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——“.....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......”。

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——“.....除供应市场直接作水果，还是很好的饮料，食品加工的原料香料。草莓品种选择果大汁多，味香甜，色鲜艳的品种，小型西瓜选择台湾引进的品种，小型西瓜在我省上市后受到市场的青睐，小型西瓜，瓜体小斤，皮薄，甜度适中，汁多，便于携带和作为礼品水果，现我省还没有大面积种植，本项目依托科研单位引种示范，成功后向周边推广。猪引进良种母猪瘦肉型自繁自育商品仔猪，提供给集体专业猪场和农户。并通过商品猪的示范饲养推广无公害猪饲养技术。鸡选择本地三黄土鸡和崇仁改良土麻鸡饲养，引进母种自繁自育，采用果树林旁盖鸡舍，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......”。

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——“.....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......”。

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——“.....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......”。

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——“.....其余均为天。准确。适时防治，对症下药，在做好病虫害预测预报的基础上，根据病虫的消长规律，掌握最佳防治时期施药，达到事半功倍的效果。菜青虫春季防治应掌握治压二的原则，重点防治越冬后第代菜青虫，就可大大减少春季第二代的菜青虫量。夜蛾类害虫，应在幼虫孵化高峰时用药防治，此时幼虫聚集取食，且抗药性小。品种选择项目除种植本地名优蔬菜外，还引进现市场需求量越来越大的保健蔬菜品种，如七彩小蕃茄樱桃蕃茄紫背天葵小型保健南瓜等，采用无公害种植技术。利用大棚种植反季节蔬菜，如日本天春大萝卜杨子洲黄瓜瑞昌辣椒，水果品种的选择，按海拔高度和市场需求选择，优良品种除适时的品种外，可用于调节水果淡季。早熟梨现已是我省果业工程实施计划的中的部分。早熟梨经科研部门多年研究，已有不少优良的品种。早熟梨上市早天梨形美观外观呈淡黄和翠绿色，汁多肉质细味道酸甜，很受市场欢迎，尤其是在东南亚市场十分畅销。黄岩蜜桔在我省已有种植并取得成功，项目选择种植黄岩蜜桔，即有经济价值，又有观赏性，黄岩蜜桔外观金红果大肉厚汁多味甘，是近年来市场受欢迎的水果。葡萄桃均适应当地种植，主要是点缀果园......”。

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。——“.....对农业经济可持续发展，充分利用资源，都有较大的促进作用。化学防治化学防治是综合防治中必不可少的重要手段，是及时控制病虫草的有效措施，但必须合理使用，既要发挥化学农药的作用，又要减少杀伤天敌及污染环境，本着安全经济有效的目的，对蔬菜施药应遵循严格准确适量的原则。严格。是严格控制农药品种，目前我国常用农药单剂近百种，其中蔬菜生产常用的杀虫剂杀菌剂除草剂等农药单剂达余种，而复配混制剂不计其数，在选择化学农药时应优先选用高效低毒低残留的品种，如除虫菊酯类，乐果辛硫磷敌敌畏喹硫磷乙酰胺磷等少数有机磷农药，还有吡虫啉等常用蔬菜杀虫剂余种常用的杀菌剂有托布津甲霜灵代森锰锌等种以上。严禁在蔬菜上使用甲胺磷甲杀甲甲磷甲基六六六呋喃丹氧化乐果杀螟威久效磷苏化磷胺异丙磷三馏磷磷化锌磷化铝氟乙酰胺杀虫脒砒霜西力生赛力散氰化苦溃疡净五氯酚钠三溴氯丙烷等高毒农药。二是严格执行农药安全间隔期。蔬菜中农药残留量与蔬菜采收时离最后次施药间隔的时间长短关系很大，相距近，则残留量多，因此，每种农药均有各自的安全间隔期。般允许使用的生物农药为天，菊酯类天，有机磷天少数天以上......”。

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——“.....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......”。

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——“.....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......”。

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——“.....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......”。