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——“.....声带麻痹，声道水肿，声带小结的短时傅里叶变换的结果声带息肉嗓音时频谱正常嗓音时频谱声带小结嗓音时频谱声带麻痹嗓音时频谱图嗓音信号短时傅里叶变换图从上图可以看出与正常嗓音时频谱相比较，病理嗓音的时频谱中高能量部分已经转移到高频率区域。同时，由于病理嗓音中异常噪声的存在引起中间频率分量比正常的声音和突然发生的非周期性谱更强。这些现象是嗓子严重受损的结果。另方面，由于增加了声音嘶哑，噪声在频谱的增加和更重在第共振峰浓度出现。上图还表明低频率成分，包括了病理性的声音的第和第二共振峰。由于第共振峰与人的说话息息相关......”。

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——“.....小波系数分布在相应的扩展的带谱频带中。大约所有声带疾病相关的声音中，声带振动的规律受到振幅振动和基频扰动的严重干扰。特征提取程序很明显，在与声带相关的嗓音疾病中，语音信号的频谱分布不规则，周期缺失，降低了预计语音波形的强度。病理性语音由于噪声因素的存在，其在不同子频带下的能量分布与正常嗓音相比有着高度的不规则性。根据这些事实，小波包变换作为特征提取的方法，小波包变换类似于对波形分形，它将会得出在明确区分模式方面最好的结果。下图为连续小波变换与小波包分析方法的比较。小波包分析小波包分析考虑了语音信号在时域和频域的准确详细信息。小波包结构给出了提出小波包树节点的能力......”。

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——“.....尤其是对于病理语音。下图为小波包分析的结果图病理嗓音小波包分析图从上图可知，随着分解层数的增加，识别率越来越高。第五章结论本文应用了短时傅里叶变换，连续小波变换，小波包分析三种方法对病理嗓音进行时频分析。得到如下结论短时傅里叶变换方法中，与正常嗓音时频谱相比较，病理嗓音的时频谱中高能量部分已经转移到高频率区域连续小波变换方法中，通过对正常话音信号和病理嗓音的连续小波系数的分布的比较，很明显，病理信号的小波系数幅值显著下降小波包分析方法中，随着分解层数的增加，识别率越来越高。参考文献周林灿，病理嗓音的声学分析和合成于萍，语言病理学，年全国喉科嗓音言语医学学术研讨会赵力主编，语音信号处理，北京机械工业出版社李云英，嗓音声学检测及临床应用，韩徳民......”。

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——“.....语音信号的数字化的质量还是有保证的。市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好，语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波变换量化处理的离散的数字信号。语音信号的时域分析设语音波形时域信号为加密分帧处理后得到的第帧语音信号为，则满足下式其他值其中„，并且为帧长，为帧移长度。设第帧语音信号的短时能量用表示，则其计算公式如下是个度量语音信号幅度值变化的函数，但它有个缺陷，即它对高电平非常敏感因为它计算时用的是信号的平方。为此可采用另个度量语音信号幅度音，声带息肉，声带小结，声带麻痹等病理嗓音的实验结果进行比较......”。

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——“.....是低通滤波器是高通滤波器如下式所示其中是滤波带宽长度。因此，由于正交特性，个离散信号在不同位置和不同规模的小波包系数可以通过下式有效地计算出。,因此，对于组小波包系数，能量特征，在对应的子频带中课通过下式计算,同时，使用提取的小波包系数可以计算夏侬熵，通过下式计算熵评价的的信息的数量和速度可以作为衡量病理嗓音的指标，这些信息是由病菌因素产生的。因此，夏侬熵可以测量语音信号在时域的自相关值，而且可以推断出声带不规则损伤的信息。小波包分析比离散小波分析更灵活，因为细节被分成了更小的子带，如近似值等。基于小波包分析有许多的基在向量空间......”。

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。——“.....分层的小波包变换使用了小波函数族和与它们相关的尺度函数来把原始信号分解成连续的子频带。分解过程是递归地应用于低频和高频带来生成下级的层次。如果选定了个小波基，那么估计系数将会而且将会得出不同组的特征向量。从个离散的输入信号开始，第阶段的快速小波变换算法把信号分解成两个系数集。近似系数和详细系数小波包分解是种小波变换，信号通过比离散小波变换更多的滤波器。然而在中，详细系数和近似系数都被分解了。对于级的分解，小波包分解将会产生个不同的系数集，想比与离散小波变换只能产生个系数集。在方法上类似于小波系统，小波包可以用下列基本函数进行描述。图连续小波变换和小波包分析比较图其中，是规模指数......”。

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——“.....因此，在这项研究中，我们研究的正常嗓音信号及病理嗓音的时频分析采用了短时傅里叶变换和连续小波变换。之后，在上述分析的基础上，提供喉部异常的初步诊断。小波包变换方法有强大的特征提取策略。根据上述叙述，整个过程的框图如下图所示图嗓音信号处理的过程短时傅里叶变换年提出了短时傅里叶变换，用以测量声音信号的频率定位，对于信号的短时傅里叶变换定义为,其中为被分析的信号，为窗函数。短时傅里叶变换的基本思想是用窗函数来截取信号，假定信号在窗内是平稳的，采用傅里叶变换分析窗内的信号，以确定窗内存在的频率成分，然后沿着信号时间方向移动窗函数，得到频率随时间的变化关系，及所需的时频分布......”。

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——“.....具有良好的时频局域化特性，具有更好的时频特性窗口。但是，对时频平面的划分是机械式的，不具备自适应的特点引入的尺度因子与频率没有直接的联系，只是在时间尺度二维平面分析信号，频率没有表现出来，因此的结果不是种真正的时频谱。下图所示为利用小波变换对正常嗓音和病理嗓音的时频分析结果。正常嗓音时频谱声带息肉嗓音时频谱声带小结嗓音时频谱声带麻痹嗓音时频谱图嗓音信号连续小波变换图连续小波分析给我们提供了将突然的病理特征的非平稳的语音信号绘制到个更明确的时频空间的能力。为了这个目的，连续小波变换应用于正常和病理的元音分析。从上图可以看出通过对正常话音信号和病理嗓音的连续小波系数的分布的比较，很明显，病理信号的小波系数幅值显著下降。另外，如图所示......”。

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——“.....连续小波变换法国地球物理学家发现地震信号在低频端应该具有较高的频率分辨率，在高频端频率分辨率可以较低。根据这特点，由和等共同发展了小波变换方法，这是种多分辨率分析方法。小波变换定义为,其中为尺度参数，为个时间频率均局部化了的带通函数。对复小波而言，母小波可表示为，其中为小波的中心频率，为低通函数。小波变换与短时傅里叶变换有很大的相似性。区别仅在于观察信号的不同频率分量，小波变换使用了不同宽度的窗函数。其实质是将信号向系列小波基函数上投影，即用系列小波基函数去逼近信号。是种时间尺度分析方法，克服了的窗函数不可改变的缺陷，可以有效聚焦信号的瞬时结构。小波变换不仅具有的优点......”。