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——“.....前掩蔽时间较短，大约只有后掩蔽是指，在强音消失后，已经存在的弱音也要等段时间才能被听到，后掩蔽可以持续。时域掩蔽效应产生的原因是人脑处理信息需要花费定的时间。本章小结本章主要介绍了音乐学基础知识和人耳听觉感知特性两个部分的内容。在音乐学基础知识部分，介绍了音乐基本要素和音符的基本特征。在人耳感知特性部分介绍了基于人耳感知特性的响度音调音色等特征，最后介绍了人耳听觉掩蔽效应。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章音符起始点检测算法总体框架第三章音符起始点检测算法总体框架本章我们总结已有的音符起始点检测的研究过程，般将音符起始点检测算法的过程分为个部分预处理信号变换特征提取生成检测函数和峰值提取。预处理主要是去除噪声，将音乐信号分帧。信号变换主要是对音乐信号实施变换使得更容易提取特征值。接着，根据提取的特征生成检测函数来进步度量相邻两帧信号的特征之间的距离，最后......”。

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——“.....并对这每帧的平稳音乐信号做处理。通常情况下，我们会使用交叠的方法来保证帧与帧之间的平滑过渡，从而保证处理结果的连续性。帧的长度般取毫秒，相邻帧的重叠部分叫帧移。通常情况下帧移是帧长的，本文中帧长取毫秒，帧移取毫秒。使用不同的窗函数进行分帧产生的结果也不同，所以在不同的应用中要合理选择合适的窗函数。常见的窗函数有矩形窗函数其它汉明窗函数其它汉宁窗函数万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章音符起始点检测算法总体框架其它式中，为窗口大小。矩形窗谱的平滑性能好，但是容易丢失细节，产生频谱泄露。汉明窗可以解决这个问题，本文使用汉明窗分帧。具体分帧示意图如图所示图分帧示意图信号变换在音符起始点检测的算法中，传统的经常使用的信号变换的方法般有短时傅里叶变换，简称小波变换，简称常量变换，简称。早期有算法不实施变换，直接从时域信号中提取能量特征。这种方法提取的特征含噪成分高......”。

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——“.....信息技术迅猛发展，其在人类生活中的作用也越来越大。伴随着信息技术的巨大变化......”。

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——“.....相对基于文本的信息检索技术的缺点，技术的优点有不需要人工标注音乐，节省了人力和物力，在海量数据的今天，可以自动化的对音乐特征进行分析和标注。不需要提供歌曲名演唱者词曲作者等详细信息，可以只根据片段门限，弱音被提高的强度值称之为掩蔽量。声音是客观的，但是听觉夹杂了人类的主观感受，人耳的听觉掩蔽效应就是常见的心理声学和生理声学现象。人耳的听觉掩蔽效应分为频域掩蔽同时掩蔽和时域掩蔽异时掩蔽。频域掩蔽是指当强音和弱音同时作用时，掩蔽效应期间弱音会被强音掩蔽，也就是听不到同时发生的强音和弱音中的弱音，这是种较强的掩蔽效应。通常情况下，强音会掩蔽掉与之同时发生的弱音，时间距离越短，越容易发生掩蔽反之，距离越远，越不容易掩蔽。强音和弱音不同时作用时也可能发生掩蔽现象，通常情况下，强音会掩蔽掉在它附近时刻发生的弱音，也可以细分为前掩蔽和后掩蔽。前掩蔽是指，在时域范围内，强音发生前的短时间内，听不到已经发生的弱音......”。

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——“.....为与音乐信号不相关的加性噪声信号。对上式两边做傅里叶变换得到式中分别为的傅里叶变换。忽略音乐和噪声信号的相位差可以得到由上所述音乐和噪声信号不相关，因此有用分别表示的功率谱得到因为平稳噪声的功率谱在无声段和有声段基本没有变化，故可以通过无声段的谱来估计噪声的功率谱，得到纯音乐信号的功率谱为就可以看成是较为纯净的音乐信号。在实际应用中，为了防止出现负功率谱，可以万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章音符起始点检测算法总体框架将上式改写为将上式反傅里叶变换得到较为纯净音乐信号ˆˆ由上述，谱减法处理带噪音乐信号的基本原理如图所示图谱减法基本原理加窗分帧处理从长期来看音乐信号的波形变换很大，但是从短期来看，音乐信号波形具有明显的周期性。在毫秒的时间范围内，音乐信号的物理特性基本参数和频谱特性基本保持稳定。那么我们就可以用个特定长度的窗函数对音乐信号进行分帧......”。

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。——“.....然后设定阈值，标记音符起始点。本文把传统的信号约简部分细分为信号变换特征提取和生成检测函数三个部分，这样更详细的描述了音符起始点检测的整个流程。音符起始点检测的基本框图如所示生成检测函数信号变换，特征提取预处理峰值提取图音符起始点检测的基本框图万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章音符起始点检测算法总体框架预处理原始音乐大多是含有噪声的“不纯净”信号，为了更好地检测音符的起始点，在特征提取之前，我们般会对原始音乐信号给以不同的去噪加重或减弱，这个阶段就是预处理阶段。在预处理阶段，我们主要的任务是滤波去噪分帧。滤波的目的是降低噪声的干扰。谱减法去噪谱减法是处理信号噪声的传统且有效的方法。它的主要思路是假设音乐信号中的噪声是加性噪声，那么这个噪声和短时平稳的音乐信号之间是相互独立的，这样可以从带噪声的音乐信号的功率谱中减去噪声的功率谱就可以得到较为纯净的音乐信号频谱，最后经过变换得到去噪的音乐信号......”。

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——“.....作曲或其他的基于文本的信息。然后，这些系统的搜索引擎才能根据用户提供的信息对基于文本的数据库进行搜索。当然，用户可以通过浏览整个分类目录来挨个寻找目标。基于文本的音乐信息检索的优点是简单明了查询速度快数据库实现简单。它的缺点也是显而易见的基于文本的音乐信息检索的前提是需要人工标注音乐。人工标注耗时，成本高，且只适用于少量音乐的情况下，对于目前海量数字音乐而言，人工标注的方法显然脱离实际。现实生活中常常有对个音乐片段或者旋律似曾相识的感觉，可是就是想不起来这段音乐的名称，演唱者等歌曲信息时怎样来找到想要的音乐呢显然，基于文本的音乐信息检索方式不能解决这个问题，而可以。基于文本的音乐信息检索万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论方式是人工标注的，当搜索类歌曲的时就含有主观性，即使是音乐方面的专家，对音乐的属性也会有不同的看法。正是由于上面的这些因素，研究者研究产生了技术......”。

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——“.....音乐作为传递信息的主要载体，其制作存储播放都随着信息技术的进步，向数字化集成化方向发展。网络上可以下载到的音乐呈井喷趋势。那么怎样从海量的音乐中获取喜欢的音乐，这是音乐信息检索，简称技术需要解决的问题。传统的通过人工标注属性文本的技术已经不能够满足人们越来越信息化的生活需要。基于内容的多媒体信息检索，简称在海量数据的今天成为重要并且急迫的研究课题。研究背景及意义传统的通常采用文本检索技术对音乐信息做处理。首先，通过人工方式来标注音乐，如歌曲名，歌曲演唱者，词曲作者等，然后采用文本检索技术进行检索。技术增强了技术的功能，并且要综合音乐知识信号处理计算机技术机器学习等理论。音符起始点检测是中的个新的研究热点，也是其他研究工作的基础。基于内容的音乐信息检索的研究意义现在的通常是基于文本的方式，日常生活中我们在酷我音乐酷狗音乐音乐盒等流行歌曲系统中搜索歌曲都是用的这种方式。首先，用户需要提供音乐的文本信息......”。

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——“.....短时傅里叶变换目前音符起始点检测大多采用的变换方法。为了阐述，我们首先回顾下傅里叶变换，简称。假设函数平方可积，引入内积，。的傅里叶变换定义为ˆ，的傅里叶逆变换为万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第三章音符起始点检测算法总体框架，介绍离散傅里叶变换，简称假设为点序列，和可以分别表示为点序列的计算复杂度为，和提出快速傅里叶变换，简称算法，把计算复杂度降为。总结傅里叶变换的缺点只能处理平稳信号不具备时域性时域和频域的分割。音乐信号作为语音信号的种，是非平稳的信号，使用傅里叶变换来处理显然不怎么合适。针对这些缺陷，人们提出了短时傅里叶变换的概念。的主要思想是首先对信号加窗，然后对加窗后的信号进行傅里叶变换。那么在窗口内就体现了信号的频域信息，窗口在信号的整个时间轴滑动......”。