کدینگ گفتار فرایندی است که در آن سیگنال گفتار تبدیل به کد می شود.  سپس اطلاعات بدست آمده فشرده شده و ارسال می گردند.

کدگذاری منبع روش‌های فشرده‌سازی یک منبع اطلاعات را مطالعه می‌کند. منابع اطلاعاتی طبیعی، مانند گفتار یا نوشتار انسان‌ها، دارای افزونگی است؛ برای مثال در جمله «من به خانه‌مان برگشتم» ضمایر «مان» و شناسه «م» در فعل جمله را می‌توان از جمله حذف نمود بدون اینکه از مفموم مورد نظر جمله چیزی کاسته شود. این توضیح را می‌توان معادل با انجام عمل فشرده سازی روی اطلاعات یک منبع اطلاعات دانست؛ بنابراین منظور از فشرده سازی اطلاعات کاستن از حجم آن به نحوی است که محتوی آن دچار تغییر نامناسبی نشود.

در علوم کامپیوتر و نظریه اطلاعات، فشرده سازی داده‌ها یا کد کردن داده‌ها، در واقع فرایند رمزگذاری اطلاعات با استفاده از تعداد بیت‌هایی (یا واحدهای دیگر حامل داده) کمتر از آنچه یک تمثال رمزگذاری نشده از همان اطلاعات استفاده می‌کند و با به کار گرفتن روش‌های رمزگذاری ویژه‌ای است.

مانند هر ارتباطی، ارتباطات با اطلاعات فشرده، تنها زمانی کار می‌کند که هم فرستنده و هم گیرندهٔ اطلاعات، روش رمزگذاری را بفهمند. به عنوان مثال این نوشته تنها زمانی مفهوم است که گیرنده متوجه باشد که هدف پیاده‌سازی با استفاده از زبان فارسی بوده. به همین ترتیب، دادهٔ فشرده سازی شده تنها زمانی مفهوم است که گیرنده روش رمزگشایی آن را بداند.

فشرده سازی به این دلیل مهم است که کمک می‌کند مصرف منابع با ارزش، مانند فضای هارد دیسک و یا پهنای باند ارسال، را کاهش دهد، که این نکته در کاهش هزینه و جلوگیری از اتلاف وقت کمک کند.

فشرده سازی به دو دسته فشرده‌سازی اتلافی (فشرده‌سازی با اتلاف) و فشرده‌سازی بهینه فشرده‌سازی بی‌اتلاف اطلاعات تقسیم می‌شوند. کدگذاری منبع، علم مطالعه روش‌های انجام این عمل، برای منابع متفاوت اطلاعاتی موجود است.

برای فشرده سازی و کدینگ گفتار روشهای زیادی وجود دارد که متداولترین آنها عبارتند از:

• (Algebraic code-excited linear prediction (ACELP
• (Adaptive differential pulse-code modulation (ADPCM
• (Code-excited linear prediction (CELP
• (Mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC
• (Differential pulse-code modulation (DPCM
• (Linear predictive coding (LPC (برای مطالعه مبحث ضرایب پیشگوئی خطی کلیک کنید)