随着信息和通信技术的飞速发展,声码器成为数字通信系统的重要组成部分,在军事通信、移动通信和互连网的快速发展下,带宽资源变得非常有价值,因此低速率语音编码技术近年来成为了语音通信领域的研究热点。混合激励线性预测语音编解码算法(MELP)是一种2.4kbps速率的性能比较好的低速率语音编码算法,并且被美国国防部所采用。它是在传统的LPC声码器基础上,采用多频带混合激励、非周期脉冲、自适应频谱增强、脉冲离散滤波和残差谐波处理等5项新技术,具有更自然的语音合成效果和良好的误码性能。本文首先深入分析了MELP算法的过程,重点介绍了残差信号的傅氏级数幅值提取过程,从具体分析中,可以发现在傅氏级数幅值提取过程中忽略了残差信号的相位信息。因此本文提出了二次线性预测编解码算法,通过仿真实验验证了该算法的性能,并研究了处理帧长对该算法的影响。最后将此算法用C语言实现,利用CCS集成开发环境的软件仿真功能移植到DSP上。仿真实验结果表明,在和MELP相同速率情况下,本文提出的二次线性预测语音编解码算法合成语音质量要稍微好于MELP,当将每帧信号时长减小为20ms,即每帧160个采样点时,本文所设计算法性能有所提高。最后将该算法用C语言实现,移植到CCS仿真环境的TMS320C55X系列DSP上,为进一步应用于工程实践打下基础。