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资源说明：提出了一种利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）和加权Mel倒谱（Weighted Mel-Cepstrum coefficients，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（Intrinsic Mode Function，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振峰的估计值。实验结果表明，该算法比单独使用WMCEP提取的共振峰误差更小，而且在信噪比小于20 dB时仍然能够准确提取出共振峰。
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