态，用“1”表示。对浊音子帧的后4个子带的带通清/浊音强度VP用2bit量化，即：将0001、0010、

0011、0100、0101归入0000，用00编码；将1001，1010，1011归入1000，用01编码；将1101归入1100，用10编码；将1110，0111，0110归入1111，用11编码；

A3、提取每子帧的增益G，用8bit进行标量量化；

A4、提取超帧中第一个浊音子帧的残差谐波幅度Fsmag值，进行8bit矢量量化。对清音子帧不提取Fsmag值；

A5、对提取子帧的线谱对频率LSF分模式进行量化，当两子帧分别为浊音清音或清音浊音时，浊音子帧和清音子帧的LSF分别采用19bit和10bit矢量量化；当两子帧均为清音时，两子帧的LSF都采用10bit进行矢量量化；当两子帧均为浊音时，第一子帧的LSF1采用

19bit矢量量化，利用LSF1对第二子帧的LSF2进行预测，得到预测值 计算LSF2的残差信号 然后对残差值ΔLSF2做8bit矢量量化。