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,在语音识别语音编码及语音增强等技术发展的推动......”。

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。——“.....如广播体操开线预报间休提示下班提示等。异常播报自动采集设备状态播音，无须人工输入。麦克风呼叫使用无线麦克风进行人工呼叫。系统输出自动播报呼叫工位。如工位呼叫。自动播报分类呼叫。如请人员速到工位请物流人员速给工位配货。自动播报停线位置和原因信息。如线作业延迟线停线线安东停线设备停线等。自动播报重要设备异常台。如设备不合格。自动定时播报与生产班制相关的提示信息。如广播体操开线休息等。人工麦克风呼叫播音。涉及的操作麦克风呼叫。人工在计算机终端修改计划定时播音时间。其余全部为系统自动采集，无须人工干预。配货管理控制系统功能简介及处理列表如下，供大家参考。表系统设计调试主要问题览表序号问题描述原因分析处理方法系统偶尔出现和服务器通讯中断操作系统稳定性底层问题硬件接触问题更新操作系统设计固定时钟检测程序，如果服务器检测不到时钟，即播音告警。同时终端显示通讯中断。偶发性丢失实时事件播音组态软件稳定性局部总线传输时间长于秒，造成短事件丢失播音计划播音设计输出检测，如发现丢失，则重复播报底层设备短事件修改为长触发信号麦克风声音质量不清晰，共鸣大声音直接由功放输出......”。

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——“.....无法呼叫控制室接受器离死角太远现场增加中继器个播音音量不致不同次录音，设备调整不致统补录用软件局部调整偶发性出现所有播音多播次，并致延续怀疑组态软件问题直没有找到解决方法临时方法是重新启动服务器物流屏倒计时显示不均匀总线传输时间长，刷新时间不及时由秒刷新改为秒刷新大屏幕安东电子看板开动率显示不同步总线传输时间不同距离不致用软件延时进行校准发布的通知信息有时不能自动清除组态软件稳定性问题每早点半软件固定连续清除分钟第页共页生产计划完成后到下班前的正常停线，被记录成停台。软件设计只考虑作息时间内停线都计算停台，没有考虑实际计划完成时间增加按照生产计划的最后台车检测，最后台车完成后停止记录停台非生产计划日播音仍持续软件编程问题修改程序，作息时间外停止播音物流分站故障后，整个系统瘫痪，必须整体重新送电软件组态问题正确组态后，要插入几个块可以是空块，然后再下载到偶发性服务器与不同步，造成数据故障维护造成干扰画面加人工同步软件定时自动同步在增加节拍时，物流配货程序出错时间计数器溢出，数据精度不够增加节拍系数参数，每秒设为，可容纳节拍为系数秒节拍屏不正确......”。

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——“.....共涵盖了如下技术网络工程技术。组态软件。数据库。技术。工业现场总线技术。音响技术。大屏幕技术。触摸屏。第页共页第三部分自主设计部分输送系统与安东信息系统接口程序鉴于我的实际经验，没有能力完成整体设计和复杂部分设计，在师傅的指导下，我参与了车间输送设备与安东系统接口程序的设计工作。这些设计工作，也经历了半个多月的设计和调试过程，才得以成功。次内饰线第页共页第页共页第页共页底盘线第页共页第页共页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......”。