提出了一种利用经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）和加权Mel倒谱（WeightedMel-Cepstrumcoefficients，WMCEP）提取语音信号共振峰的算法。对语音信号进行EMD分解，找出含有共振峰的固有模态函数（IntrinsicModeFunction，IMF），并将其重构得到一个新的重构语音信号。对重构语音信号进行加权Mel倒谱分析，获得包含频谱主要成分的加权Mel倒谱系数；利用离散余弦平滑算法，从加权Mel倒谱系数获得谱包络，并从谱包络的峰值位置获得候选共振峰；根据共振峰的连续性约束条件和频率范围，从候选共振峰筛选得到共