语音是人类通信时最重要的信息载体,历来受到人们的重视。语音信号的处理经历了从模拟到数字的技术变革,然而语音数字化后给系统数据的存储和传输造成了很大的压力,因此语音压缩编码是语音数字信号处理的重要研究方向之一。语音信号自身存在的较大的冗余度和人耳的听觉感知机理,是语音可以进行压缩编码的基本依据。通常人们总希望设计出的语音压缩编码系统能在编码速率尽可能低的情况下,得到尽可能高的重构语音质量,同时尽量减小延时和复杂度。2006年压缩感知理论一经提出,便在信号处理领域产生了巨大的影响,其理论研究及其应用研究已成为当今信息处理的热点。本文在研究压缩感知理论和语音信号的相关知识的基础上,提出了基于压缩感知的语音信号压缩系统,主要的工作和创新如下：1.分析研究了压缩感知理论的基本知识,从信号的稀疏表示、观测矩阵、重构算法等方面展开,重点分析研究了信号的两种稀疏分解字典：完备字典和过完备字典。并对语音信号的基本特性、常用的处理技术、编码方式等语音知识进行了基础研究。2.针对语音信号的特点,基于线性预测分析技术,设计了适合语音信号的稀疏分解字典—ALP基。与LP基相比,更加注重了语音信号的帧间相关性,在保证了与LP基相同的稀疏逼近效果的情况下,减小了所需的数据量,降低了字典构造的复杂度。至于DCT基,虽然其固定、简单,但是稀疏逼近的效果差于前两者。3.提出了基于压缩感知的ALP基语音压缩系统。该系统充分结合了压缩感知技术和语音压缩的目的,有效地对语音信号进行了压缩。分析比较了基于ALP、LP、 DCT基这三种字典的语音压缩系统的语音重构性能,并研究了随着压缩比M/N的改变,重构语音质量的变化情况。