随着无线移动通信技术和网络通信技术的不断发展,对多媒体通信的传输要求日益提高,与语音、音频、视频相关的技术也成为通信研究领域的热点和重点。香农的信源信道分离编码原理是目前多媒体通信系统的设计基础,信源编码基于信源的统计特性实现信源数据的有效压缩,而信道编码则用于增加传输数据的鲁棒性,实现可靠传输。通信系统的信源编码和信道编码在结构上分别独立地进行设计,降低了系统设计的复杂性。根据香农的分离原理,只有在码字无限长(即意味着复杂度和延迟的无限大)和点对点通信环境下,独立设计系统才能获得最佳系统性能,这就促使了信源信道联合编解码算法的研究和发展,该方法将信源编码、信道编码或信源解码、信道解码作为一个整体进行设计,从而提高系统性能。本文主要对信源信道联合解码算法,以及基于联合解码结构的语音传输系统进行研究。提出了基于迭代结构和参数估计的信源信道联合解码算法。联合解码算法首先基于信源参数帧间相关性提供的先验信息以及信道输出数据,进行迭代的信道解码;接着利用迭代信道解码提供的接收参数似然值,结合信源参数的先验信息,计算后验概率,进行基于最小均方误差或最大后验概率估计的信源解码,同时后验概率作为先验信息反馈到下一时刻迭代的信道解码。为了降低迭代信道解码的运算量,避免对数似然值和概率值的相互转换,引入了简化算法。仿真实验表明对于高斯马尔可夫信源,该联合解码算法和简化的联合解码算法均明显提高了接收参数信噪比,改善了接收系统性能。本文采用非系统卷积码,因此迭代的信道解码为串联结构,由软输入、软输出维特比解码和比特估计模块两部分组成。根据维特比算法和比特估计模块的外信息转移图表,本文分析了迭代信道解码算法的收敛性,指出迭代信道解码的系统性能提高受到信道信噪比、信源参数冗余量等因数的影响。同时联合解码算法迭代次数的增加不会无限提高系统性能,一般而言,迭代次数设置为2,即可保证联合解码算法获得显著的性能改善。利用多元统计分析工具,对基于最小均方误差估计的信源解码算法进行分析,在信源参数、信道输出数据为联合高斯分布条件下,推导了接收参数信噪比提高幅度的表达式,指出联合解码算法的性能提高与信道信噪比、信源参数的一阶相关系数有关,证明了联合解码算法的可行性和有效性,实验仿真结果表明了分析方法的正确性。针对GSM EFR这一重要的语音编码标准,分析了编码参数的冗余量,对参数分别由非等概分布和帧间相关性提供的冗余信息,在联合解码的信道解码和信源解码中进行合理分配,最大程度地获取由信源参数冗余信息带来的系统性能增益,并避免了由冗余信息重复使用造成的性能损失;针对各信源参数的特性,不同的参数选择不同的估计准则;以迭代信道解码算法分析为基础,选定合理的迭代次数。仿真实验表明基于语音编码参数统计特性的联合解码算法显著改善了接收端解码语音音质,提高了语音传输系统性能。