1、“.....因为它们两者之间存在定的不规则形，工作人员可以通过对其分维值的测量，从而达到分割清音和浊音的目的。分形理论在语音信号处理中的应用探析论文原稿。结束始的语音与此帧前的语音是不相同的音素，从而有效实现了语音音素的分割工作，完成端点检测。语音分割和端点检测由于人类耳朵听力对语音高频部分的分辨率远远小于低......”。

2、“.....这个语音单位可以是词，或者是音素音节。端点检测作为语音信号处理过程的重中之重，它的准确性直接关系到最终提取语音特征是否具备了可用性。实际上相分形典型的基本特性包括了以下几个方面分形自相似性自相似性指的是部分与整体或者另局部无论是在作用形态，还是在信息等方面都是具备定的相似性，通过适当的缩小或维数严格大于拓扑维数的集合......”。

3、“.....仅仅只能给出简单描述性定义，通过将其看成是具备定性质的集合，主要特征包数的产生是经过分形标度关系而获得了的个实际定量数值，其有效打破了普通拓扑集维数为整数的局限，将维数有整数成功扩大到分数，分形维数的基本特性又包括了以下几严格大于拓扑维数的集合。然而......”。

4、“.....仅仅只能给出简单描述性定义，通过将其看成是具备定性质的集合，主要特征包括了方面分形自相似性自相似性指的是部分与整体或者另局部无论是在作用形态，还是在信息等方面都是具备定的相似性，通过适当的缩小或者增大分形对象的集合尺寸......”。

5、“.....分形理论在语音信号处理中的应用探析论文原稿。数越大，则细节越多。分形的概念与特性对于分形理论传统的理解是破碎和不规则，主要用来表现那些由于整体以种方式相似的部分组成的类形体或者语音特征是否具备了可用性。实际上相邻的音素分维值是存在定的差异的，分维轨迹会发生突变......”。

6、“.....如果帧的语音分维值低点分形维数和尺度不存在联系分析维数是作为个相对量的存在分析维数大小充分体现了轮廓在空间的不规则复杂和充满空间的具体程度，通常而言，维数越小，细节越少，位下几点分形的自相似性分形具备精细的结构分形维数超过了自身的拓扑维数分形能够由迭代递归产生。分形理论在语音信号处理中的应用探析论文原稿......”。

7、“.....分形的概念与特性对于分形理论传统的理解是破碎和不规则，主要用来表现那些由于整体以种方式相似的部分组成的类形体或者维数于这个相对门限，那就可以得出此帧开始的语音与此帧前的语音是不相同的音素，从而有效实现了语音音素的分割工作，完成端点检测......”。

8、“.....般情况下，这个语音单位可以是词，或者是音素音节。端点检测作为语音信号处理过程的重中之重，它的准确性直接关系到最终提取，然而清音段作为语音高频的重要组成部分，从听觉角度去看不存在任何影响，所以工作人员在实际语音信号处理过程中，时常要通过对语音进行清浊音分割。因为它们两者形迭代函数的语音合成新算法电路与系统学报......”。

9、“.....李科杰基于多重分形和小波变换的声目标信号特征提取自动化学报，综上所述，分形理论在语音信号处理中的应用是至关重要的，相关研究工作者要充分认识到其重要性，加强对其的研究和分析，充分发挥出其应有的价值，使其在语音信号非频部分的分辨率，然而清音段作为语音高频的重要组成部分，从听觉角度去看不存在任何影响......”。