1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....把理论结合于实践中,进步掌握了开发新闻网站系统的流程,从而对本专业有了更深刻的认识。此后,我会加倍努力的去研究,在熟练的基础上掌握更多的新型技术,来提高自己的开发水平。无论是在学校还是毕业，还是要不断的把知识慢慢加深巩固。在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有多少可敬的师长同学朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意。附录源程序完整光盘张参考文献的动态网站开发丁月光编著清华大学出版社完美网页设计胡菘编著中国青年电子出版社网页数据库设计陈俊宏编著人民邮电出版社精通网页样式与布局曾顺杨璐编著北京邮电出版社与程序设计朱涛江编著人民邮电出版社谈企业系统的建设李邦明编著动态网站开发实例教程陈俊荣编著机械工业出社网页制作实用教程缪亮，彭宗勤编著清华大学出版社网络新技术对管理信息系统的影响陈水洋编著湘潭师范学院学报实战挪雷勒索，英贝克，美编著人民邮电出版社网页制作基础与实例教程续诚编著科学出版社网页设计三剑客白金教程庄王健编著电子工业出版社邮箱咨询学生作品模块实现学生作品展示模块是企业网站的个重点，文件名为，展示学生的作品实现页面如图......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....然后由每帧信号的倒谱系数和噪声倒谱系数估计值通过公式计算出倒谱值，然后才能对语音信号进行端点检测，其检测算法思路如下预处理。对采样信号进行预加重处理,然后分帧加窗,帧长取个采样点,帧移对每帧信号加点窗。估计噪声倒谱系数和倒谱距离。数取，抽样信号起始帧是背景噪声，利用这帧的前帧倒谱系数的统计平均值作为背景嗓声倒谱系数的估计值用向量表示。时采用式计算这帧的后帧倒谱距离平均值作为背景噪声倒谱距离的估计值，其中表示当前帧的倒谱系数，为对应于的倒谱系数。逐帧计算值。逐帧计算倒谱系数,然后由每帧信号的倒谱系数和噪声倒谱系数估值通过式计算倒谱距离。确定判决门限。采用类似于短时能里检测法的动态门限判决准则，设定两个门限和,式中为噪声倒谱距离估值，分别为两个门限的乘系数，且，以保证，这里取，。根据各帧的值进行端点检测。如果当前帧的值大于，则记录该帧位置为，然后继续计算后面各帧的值，若在该帧之后若干帧以内,有连续三帧的值都大于，则认为为语音的起点，否则继续搜索。终点的检测可类比起点的检测得到。根据倒谱距离的计算公式，文中计算倒谱距离主要代码如下......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....从图中还可以看出在语音部分倒谱值较大，而在静音段倒谱值很小，所以可以用这个特性来区分语音段和非语音段。从上图中可以看出在高信噪比时倒谱语音端点检测算法检测效果与较纯净的原始语音信号检测结果差不多，都能很好的检测出各语音段的起止点。上图为低信噪比条件下倒谱法语音端点检测的仿真图，从图中检测结果可以看出信噪比时该算法根本无法检测出语音信号的起始点和终止点。从以上仿真图可以看出基于倒谱特征语音端点检测在较纯净的语音信号和高信噪比条件下其端点检测结果很好，而在低信噪比条件下完全没有检测出语音的端点。由此可见这种方法在较纯语音信号和高信噪比时，能十分有效的检测出语音信号的端点，但是随着信噪比的下降，其检测结果率明显变差，特别是在噪声很大时，完全不能检测出语音端点，说明在大噪声环境下不适合用该方法进行语音端点检测。基于谱熵的语音端点检测传统的语音端点检测算法，如基于短时能量以及短时过零率的检测方法，虽然计算桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页简便，但是在低信噪比的情况下，该算法的检测效果就会很差，基于模式识别的方法准确性较好，但是相对来说计算量大......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....因此在大多数语音识别系统中选择倒谱系数作为输入特征矢量，在噪声环境下短时能量与其它特征参数都不能很好地区分语音段与非语音段，因此采用倒谱系数来作为端点检测的参数。倒谱特征的语音端点检测方法与双门限算法类似，其中红色竖线表示语音起点线，绿色竖线表示终点线，其检测波形如下图所示图原始语音信号倒谱法语音端点检测波形图桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页图下谱法语音端点检测波形图图下倒谱法语音端点检测波形图上图为较纯净的原始语音信号采用倒谱法进行语音端点测检的仿真图，从图中检测结果可以看出每个语音段的端点都检测得很好。从图中还可以看出在语音部分倒谱值较大，而在静音段倒谱值很小，所以可以用这个特性来区分语音段和非语音段。从上图中可以看出在高信噪比时倒谱语音端点检测算法检测效果与较纯净的原始语音信号检测结果差不多，都能很好的检测出各语音段的起止点。上图为低信噪比条件下倒谱法语音端点检测的仿真图，从图中检测结果可以看出信噪比时该算法根本无法检测出语音信号的起始点和终止点。从以上仿真图可以看出基于倒谱特征语音端点检测在较纯净的语音信号和高信噪比条件下其端点检测结果很好......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....使用较为简便，对于管理人员来说是较好的管理工具，但是由于时间和其他方面的限制原因，系统还有很多方面需要改进。我相信在以后的学习生活中定能步步的去克服这些，使新闻网站的功能越来越完善。致谢转眼间，毕业设计完成了。在这段时间里，我在指导老师的指导和帮助下圆满的完成了毕业设计,在此我衷心的感谢我的指导老师,在百忙之中抽出时间来对我耐心的指导和帮助我，并提出了许多宝贵的意见和建议，我的论文才得以顺利完成。无论从学术水平还是学术造诣上都使我受益非浅,在网站的设计中，自己动手，亲身经历了从学习研究到社会实践的过程。不仅是我学到了许多社会经验，更重要的是让我开拓了眼界，是我意识到现代化科学技术的发展，以及它的优越性。为了毕业设计和毕业论文的完成，也付出了很多宝贵的时间和精力，对于她的帮助我表示非常感谢。设计的这段时间里，虽然很辛苦，但使我获益非浅，我体会到自己在学习的知识方面存在很多的欠缺，特别是在方面。在这次毕业论文设计中，我第次亲身尝试到了作为个缺乏社会实践经验的学生所面临的困难。通过对本网站系统的开发是我对书本上的知识点和理论有了更深层的了解......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏充分的详细性和完整性。——“.....先对语音信号进行预处理即对其分帧加窗，在本文中帧长为，帧移为，汉明窗。然后计算出背景噪声倒谱系数的估计值系数逐帧计算倒谱系数，最后根据倒谱距离计算出倒谱值,然后设置两个门限和，再根据个帧的倒谱值进行端点检测。其中为比较低的门限，其数值比较小，对信号的变化比较敏感，很容易就会超过。是比较高的门限，数值比较大，信号必须达到定的强度，该门限才可能被超过。低们限被超过未必就是语音信号的开始，有可能是时间很短的噪声引起的。高门限被超过则可以基本确信是由于语音信号引起的。整个语音信号的端点检测可以分为四段静音过度段语音段结束。程序中使用个变量来表示当前所处的状态。在静音段，如果倒谱值超越了低门限，就应该开始标记起始点，进入过渡段,并更新当前状态。在过渡段中，由于参数的数值比较小，不能确信是否处于真正的语音段，若在那帧之后若干帧以内，连续几帧都大于，就可以确信进入语音段落。若倒谱值连续大于则保持在语音段。若倒谱值回落到以下，而且总的记时长度小于最短时间门限，则认为这是段噪音，继续扫描以后的语音数据，否则就标记为结束端点，并返回......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....由此可见这种方法在较纯语音信号和高信噪比时，能十分有效的检测出语音信号的端点，但是随着信噪比的下降，其检测结果率明显变差，特别是在噪声很大时，完全不能检测出语音端点，说明在大噪声环境下不适合用该方法进行语音端点检测。基于谱熵的语音端点检测传统的语音端点检测算法，如基于短时能量以及短时过零率的检测方法，虽然计算桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页简便，但是在低信噪比的情况下，该算法的检测效果就会很差，基于模式识别的方法准确性较好，但是相对来说计算量大，运算复杂，很难应用于语音信号处理系统当中去。为了解决语音信号能量小易被淹没以及避免大量运算，本章介绍种基于语音熵的语音端点检测算法。谱熵定义所谓熵就是表示信息的有序程度。在信息论中，熵描述了随机事件结局的不确定性，即个信息源发出的信号以信息熵来作为信息选择和不确定性的度量，是由引用到信息理论中来的。年，首次提出基于熵的语音端点检测方法，在实验中发现语音的熵和噪声的熵存在较大的差异，谱熵这特征具有定的可选性，它体现了语音和噪声在整个信号段中的分布概率......”。

8、以下这些语句面临几个显著的问题：标点符号的使用不够规范，影响了句子的正确断句与理解；句子结构方面，表达未能达到清晰流畅的标准，影响阅读体验；此外，还夹杂着一些基本的语法错误——“.....其中每个频谱向量的系数表明了该帧信号在该频率点的大小分布。然后计算每个频谱分量在每帧总能量中所占的比例，将其作为信号能量集中在频率点的概率，其概率密度函数定义为式中是的能量，是相应的概率密度，是中频率成分的所有点数。由于语音信双门限端点检测算法和倒谱端点检测算法好。第四章总结与展望语音信号端点检测是语音信号处理中非常重要的项预处理技术，因此是语音信号处理中不可缺少的步。本文主要围绕端点检测方法进行研究，具体所做的工作主要有以下几个方面介绍了语音信号处理中的些基础处理知识，例如技大学毕业设计论文第页共页当时采用下述算法美尔倒谱系数将倒谱系数按符合人耳听觉特性的美尔尺度进行非线性变换，而求出如下所示的美尔倒谱系数式中表示倒谱系数，表示美尔倒谱系数，为迭代次数，为倒谱阶数，般。迭代时从大到取值，最后求得的美尔倒谱系数放在里。当抽样频率分别为时，取,这样可以近似于美尔尺度。在本文中其代码为对于阶数为，要特殊处理桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页其他情况采用下列算法得倒谱倒谱距离的检测算法步骤在倒谱距离检测的算法中......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....但学生作品展示显示的信息更丰富，故在这具体描述学院风光展示的页面。每页可显示个图片信息，都以小图片显示，图片下面显示校园图片名称。点击图片，可看出图片的详细信息。如图图校园风光页面主要代码您现在的位置首页首页校园风光留言版实现留言版作为学生与学院，学生与教师之间互动性的手段，也是大要点。留言版实现页面如下图所示图给我留言主要代码留言成功，谢谢您的支持,姓名邮箱地址留言内容留言者可以填写分析倒谱能很好表示语音的特征，因此在大多数语音识别系统中选择倒谱系数作为输入特征矢量，在噪声环境下短时能量与其它特征参数都不能很好地区分语音段与非语音段，因此采用倒谱系数来作为端点检测的参数。倒谱特征的语音端点检测方法与双门限算法类似，其中红色竖线表示语音起点线，绿色竖线表示终点线，其检测波形如下图所示图原始语音信号倒谱法语音端点检测波形图桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页图下谱法语音端点检测波形图图下倒谱法语音端点检测波形图上图为较纯净的原始语音信号采用倒谱法进行语音端点测检的仿真图......”。

10、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....很难应用于语音信号处理系统当中去。为了解决语音信号能量小易被淹没以及避免大量运算，本章介绍种基于语音熵的语音端点检测算法。谱熵定义所谓熵就是表示信息的有序程度。在信息论中，熵描述了随机事件结局的不确定性，即个信息源发出的信号以信息熵来作为信息选择和不确定性的度量，是由引用到信息理论中来的。年，首次提出基于熵的语音端点检测方法，在实验中发现语音的熵和噪声的熵存在较大的差异，谱熵这特征具有定的可选性，它体现了语音和噪声在整个信号段中的分布概率。谱熵的计算方法如下首先通过快速傅立叶变换得到每帧信号的频谱，其中每个频谱向量的系数表明了该帧信号在该频率点的大小分布。然后计算每个频谱分量在每帧总能量中所占的比例，将其作为信号能量集中在频率点的概率，其概率密度函数定义为式中是的能量，是相应的概率密度，是中频率成分的所有点数。由于语音信双门限端点检测算法和倒谱端点检测算法好。第四章总结与展望语音信号端点检测是语音信号处理中非常重要的项预处理技术，因此是语音信号处理中不可缺少的步。本文主要围绕端点检测方法进行研究，具体所做的工作主要有以下几个方面介绍了语音信号处理中的些基础处理知识......”。