由於數位傳輸的漸漸普及，使得語音傳輸亦由類比而漸趨數位化。所謂數位語音編碼
（digital speech coding ），乃是利用一串二進位的位元（bits），來代表一段語
音訊號，以利語音的數位儲存或傳輸編碼。
線性預估分析（Linear Prediction ），植基於對語音訊號的參數描述，為低位元率
語音編碼提供了一條有效而且成功的途徑。本篇論文從比較各種線性預估計算法（al
gorithm ）出發，來探討其在各種分析條件下的語音品質及行為表現，並設法引進時
域調程法（Time Domain Harmonic Scaling）做為其事前處理（Pre-processing），
用以減輕其運算負荷。進而探討語音線性預估參數的量化特性，並嘗試建立我們自己
編碼系統所使用的純量量化（acalar quantization ）量化表以及向量量化的碼本（
codebook）。
由於語音音框（frame ）參數間存在的餘訊，使得進一步線性預估參數的資料壓縮成
為可能。在純量量化系統方面，我們分別從音框內插（frame in terpolation）及音
框重覆（frame repeating ）的動態壓縮觀點，模擬了二套可變音框率（Variable
Frame Rate VER）線性預估聲碼器（vocodor ），以達成低位元率（low bit rate）
語音編碼的目的。在1200 bps的位元率下，二套聲碼器皆能獲致和2400 bps位元率下
幾乎一致的品質。
我們再設法將此二種壓縮技巧，應用於語音的向量量化編碼器上，在沒有折損任何向
量量化語音品質的情況下，同時降低了向量量化聲碼器的位元率及減輕了其搜尋（se
arch）的運算負荷。