4kb/s及更低速率下的高质量语音编码技术是近年来语音编码中重要的研究课题。码激励线性预测(CELP)语音编码技术在4.8～16kb/s的速率上获得了相当高的语音编码质量，是中速率下公认最成功的编码方法，并得到了广泛的应用，但是在低速率下质量下降很快。为此本文针对低速率语音编码的特点，从谐波成分改进、随机成分改进和参数量化改进三个方面对在低速率情况下提高CELP语音编码算法的质量进行了研究。主要成果有：(1)提出了一种新的长度自适应分数谐波预加重方法提高了基音周期搜索准确度；(2)提出了一种新的代数码本分数谐波增强算法，并结合使用编码器和解码器中两种不同的脉冲散布技术，有效改进了随机码本激励；(3)提出了新的非均匀代数码本结构，充分利用了余量信号幅度分布的非均匀性，在低速率下利用很少的比特很好的构造了随机码本；(4)提出了利用LSP量化预测器选择信息指导增益量化的方法，显著提高了语音过渡段的量化效率；(5)结合这些改进措施，设计并实现了两种新的低速率高质量CELP算法：4kb/s多重脉冲散布代数码本激励线性预测(MPD-ACELP)算法和3.3kb/s多重脉冲散布非均匀代数码本激励线性预测(MPD-USACELP)算法，两种新算法的质量都达到了国际同类算法的水平，并保持了较低的算法延时和算法复杂度。 随后本文又针对算法实际应用中的常见问题，提出了一种通过修改MPD-ACELP算法帧结构实现同步控制功能的方法，并比较了几种不同的失步检测算法，选出其中的一种并在它的基础上设计了同步捕捉部分。最后进行了整体的改进，提出了将同步捕捉和失步检测两部分紧密结合在一起的新方法，从而大大加快了同步捕捉速度，成倍的提高了同步效率。同时还给出了详细的性能分析，结果显示，新同步算法在误码率低于10-2的情况下各方面都表现出良好的性能。