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在常规来源过滤器模型，表示了，清音的部件独立地被考虑。然而，在实践，把来源分开成二部分是困难的。实际来源由二来源的混合物组成，比率根据内容或说话者的意愿变化。分开被调查了表示并且为不同来源模型的清音的部件。来源信号基于从反的过滤测量的剩余信号被建模。三个不同来源模型被假定。每个模型的参数用一个基因算法为原来的讲话信号被优化。产生参数以 mel-cepstral 距离被比作原来的信号，光谱图并且光谱从综合信号的信封。优化方法为 Klatt 模型完成 15% 的改进，但是在修改剩余案例中有很少改进。