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——“.....再利用信噪比特征,根据设定的门限值进行语音和非语音的区分，对所有子带的进行融合,形成函数,此算法充分利用频域特征,并减少对噪声的频域能量分布的依赖,当噪声是非固定的时候,该方法也能可靠的执行。选题的依据和意义语音是人类相互交流和通信最方便快捷的手段。如何高效地实现语音传输存储或通过语音实现人机交互，是语音信号处理领域中的重要研究课题。而语音端点检测是语音分析语音合成语音编码说话人识别中的个重要环节，直接影响到后续工作的准确性。在实际应用中，首先通常要求对系统的输入信号进行判断，准确地找出语音信号的起始点和终止点，这样才能采集真正的语音数据，减少数据量和运算量，并减少处理时间。经过几十年的努力,语音信号处理在语音识别语音增强语音编码说话人识别说话人情感识别语音合成等方面取得了巨大的进步,然而,旦这些技术应用在实际环境中,由于环境噪声信道说话人自身因素等方面的影响,性能急剧下降,因为在实际环境中没有完全纯净的语音信号,般都会伴有噪声或其它干扰。例如,办公室环境下,电脑风扇转动的声音,键盘敲打的声音等都是噪声,而语音信号处理系统的处理对象是有效语音信号......”。

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——“.....语音端点检测的任务就是判断待处理信号是语音还是非语音,从输入信号中找到语音部分的起止点。端点检测是语音识别语音增强以及语音编码等中的个重要环节。二研究的基本内容，拟解决的主要问题内容在语音识别中，通常是先根据定的端点检测算法，对语音信号中的有声片段和无声片段进行分割，而后再针对有声片段，依据语音的些特征进行识别。研究表明，即使在安静的环境中，语音识别系统半以上的识别来自端点检测器。因此，作为语音识别系统的第步，端点检测的关键不容忽视，尤其是噪声环境下语音的端点检测，它的准确性很大程度上直接影响着后续的工作能否有效进行。拟解决问题端点检测中所需要运用算法的选择，第是基于距离熵的语音端点检测算法,第二是基于支持向量机的多特征端点检测算法，两种算法都需要深入的研究。三研究步骤方法及措施输入语音预处理包括滤波,预加重,分帧,加窗等,这里要考虑滤波器参数选择,分帧时帧长长度的选择,加窗窗函数的选择。预滤波预滤波可以达到两个目标,第,可以抑制输入信号各频域分量中频率超过的所有分量为采样频率,以防止混叠干扰第二,预滤波可抑制电源工频的干扰......”。

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——“.....高频端大约在以上按倍频程跌落,所以当求语音信号频谱时,频率越高相应的成分越小,高频部分的频谱比低频部分难求,因此要对语音信号进行预加重处理。预预处理确定门限端点检测特征提取加重的中心思想是利用信号特性和噪声特性的差别来有效地对信号进行处理,目的是提升高频部分,使信号的频谱变得平坦,保持在低频到高频的整个频带中,能用同样的信噪比求频谱,以便于频谱分析或声道参数分析。分帧语音信号从整体来看其特性及表征其本质特征的参数均是随时间变化的,但是它又具有短时平稳特性,在短时间内般为内可以看作是个近似不变的平稳过程。目前绝大多数的语音信号处理技术均是在短时的基础上对语音信号进行分帧处理,然后分别对每帧提取特征参数段。加窗对语音信号进行分帧后要进行加窗操作,这是为了避免截断效应。因为直接分帧相当于对语音信号加了个矩形窗,由于时域相乘对应频域卷积,而矩形窗的旁瓣较大,会因为在时域将信号截断而在频域引起频谱泄漏,即由于频域卷积而使能量泄漏到其它频率处,并且分帧的长度越短这种效应越明显。要克服这个问题,则要在分帧后对语音信号进行加窗......”。

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——“.....如短时能量,短时过零率等。特征提取目的是将输入信号转化为特征参数,然后利用特征参数进行语音段与无声段的区分。特征提取是语音端点检测的关键问题,特征参数选择的好坏直接影响到语音端点检测的准确率的高低。确定门限语音段最开始的几帧般为无声段,根据无声段的特征值大小确定门限值,般选择较大和较小两个门限值和,很容易被超过,数值较小,对信号变化很敏感,数值较大,语音信号要定的强度才能超过。端点检测确定门限后就可以进行端点检测,根据门限值来区分有语音段和噪声段,得出检测结果。四研究工作进度第周毕业设计初期工作第周毕业设计前期阅读文献，收集资料。确立初步设计方案第周开题考核完成开题报告和文献综述第周毕业设计中期完善设计方案，翻译外文资料，撰写论文初稿第周中期考核第周毕业设计后期完成毕业设计撰写论文第周论文评审第周论文答辩五主要参考文献赵力语音信号处理北京机械工业出版社，易克初语音信号处理北京国防工业出版社，王炳锡，屈丹，彭煊实用语音识别基础北京国防工业出版社，雷静语音识别技术的研究及基本实现武汉武汉理工大学，张雄伟，陈亮，杨吉斌现代语音处理技术及应用北京机械工业出版社，潘泉,张磊,孟晋丽......”。

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——“.....刘佳林,孙旋基于改进阈值函数小波语音增强方法的研究软件导刊李从清,孙立新,龙东,李洙梁,戴士杰小波变换的语音去噪方法计算机工程与应用,林克基于小波分析的信号去噪方法研究计算机与信息技术楼顺天,李博苗基于,的系统分析与设计信号处理西安电子科技大学出版社胡昌华,张军波,夏军等基于的系统分析与设计小波分析西安电子科技大学出版社,,,,何方,朱杰,郁桦,等种语音信号端点检测方法及其在上的实现微型电脑应用高瑞华,朱君波,王守觉种噪声环境下连续语音识别的快速端点检测算法计算技术与自动化六指导教师意见指导教师签字年月日七系级教学单位审核意见审查结果通过完善后通过未通过负责人签字年月日附录燕山大学本科毕业设计论文文献综述课题名称语音信号端点检测算法的研究学院系里仁学院电气工程系年级专业检测学生姓名贾钟强指导教师王娜完成日期课题国内外现状从年贝尔实验室最早提出语音端点检测开始,语音端点检测技术已经历了近五十年的发展,产生了数百种方法。特别是近二十年,由于大多数基于时域特性的端点检测方法在噪声条件下已不能实现可靠的检测......”。

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完整性。——“.....又究张毅成中国光伏企业如何谋求新发展科技与生活年，全球光伏装机需求量约为吉瓦，光伏产能却超过了。其中，中国就已拥有以上的产能。年，江苏全省的光伏相关企业只有不到家，而年年底，这个数字激增到了家。光伏企业快速增加，代表了中国产业资本对太阳能发展趋势的认可。但是，个体理性并不能排除群体的非理性。当年受到欧洲出台大力发展太阳能政策的拉动，光伏产品度出现了供不应求的情况。国内企业哄而上，形成了光伏产能无序暴涨的局面。很少有个产业的发展速度如此之快，过去年都在按照的增幅膨胀。年，国内还在兴建光伏产业园的地方就超过了家，大约还有多个城市规划中，把大力发展光伏产业，作为绿色朝阳产业或者称为聚宝盆。这样，个明显的事实摆在眼前哄而上导致产能过剩，产能过剩又加剧了些光伏企业的恶性竞争，也引发地区之间园区之间的恶性竞争。这种恶性竞争的结果，就为国外提出反倾销反补贴调查提供了借口......”。

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——“.....江苏的光伏企业应当吸取教训，增强汇率风险管理技能，积极利用外汇期货外汇期权货币掉期交易等衍生金融工具规避汇率风险。在发达国家，外贸企业利用衍生金融市场的金融工具进行保值操作是规避国际贸易中汇率风险最常用的方法。外贸企业应当积极主动学习掌握外汇避险工具。在逐渐扩大的汇率波动幅度下，培养外汇专业人才，不断积累自己的外汇风险管理能力，以便在汇率发生波动时采取适当措施保全自己的利润。面对双反积极应诉，维护自身权益从诉讼的角度看，尽管中国企业能够赢得的反倾销反补贴案件屈指可数，但我们不能因此而丧失胜诉的信心。中国企业在国际诉讼上实失利的主要原因在于企业相关人员不熟悉欧美反倾销法案的制定和实际操作。出口产品旦被起诉，被诉企业要快速反应，积极应诉按美国反倾销法，在立案和初裁期间内，如果听不到被诉方的抗辩意见，就可能被裁定为的有损害。因此我省的光伏企业在被起诉时定要快速反应，并准时参加初裁听证会，案子将有可能以无损害结束。聘请高水平的本土律师几年前中国轴承企业在面对反倾销调查凶多吉少时......”。

8、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——“.....为中国出口企业打赢了场至关重要的官司。因此，我国企业在面对国际诉讼时花高价聘请本土律师是值得的。对欧美违反国际贸易协定的行为要予以反击欧盟部分成员国的法律规定，如果光伏发电项目的主要零部件原产于欧盟国家或欧洲经济区国家，该项目生产的电力即可获得定金额或比例的上网电价补贴。以意大利为例，年中国光伏电池片和组件对意出口额为亿美元，去年意方出台上述补贴措施，当年中国相关光伏产品出口额降至亿美元，去年前个月对意出口额仅为亿美元，同比下降。上述补贴措施违反了世贸组织协定关于国民待遇和最惠国待遇的规下在频域分别对噪声和语音进行估计,再利用信噪比特征,根据设定的门限值进行语音和非语音的区分，对所有子带的进行融合,形成函数,此算法充分利用频域特征,并减少对噪声的频域能量分布的依赖,当噪声是非固定的时候,该方法也能可靠的执行。选题的依据和意义语音是人类相互交流和通信最方便快捷的手段。如何高效地实现语音传输存储或通过语音实现人机交互，是语音信号处理领域中的重要研究课题。而语音端点检测是语音分析语音合成语音编码说话人识别中的个重要环节，直接影响到后续工作的准确性。在实际应用中......”。

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——“.....准确地找出语音信号的起始点和终止点，这样才能采集真正的语音数据，减少数据量和运算量，并减少处理时间。经过几十年的努力,语音信号处理在语音识别语音增强语音编码说话人识别说话人情感识别语音合成等方面取得了巨大的进步,然而,旦这些技术应用在实际环境中,由于环境噪声信道说话人自身因素等方面的影响,性能急剧下降,因为在实际环境中没有完全纯净的语音信号,般都会伴有噪声或其它干扰。例如,办公室环境下,电脑风扇转动的声音,键盘敲打的声音等都是噪声,而语音信号处理系统的处理对象是有效语音信号,即排除了纯噪声段的语音信号段。语音端点检测的任务就是判断待处理信号是语音还是非语音,从输入信号中找到语音部分的起止点。端点检测是语音识别语音增强以及语音编码等中的个重要环节。二研究的基本内容，拟解决的主要问题内容在语音识别中，通常是先根据定的端点检测算法，对语音信号中的有声片段和无声片段进行分割，而后再针对有声片段，依据语音的些特征进行识别。研究表明，即使在安静的环境中，语音识别系统半以上的识别来自端点检测器。因此，作为语音识别系统的第步，端点检测的关键不容忽视，尤其是噪声环境下语音的端点检测......”。