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——“.....六十年代中期，语音识别技术取得了实质性进展，各国科学家出现了几种新颖的思想，提出了线性预测分析技术和动态规划，前者较好地解决了语音信号的模型产生问题,后者则有效解决了不等长语音的匹配问题。七十年代，随着微电子技术的飞速发展，语音识别研究取得了新的进步。理论方面，动态时间弯折的方法研究用基本成熟，新提出了隐马尔科夫模型理论，直到目前，方法仍然是研究中的主流方法。实践方面，运用基于线性预测倒谱和动态时间弯折技术，实现了特定人孤立词语音识别系统。八十年代后期，语音识别最显著的特征就是，人工神经网络的方法开始运用到语音识别研究工作当中，语音识别算法从模板匹配技术转向基于统计模型技术。年，美国卡耐基梅隆大学研制出具有词的非特定人连续语音识别系统系统。进入九十年代，人们终于在实验室中突破了语音识别中的三大障碍连续语音大词汇量非特定人识别，在新的时代发展和要求下，语音识别终于从实验室走向实用......”。

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——“.....即，则矢量为在上的投影，它有两个重要的性质第，矢量垂直于第二，为中使最小的个唯的矢量。可以证明垂直残差矢量与无关，而且与选择那个特征矢量做参考矢量无关，也就是说对于每个词的训练集中所有特征矢量构造的特征差别子空间，残差矢量是唯的。我们认为反映了的个性特征，或者说是个词的第次发音提取的特征矢量与训练集中同词的其它特征矢基于差别子空间的语音识别方法量之间的差别，则反映了的共性特征，也就是这个词训练集中所有特征矢量的共性特征。定义共性矢量。假定,为测试样本的特征矢量，为测试集中测试样本特征矢量的总数。设为在第个差别子空间中的投影，则定义关于第个词的剩余矢量为,进行语音识别时，首先测试样本对词表中所有的候选词求剩余矢量，然后各剩余矢量与相应词的共性矢量进行比较，其中失真最小者对应的候选词为识别结果......”。

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——“.....此时失真为零，而对非训练集中的特征矢量，，故采用最优标准，对于训练集系统的识别率为。由此可知，对于训练集，最优标准要优于最优标准。设,为测试集中样本的特征矢量，测试集与训练集相互。应用两个最优标准，代价函数分别如下,,其中由共性矢量的定义可得,,由此可以得出,故这就说明对于测试集，采用最优标准要比采用最优标准失真要小，最优标准优于最优标准。基于差别子空间的语音识别方法应用标准正交基的性质和共性矢量的定义，可以证明最优标准是收敛的。本章小结本章主要介绍了差别子空间的基本概念以及差别子空间方法在语音识别中的具体应用，证明了差别子空间相关数学定理......”。

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——“.....具体的说，就是个非特定人中词汇量孤立词语音识别系统。本文将差别子空间方法运用于语音识别过程之中，对语音识别相关技术进行探讨。让机器听懂你在说什么，这是长期以来人们想做的事情。这里的听懂有两层含义，第是将这种口述语音逐字逐句地转换为种文字，第二则是对口述语音中所包含的要求或询问作出正确的响应，而不简单的是对词句能正确的进行转换。语言是人类特有的功能，声音是人类必备的工具，是相互传递信息最重要也是最基本的手段。如何才能让计算机听懂人说的话，实现人机之间自然人性化的相互沟通，而摆脱传统的键盘荧屏输入输出控制的方式呢自动语音识别成为近五十多年来许多学者探索的目标，如何让计算机能理解人说的话，这个曾被认为难如登天的问题，如今马上已触手可及。伴随计算机技术的飞速发展，语音识别己成为信息产业领域的标志性技术之，在人机交互的应用中，逐渐进入我们日常的生活......”。

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——“.....那么就可以得到个词的共性特征，由此定义最优标准为,根据这个最优标准，如果要值足够小，就要求每个差别向量,都尽可能的接近个性特征矢量。由前文所述差别子空间的定义，在训练集中共性矢量，故,由于，当时取得最小值，所以对于训练集，就是的最优解。这说明共性矢量能够很好地表征个词在训练集中的共性特征，因此识别时测试集中的特征矢量关于词表中第个词的剩余矢量直接与这个词的共性矢量进行比较，失真程度最小的即为识别结果，采用欧式距离做判别距离的话，则有,其中为词表的大小。对于训练集，很明显般向量的最优解，当时，失真最小，显然只是理论上存在可能，般情况下，故基于差别子空间的语音识别方法采用最优标准，对于训练集系统的识别率不太可能达到。而对于最优标准，由于......”。

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。——“.....首先要找到个能够最好地表征这个类的特征矢量。设有个线性无关的特征向量代表个词训练集中的个训练样本，每个都可以用个代表这个发音样本的般向量和代表这个发音样本个性特征的差别向量,的和来表示，则有,上式中包含个等式，但包含,和共个未知向量，显然包含在内的每个未知向量都有无穷多个解，依赖不同的最优标准，有不同的解法。最优标准定义为,显然，根据式，当时，最小，也就是说的最优解为各个语音特征矢量的算术平均，是对的最佳逼近，作为这个词基于差别子空间的语音识别方法的模板存储起来供识别时使用。识别时测试集中的特征矢量,分别与各个词的模板,进行比较，失真最小的为识别结果，即,其中为词表的大小。根据差别子空间的概念，训练集中每个特征矢量都可以由共性特征和个性特征两部分来表示......”。

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——“.....在具体探讨这个问题前，首先需要明确下基本概念什么是语音识别语音识别技术就是这样种能使机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别时门交叉学科，它是种人机语言通信技术,属于计算机智能接口技术，近年来，取得了显著成果，已经从实验室开始走向市场。人们预计，未来年内，语音识别技术将进入通信工业汽车电子医疗消费电子产品家庭服务等各个领域。很多专家都认为语音识别技术是年至年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之。基于差别子空间的语音识别方法目前，语音识别系统根据说话人发音方式可分为孤立词识别连接词识别连续语音识别按词汇表大小可分为小词汇量中词汇量大词汇量无限词汇量语音识别按服务对象可分为特定人和非特定人识别。课题背景及研究意义课题背景语音识别研究工作开始于二十世纪五十年代，当时主要研究语音学的基本概念以及原理。年......”。

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——“.....汉语语音识别产品进入市场化的时代即将来临。研究意义语音识别技术的发展的确经历了个漫长的渐进过程。二十多前，它还只是科研人员在实验室里描述的个梦想般的希望，但两个方面的进步终于促成了这技术的平民化。其，半导体技术的发展使得以前只有在巨型机上才能进行的语音识为ˆ基于差别子空间的语音识别方法在理论分析中，应用子空间投影矩阵的概念是很方便的，由上文可知，矢量在子空间上的投影式中为投影矩阵，它把任意矢量映射为子空间上的投影矢量。由的正交归性质可知，是对称幂等矩阵。差别子空间原理概述设词有个训练语音样本特征矢量组成训练样本集，其中,，表示同个词的次不同发音提取的特征矢量。定义式中表示了同个词的多次发音之间的差别。般特征矢量是线性无关的，所以也是线性无关的。则由矢量张成的子空间称为的特征差别子空间......”。

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——“.....如美国日本韩国以及等著名公司都为语音识别系统的实用化这研究投以巨资，语音识别技术实用化进程已开上了加速发展的快车道。其中，是语音识别研究中投资时间最长投资最多的公司之，也取得了最大的成果，率先推出的标志着语音识别技术正在趋于成熟。在嵌入式相关应用中，研发了可以语音拨号的手机人机对话的玩具，在商服业中,出现了以语音识别为核心技术的呼叫中心。基于差别子空间的语音识别方法二十世纪初期，语音识别的研究主要集中于实现机器的同声传译以及多环境背景下的语音识别技术。我国在语音识别的研究上也做了很多投入，国内中科院的声学所自动所清华大学上海交大东北大学华中科技大学等科研机构和高校都在从事语音识别领域的相关研究。国家计划智能计算机主题专家组为语音识别技术的研究专门立项，在汉语语音数据库建立听觉模型汉语语音识别等研究方面已取得了很大进展。目前......”。