Abstract
在這篇論文中，我們結合了卡爾曼濾波器（Kalman Filter ）和多脈衝（multipulse）的觀念去識別一阿爾瑪（ARMA）語音模型。在方法上主要有下列四個優點，較之傳統分析方法：（１）在語音模型中有零點（Zero）。（２）分析長度是可調的。（３）可同時估計脈衝與語音模型。（４）在合成角度而言，它與多脈衝的觀觀念相符合。但是，這方法尚未完善，主要問題在於脈衝偵測器（inpulse detector）無法亳無失誤地得到脈衝列（inpulse train ）。為解決這問題，我們發展了一套修補程序，可有限度地將脈衝列做修正。另一方面，自卡爾曼濾波器所得到的阿爾瑪語音模型，並不保證是穩定的，因之，我們有一程序將不穩定的模型穩定化。實驗結果顯示，阿爾瑪模型對有反共振蜂（anti－formant ）的頻譜，有顯著的貢獻。