変換符号化()は、何らかの直交変換を用いて入力を複数の周波数領域に分解し、それぞれを符号化する方式である。適応変換符号化()と呼ばれることもある。サブバンド符号化.他の符号化方式と組み合わせ.ハイブリッド符号化.CELP.CELP(,セルプ)は、ハイブリッド符号化方式の中で最も広く使われている音声符号化アルゴリズムである。声道に相当する合成フィルターとして線形予測フィルターを、声帯に相当する音源として適応型と固定型のコードブックを使用する。合成による分析の手法を用い、音声波形を再合成し聴感補正を行った後の信号と元の信号とを比較することで、コードブックから誤差が最小になるものを探索する。合成による分析は音質の向上に大きく貢献しているが、その反面大きな計算量が必要で、最初に提案された時には実時間での符号化ができなかった。そのため、計算量を減らすための様々な派生方式が考案された。以下に代表的なCELPの派生方式を示す。ACELP.分析合成符号化.分析合成符号化はボコーダーを用いた符号化、すなわち、人間の声のモデルを元に信号を分析してパラメータ化し符号化を行う方式である。線形予測符号化.線形予測符号化は音声を音源(残差)と線形フィルタ(係数)へと分析し再合成することで符号化とする手法である。この手法によるボコーダーをLPCボコーダーという。正弦波符号化の基本的な考え方は、複数の正弦波の周波数、振幅、位相の組で音声をパラメータ化することである。単純には、離散フーリエ変換(DFT)で周波数解析を行い、そのピーク値を取り出すことで分析を行う。パラメータがランダムに変動する音とそうでない音として無声・有声の区別もモデル化できる。人間の有声音は、声帯からのほぼ周期的な音が声道の周波数特性によって加工されたもので、よく似た波形のピッチ周波数での繰り返しになる。波形の変化は緩やかなので、基本的な波形やその変化をうまくパラメータ化できれば、情報を大幅に減らすことができる。波形補間符号化はこのような考え方に基づく符号化方式である。有声・無声は、ゆっくり変化する波形とランダムな位相で素早く変化する波形としてモデル化できる。音声符号化に関連した技術.音声符号化に関連した技術の内、重要なものを以下に示す。ベクトル量子化.線スペクトル対.