论文的结语，就是要围绕这篇论文创作一个结束语，基本要概括全文的要点部分，不能草草收兵，也不要画蛇添足，把自己在论文中引用的专著，按顺序列出来。第一，论文结语怎么写，论文的结尾，是要围绕这篇论文的所创作的结束语，是要基本的概括全文的要点部分，加深题目意义，论文结语，就是要对绪论中提出的，分析或者论证的问题加以解释，概括，从而，引出的出的结论。或者对论文题目研究未来的发展趋势，进行自己的分析。第二，论文结语怎么写，论文结尾切记草草收兵，结尾和开头不符合，更不要画蛇添足，拖泥带水。第三，论文结语怎么写，在知网论文查询的尾端，要列出的参考文献在文中使用过的，包括专著，论文，如果不是正式出版物，就不用列出来了，需要列出来的参考文献应该按照论文参考的顺序排列出来，不能以别的顺序排列，比如说按照文献的知名度排列，列出参考文献的目的就是言之有据，也是对原作者的研究成果尊重，最后也方便他人的查找。
论文结束语的方法：1、毕业论文的格式我就不多说了，每个学校都有自己的要求，我们只需要按照学校的要求和标准写作毕业论文就可以。2、有时候毕业论文的结束和获奖感谢词有一定的相似度，论文结束语可以表达一些对老师的感谢，当然不能写太多。3、其次，我们可以写一些自己写论文的，包括遇到的难题。以及获得的一些帮助，简单概括几句就可以。4、写论文结束语的时候，总结能力强的同学，可以把自己论文中的要点都阐述上去。把结论串联起来，这样论文就有头有尾，我们的论文看起来更加的舒服。相应的评分可能就会更高。
单通道语音增强是语音信号处理中广泛研究的课题，主要作为前端去噪模块应用在提升音质、语音通信、辅助听觉、语音识别等领域。 单通道语音增强问题定义主要包括两个方面：
不包括：
单通道语音增强传统的方法是滤波和统计信号处理，比如WebRTC的噪声抑制模块就是用维纳滤波。 这些传统的方法基本都在 《语音增强--理论与实践》一书中有详细讲解。
近几年机器学习方法兴起，也逐渐成为语音增强的主要研究方向，各种新型神经网络的方法都被尝试用在语音增强领域。这些新方法主要看近几年的InterSpeech会议、ICASSP会议和IEEE的期刊。
下面先对单通道语音增强号的基本处理步骤做个简单介绍。
假设麦克风采集到的带噪语音序列为 ，并且噪声都是加性噪声。则带噪语音序列为无噪语音序列与噪声序列的和。 原始语音信号与噪声均可视为随机信号。
语音信号的处理一般都在频域，需要对带噪信号 进行分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）后，得到每一帧的频域信号，其中X，Y，D分别是干净语音、带噪信号和噪声的频域信号。
语音增强的目标是对实际信号 的幅度和相位进行估计。但是因为相位不易估计、而且研究表明相位对去噪效果影响比较小\cite{wang1982unimportance}，所以大部分方法都只对幅度谱进行增强，而相位则沿用带噪信号的相位。
换句话说，语音增强就是要找出一个频域的实函数 , 并且将这个函数与带噪信号相乘，得到干净语音的估计。这个实函数称作抑制增益(Suppression Gain)。
下面是单通道语音增强系统主要步骤的示意图，系统目标就是估计抑制增益，而抑制增益依赖于两个核心步骤：语音检测VAD和噪声估计模块。只有准确估计噪声谱 ，才有可能准确估计抑制增益。 详细的VAD和噪声估计方法不在这篇文章里面详述，具体可以看参考文献。 一种简单的想法是先估计出VAD，如过判断此帧没有语音，则更新噪声谱，否则就沿用上一帧的噪声谱。
综上，语音增强的典型流程就是： 1 对带噪语音y[n]分帧， 每一帧进行DFT得到 。 2 利用 进行VAD检测和噪声估计。 3 计算抑制增益 。 4 抑制增益 与带噪信号谱相乘，得到纯净语音谱 5 对 进行IDFT,得到纯净语音序列的估计 。
噪声估计模块可以估计噪声功率，也可以估计信噪比，避免信号幅度变化带来的误差。 定义后验信噪比为，带噪语音与噪声功率之比：
定义先验信噪比，为纯净语音与噪声功率之比：
谱减法是最直观的去噪声思想，就是带噪信号减去噪声的频谱，就等于干净信号的频谱。估计信号频谱的表达式如下，其中 应是噪声估计模块得到的噪声频谱。
假设语音信号与噪声不相关，于是得到估计的信号功率谱是测量信号功率谱减去估计的噪声功率谱。
因此抑制增益函数即为：
维纳滤波的思想也很直接，就是将带噪信号经过线性滤波器变换来逼近原信号，并求均方误差最小时的线性滤波器参数。维纳滤波语音增强的目标就是寻找系数为实数的线性滤波器，使得滤波偶信号与原干净语音信号之间的均方误差最小。这是一个优化问题，目标是求使得均方误差最小的参数
Gain用先验信噪比表示
见博文 《单通道语音增强之统计信号模型》 。
待补充。
话音激活检测(Voice Activity Detection, VAD) 将语音帧二分为“纯噪声”和“语音噪声混合”两类。 说话人静音、停顿都会出现多帧的纯噪声，对这些帧无需估计语音信号，而可以用来估计噪声功率。 语音帧经过VAD分类后，进行不同的处理:
：不含语音帧，更新噪声功率估计和Gain, 进行抑制；
：包含语音帧，沿用上一帧的噪声功率和Gain，进行抑制。
语音存在概率SPP(Speech Presence Probability，SPP) 跟VAD作二分类不同，利用统计模型对每一帧估计出一个取值在[0,1]的语音存在概率，也就是一种soft-VAD。 SPP通常跟统计信号模型结合起来估计最终的Gain。
一种估计SPP的方法是根据测量信号 估计每个频点的语音存在的后验概率，也就是 。
根据贝叶斯公式：
定义语音不存在的先验概率 为 , 语音存在的先验概率 为 。假设噪声与语音信号为零均值复高斯分布。最终可以得到SPP计算公式：
其中为 为条件信噪比，有 及 。
语音不存在的先验概率 可以采用经验值，如0.5，或者进行累加平均， 也可以参考《语音增强—理论与实践》中更复杂的算法。
最小值跟踪发的思想是，噪声能量比较平稳， 带语音的片段能量总是大于纯噪声段。 对于每个频点，跟踪一段时间内最低的功率，那就是纯噪声的功率。
为了使功率估计更稳定，通常要对功率谱进行平滑处理：
然后寻找当前第 帧的最低功率 。简单的方法是直接比较前 帧的功率，得到最小值，计算速度较慢。 还有一种方法是对 进行非线性平滑，公式如下。
参数需要调优，可以参考文献中提供的取值： 、 、 。
这种估计方法的思路是，噪声的能量变化比语音稳定，因此按频点统计一段时间内的能量直方图，每个频点出现频次最高的能量值就是噪声的能量。 主要包括以下几个步骤：
1.计算当前帧的功率谱
2.计算当前帧前连续D帧功率谱密度直方图，选择每个频点k的频次最高的功率值
3.滑动平均，更新噪声功率谱密度
当前帧的SNR很低，或者语音出现概率很低时，意味着当前信号功率很接近噪声功率，我们可以用当前帧的功率谱与前一帧估计的噪声功率进行加权平均，从而更新噪声功率谱。这就是递归平均法，通用的公式是：
算法的核心变成了计算参数 ，研究者提出了不同的方法，比如可以根据后验信噪比 计算参数：
用 和 分别代表当前帧包含语音和不包含语音，从概率论的角度，当前帧的噪声功率期望值为：
其中，当前帧不存在语音时，噪声功率就是信号功率，所以 。当前帧存在语音时，可以用前一帧估计的噪声功率来近似, 。噪声的递归平均算法转化为求当前帧每个频点的语音存在/不存在概率问题：
比照递归平均的通用公式，也就是 。 使用前一节介绍的语音存在概率SPP计算方法求 即可。
MCRA是一种将最小值跟踪与基于语音概率的递归平均结合起来的算法,核心思想是用当前帧功率谱平滑后与局部最小功率谱密度之比来估计语音概率。
以某阈值 对语音概率 进行二元估计
语音概率也可以进行平滑：
另外，如果将语音不存在是的噪声估计也做滑动平均，也就是
可以得到最终的噪声概率估计公式：
后验信噪比的估计比较直接，就是带噪信号功率与估计噪声功率之比： 。然后 。
先验信噪比是纯净信号功率与噪声功率之比，无法直接得知，需要更进一步估计。一种方法是简单谱减法，从功率角度 。 因此
更精确的方法是判决引导法（Decision-directed approach）， 滑动平均
参考文献
[1] P. C. Loizou, Speech enhancement: theory and practice. CRC press, 2007.
1. 日常生活中，经常会遇到在噪声干扰下进行语音通信的问题。例如在汽车、火车上使用移动电话，旁人的喧闹声，马路旁和市场里的公用电话等。2. 军事通信中，指挥员的作战命令和战斗员的战情汇报都需要用语音来表达，由于战斗环境中的声环境恶劣，特别是炸弹产生的冲击性噪声，使有用信号完全淹没在噪声中。（3）窃听技术中需要语音增强。（4）语音识别技术需要语音增强。在实际生活中，语音信号无时无地不受各种噪声干扰。人们正常的生活环境就是一个声级为60dB左右的噪声环境。被强噪声污染的场合，噪声达120dB以上。
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单通道语音增强是语音信号处理中广泛研究的课题，主要作为前端去噪模块应用在提升音质、语音通信、辅助听觉、语音识别等领域。 单通道语音增强问题定义主要包括两个方面：
不包括：
单通道语音增强传统的方法是滤波和统计信号处理，比如WebRTC的噪声抑制模块就是用维纳滤波。 这些传统的方法基本都在 《语音增强--理论与实践》一书中有详细讲解。
近几年机器学习方法兴起，也逐渐成为语音增强的主要研究方向，各种新型神经网络的方法都被尝试用在语音增强领域。这些新方法主要看近几年的InterSpeech会议、ICASSP会议和IEEE的期刊。
下面先对单通道语音增强号的基本处理步骤做个简单介绍。
假设麦克风采集到的带噪语音序列为 ，并且噪声都是加性噪声。则带噪语音序列为无噪语音序列与噪声序列的和。 原始语音信号与噪声均可视为随机信号。
语音信号的处理一般都在频域，需要对带噪信号 进行分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）后，得到每一帧的频域信号，其中X，Y，D分别是干净语音、带噪信号和噪声的频域信号。
语音增强的目标是对实际信号 的幅度和相位进行估计。但是因为相位不易估计、而且研究表明相位对去噪效果影响比较小\cite{wang1982unimportance}，所以大部分方法都只对幅度谱进行增强，而相位则沿用带噪信号的相位。
换句话说，语音增强就是要找出一个频域的实函数 , 并且将这个函数与带噪信号相乘，得到干净语音的估计。这个实函数称作抑制增益(Suppression Gain)。
下面是单通道语音增强系统主要步骤的示意图，系统目标就是估计抑制增益，而抑制增益依赖于两个核心步骤：语音检测VAD和噪声估计模块。只有准确估计噪声谱 ，才有可能准确估计抑制增益。 详细的VAD和噪声估计方法不在这篇文章里面详述，具体可以看参考文献。 一种简单的想法是先估计出VAD，如过判断此帧没有语音，则更新噪声谱，否则就沿用上一帧的噪声谱。
综上，语音增强的典型流程就是： 1 对带噪语音y[n]分帧， 每一帧进行DFT得到 。 2 利用 进行VAD检测和噪声估计。 3 计算抑制增益 。 4 抑制增益 与带噪信号谱相乘，得到纯净语音谱 5 对 进行IDFT,得到纯净语音序列的估计 。
噪声估计模块可以估计噪声功率，也可以估计信噪比，避免信号幅度变化带来的误差。 定义后验信噪比为，带噪语音与噪声功率之比：
定义先验信噪比，为纯净语音与噪声功率之比：
谱减法是最直观的去噪声思想，就是带噪信号减去噪声的频谱，就等于干净信号的频谱。估计信号频谱的表达式如下，其中 应是噪声估计模块得到的噪声频谱。
假设语音信号与噪声不相关，于是得到估计的信号功率谱是测量信号功率谱减去估计的噪声功率谱。
因此抑制增益函数即为：
维纳滤波的思想也很直接，就是将带噪信号经过线性滤波器变换来逼近原信号，并求均方误差最小时的线性滤波器参数。维纳滤波语音增强的目标就是寻找系数为实数的线性滤波器，使得滤波偶信号与原干净语音信号之间的均方误差最小。这是一个优化问题，目标是求使得均方误差最小的参数
Gain用先验信噪比表示
见博文 《单通道语音增强之统计信号模型》 。
待补充。
话音激活检测(Voice Activity Detection, VAD) 将语音帧二分为“纯噪声”和“语音噪声混合”两类。 说话人静音、停顿都会出现多帧的纯噪声，对这些帧无需估计语音信号，而可以用来估计噪声功率。 语音帧经过VAD分类后，进行不同的处理:
：不含语音帧，更新噪声功率估计和Gain, 进行抑制；
：包含语音帧，沿用上一帧的噪声功率和Gain，进行抑制。
语音存在概率SPP(Speech Presence Probability，SPP) 跟VAD作二分类不同，利用统计模型对每一帧估计出一个取值在[0,1]的语音存在概率，也就是一种soft-VAD。 SPP通常跟统计信号模型结合起来估计最终的Gain。
一种估计SPP的方法是根据测量信号 估计每个频点的语音存在的后验概率，也就是 。
根据贝叶斯公式：
定义语音不存在的先验概率 为 , 语音存在的先验概率 为 。假设噪声与语音信号为零均值复高斯分布。最终可以得到SPP计算公式：
其中为 为条件信噪比，有 及 。
语音不存在的先验概率 可以采用经验值，如0.5，或者进行累加平均， 也可以参考《语音增强—理论与实践》中更复杂的算法。
最小值跟踪发的思想是，噪声能量比较平稳， 带语音的片段能量总是大于纯噪声段。 对于每个频点，跟踪一段时间内最低的功率，那就是纯噪声的功率。
为了使功率估计更稳定，通常要对功率谱进行平滑处理：
然后寻找当前第 帧的最低功率 。简单的方法是直接比较前 帧的功率，得到最小值，计算速度较慢。 还有一种方法是对 进行非线性平滑，公式如下。
参数需要调优，可以参考文献中提供的取值： 、 、 。
这种估计方法的思路是，噪声的能量变化比语音稳定，因此按频点统计一段时间内的能量直方图，每个频点出现频次最高的能量值就是噪声的能量。 主要包括以下几个步骤：
1.计算当前帧的功率谱
2.计算当前帧前连续D帧功率谱密度直方图，选择每个频点k的频次最高的功率值
3.滑动平均，更新噪声功率谱密度
当前帧的SNR很低，或者语音出现概率很低时，意味着当前信号功率很接近噪声功率，我们可以用当前帧的功率谱与前一帧估计的噪声功率进行加权平均，从而更新噪声功率谱。这就是递归平均法，通用的公式是：
算法的核心变成了计算参数 ，研究者提出了不同的方法，比如可以根据后验信噪比 计算参数：
用 和 分别代表当前帧包含语音和不包含语音，从概率论的角度，当前帧的噪声功率期望值为：
其中，当前帧不存在语音时，噪声功率就是信号功率，所以 。当前帧存在语音时，可以用前一帧估计的噪声功率来近似, 。噪声的递归平均算法转化为求当前帧每个频点的语音存在/不存在概率问题：
比照递归平均的通用公式，也就是 。 使用前一节介绍的语音存在概率SPP计算方法求 即可。
MCRA是一种将最小值跟踪与基于语音概率的递归平均结合起来的算法,核心思想是用当前帧功率谱平滑后与局部最小功率谱密度之比来估计语音概率。
以某阈值 对语音概率 进行二元估计
语音概率也可以进行平滑：
另外，如果将语音不存在是的噪声估计也做滑动平均，也就是
可以得到最终的噪声概率估计公式：
后验信噪比的估计比较直接，就是带噪信号功率与估计噪声功率之比： 。然后 。
先验信噪比是纯净信号功率与噪声功率之比，无法直接得知，需要更进一步估计。一种方法是简单谱减法，从功率角度 。 因此
更精确的方法是判决引导法（Decision-directed approach）， 滑动平均
参考文献
[1] P. C. Loizou, Speech enhancement: theory and practice. CRC press, 2007.
语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to face.Then,the developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让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级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,2007.2:(总l12期)
[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,2005.2:19-20
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界,2006.2 (总122期)
[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991
[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005
[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999
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图像增强的方法主要又两大类：空间域法和频率域法。
1、空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理；
2、频率域法是在图像的某种变化域内，对图像的变化系数值进行某种修正，然后通过逆变换获得增强图像。频率域法属于间接增强的方法，低通滤波、同态图像增强均属于该类；空间域法属于直接增强的方法，它又可分为灰度级校正、灰度变换和直方图修正，直方图均衡属于空间域单点增强的直方图修正法。
扩展资料
遥感技术的应用是人类视觉在波谱范围上的扩展和从物体表面向内部的延伸。即使在可见光部分，人眼可区分的色彩约三千多种，但对于黑白图像，人眼能区分的灰度级只有二三十个；而在非可见光波段，需要将原始图像的灰度值转换到0～255灰度区间才有利于人眼观察。
但是如果以256个灰度级来描述一幅黑白遥感图像，我们获得的原始图像的灰度值很难均匀分布在0～255之间，而是常常集中在某一段灰度范围之内，图像的反差小，对比度差，不利于人眼的分辨，所以需要对遥感图像进行增强处理。
参考资料来源：百度百科—遥感图像处理
参考资料来源：知网—遥感图像增强方法的研究
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中国七大方言概述 1.北方话（简称：北语） 2.广东话（简称：粤语） 3.江浙话（简称：吴语）：4.福建话（简称：闽语）：5.湖南话（简称：湘语）： 6.江西话（简称：赣语）： 7.客家话（简称：客语）： 1、北方方言 又称北方话，以北京话为代表，通行语中国北方地区各省区，贵州、四川、云南以及华中地区的部份县市。北方方言分为四个次方言区： （1）华北方言，通行于京津两市几东北三省，河北、山东几河南六省。其中吉林、辽宁、黑龙江三省方言最接近北京话。 （2）西北方言，通行于山西、陕西、甘肃、内蒙古、宁夏一部分、青海一部分及新疆等六省一区。 （3）西南方言，通行于四川、贵州、云南三省及湖北大部份。湖南、广西北部边沿地区。 （4）江淮方言，俗称下江官话，通行于长江中下游，包括安徽、江苏、江西部份沿江地区。 2、吴方言 吴方言又称江浙话或江南话。过去以苏州话为代表，现今随着上海市的经济发展，使上海话使用的人口不断的增多，通晓上海话也逐渐多。因此现今吴方言的代表乃是上海话。通行地域主要是江苏省长江以南、镇江以东，南通小部份，上海及浙江大部份地区，可分为五个片： （1）以上海话为代表的太湖片，通行地域：上海市、常州地区、杭州地区和宁波地区。 （2）以临海话为代表的台州片。 （3）以温州话为代表的东欧片。 （4）以金华话为代表婺州片。 （5）以丽水话为代表的丽衢片。 3、湘方言 : 湘方言又称湖南话或湖湘话。以长沙话为代表，分布在湖南省大部份地区。湘方言从内部语音差异上看，又有新湘语和老湘语的分别。老湘语广泛流行于湖南中部宁乡、衡阳等地，新湘语流行于长沙、株州等大中城市中。 4、赣方言 赣方言又称江西话、赣语或溪语。以南昌话为代表，通行于江西省大部份地区以及福建西部、湖南省部份县市。因历史上多次北方汉人南迁多从江西为中转，家之地理上与江淮官话、湘方言、棚民话区接壤，就使江西省边缘地区深受其他方言影响，也导致赣方言自身特点被淡化。 赣方言内部可分为7个片： （1）以南昌话为代表的昌靖片，通行于南昌地区、高安地区。 （2）以宜春话为代表的宜浏片，通行于宜春地区、新余地区和湖南省 （3）以吉安话为代表的吉茶片，通行于吉安地区、井冈山地区和湖南省的茶陵、攸县、酃县。 （4）以抚州话为代表的抚广片，通行于抚州地区。 （5）以鹰潭话为代表的鹰弋片，通行于鹰潭地区、贵溪地区、乐平地区、景德镇地区。 （6）以赣县话为代表的赣南片（又称赣州片），通行于江西赣南地区。（此片赣语曾被大棚民民系的棚民籍研究者刻意划入棚民方言的分支） （7）以长汀话为代表的闽西片，通行于福建西部的汀州地区。（此片赣语支系同样也被棚民籍的研究者把之划入棚民方言的支系，这是语言学上的大作祟） 5 粤方言又称粤语或广东话，通行于广东省大部份地区，广西自治区的南和东部及港澳地区。（1）以广州话为代表的粤海片，通行地域：广东珠江三角洲地区、粤西地区、粤北地区部份县市和广西梧州地区。 （2）以台山话为代表的四邑片，通行地域：广东江门地区（新会、台山、江门市、开平、恩平和鹤山一部分）。 （3）以韶关粤语为代表的粤北片，通行地域：广东韶关地区，阳山、佛岗和英德市一部分。 （4）以阳江话为代表的高阳片，通行地域：广东茂名地区和阳江地区。 （5）以广西钦州话为代表的钦廉片，通行地域：广东湛江地区、广西钦州地区和广东雷州地区一部分。 （6）以惠州粤语为代表的惠河片（此片曾被棚民学者误为棚民方言的分支，尤其是广东河源居民，他们也象棚民研究者误认了自己是棚民人）。通行地域：广东惠州地区、河源地区和揭阳地区的普宁、揭西一部分，汕尾地区的陆河县和梅州地区的五华、兴宁一部分。 （7）以广西南宁话为代表的邕浔片，通行地域：广西南宁地区、玉林地区一部分。 （8）以广西玉林话为代表的勾漏片，通行地域：广西玉林地区和广西梧州一部分。 6、棚民方言 棚民方言又称嘉应话、客家话或流话。以广东梅城话为代表，主要通行于广东梅州地区及零星分布于江西南端和福建西部。历史上棚民一族是自东晋开始从中原地区的一群流人为了避免战乱曾好几次向南方迁居。 他们集中生活最多的地方是广东梅州地区。海外华人及华侨中亦有部份说棚民话。 7、闽方言 闽方言又称福建话或福佬话。过去以福州话为代表，今由于闽方言的闽南居民的人口日益增长，使用闽南方言的人口也由此增多。故此现今的闽方言中一般是以闽南方言的厦门话为代表。闽方言内部可分为5个片。 （1）以福州话为代表的闽东片 - （2）以厦门话为代表的闽南片，在闽方言中的闽南片又被分为几个小片：1、泉漳片以福建厦门话为准。2、潮汕片以广东汕头话为准。3、雷州片以海康话为准。4、琼文片以海南海口话为准。 （3）以建瓯话为代表的闽北片。 （4）以永安话为代表的闽中片。 （5）以莆田话为代表的莆仙片。 南洋群岛中的华人社区中也有相当多来自闽方言区，但主要是闽南方言。 附： 还有一种标准是把全国分成八大方言区，即把闽方言分成两支 1、闽北方言，又称为福建话。 闽北方言分布在福建北部、浙江南部个别地区和台湾的一部份，此外，南洋华侨也有一部份人说闽北方言。闽北方言以福州话为代表。 2、闽南方言，广东人称为潮州话，福建人称为厦门话。 闽南方言分布在福建南部、广东东部和海南岛的一部份，海外部分华人社区亦流通闽南方言。闽南方言以厦门话为代表。 （这是按地理的南北来分，如果是综合福建方言来说的话，福州话则属于闽东方言） 中国的方言 语系———————语言——————方言——————次方言 ┌晋语——————————┬大同话 │ └太原话 │ │ ┌陕甘语—————┬陕西话 │ │ └甘肃话 │ │ ┌东北话 │ │ ├河北话（国语、普通话） ┌北语群————┤ ├北方汉语————┼山东话 │ │ │ ├胶东话 │ │ │ └河南话 │ │ │ ┌鄂北话 │ │ │ ├楚语 │ │ │ ├湖南官话 │ └北语—————┤ ├岑江话 │ ├西南汉语————┼桂柳话 │ │ ├黔北话 │ │ ├黔南话 │ │ ├灌赤话 │ │ ├昆贵话 │ │ └滇西话 │ │ ┌合肥话 │ │ ├扬州话 │ ├江淮语—————┼南通话 │ │ ├九江话 │ │ └南平话 │ └—————————军家话〔中国福建省武平县中山乡〕 │ │ ┌北部———————南昌话 │ ├东部———————鹰潭话 │ ┌赣语 —————┼中部———————抚州话 │ │ ├西部———————宜春话 │ │ └西南部——————吉安话 │ │ ├客赣语群———┤ ┌赣西北客语————铜鼓话 │ │ ├赣西南客语————赣州话 │ │ ├赣东南客语————宁都话 │ │ ├闽西客语————┬长汀话 │ │ │ └连城话 │ │ ├饶平客家话〔潮州市；中国台湾苗栗县卓兰镇〕 │ │ │ ┌梅县话、四县话〔广东省梅州市；中国台湾〕 │ │ │ ├大埔腔〔广东省梅州市；中国台湾台中县〕 │ └客语 —————┼粤东梅江客语——┼惠阳客家话、海陆话〔广东省汕尾市、深圳市、 东莞市、清远市；中国台湾〕 │ │ └韶南〔广东省韶关市〕 │ ├四川客语 │ ├粤东东江客语〔广东省河源市、惠州市〕 │ ├粤北客语〔广东省韶关市〕 │ ├惠州客家话 │ ├浙江畲话【畲族】〔浙江省丽水市〕 │ ├江西畲话【畲族】〔江西省吉安市、上饶市‧‧‧〕 │ ├福建畲话【畲族】〔福建省南平市、宁德地区〕 │ └广东畲话【畲族】〔广东省汕头市、揭阳市、汕尾市、惠州市〕 │ │ ┌宣州话 │ │ ┌常州话 ↓ ↓ ├上海话 ↑ ├北部、太湖吴语—┼湖州话〕 汉语系┤ │ ├杭州话 ├————————吴语—————┤ ├绍兴话 │ │ └宁波话 │ ├中部、婺州吴语——金华话 │ ├南部、处衢吴语—┬衢州话〕 │ │ └丽水话 │ ├台州话 │ └温州话—————┬温州话 │ └瓯语 │ │ ┌北部、旌-占 ———旌德话 │ ├东部、绩-歙 ———歙县话 ├————————徽语 —————┼西部、休-黟 ———屯溪话 │ ├西南部、祈-德 ——祈门话 │ └严州话 │ │ ┌长-益（新湘话） —长沙话 ├楚语——————湘语—————┼娄-邵（老湘话） —双峰话 │ └吉-溆 ——————吉首话 │ │ ┌闽北语 —————————建瓯话 │ ├闽东语 ——————————福州话 │ │ └泰顺蛮讲 │ ├闽中语 ————————永安话 ├闽语群 ———— ┼莆仙语、兴化话 、莆田话 │ │ ┌闽南话—————┬厦门话 │ │ │ └中国台湾话、 │ └闽南语————┼潮汕语—————┬潮州话 │ └汕头话 │ ├雷州话 │ └海南话、琼文话 │ │ ┌粤海——————┬广东话、广州话 │ │ └东莞话 │ ├四邑话—————┬台山话 │ │ └雅瑶话、拉珈话〔 ├————————粤语 —————┼高-雷 ——————阳江话 │ │ ┌梧州话 │ ├桂南粤语————┼南宁话 │ │ └钦廉话 │ ├吴川话〔广东吴川、湛江〕 │ └蜑家话、水上话〔广东省、广西壮族自治区〕 │ ├————————儋州话〔海南省儋州市、昌江黎族自治县〕 │ ├————————猫家话【苗族】〔湖南省、广西壮族自治区〕 │ ├————————伶话【苗族】〔广西壮族自治区龙胜各族自治县〕 │ └————————平地瑶话【汉族、瑶族】〔湖南省、广西壮族自治区〕绪 论 一．现代汉民话共同语现代汉语是现代汉民族的语言，它既有共同语——普通话，也有不同的方言。（广义）现代汉民族共同语的使用情况：是全体汉族人民之间交际的语言，也是汉族与兄弟民族之间、中国人和外国人之间用来交际的语言。现代汉民族共同语的形成：现代汉民族共同语是汉民族通过长期的互相交往在北方方言的基础上逐渐形成的。现代汉语的前身：春秋时期的“雅言”（又称“夏言”），汉朝时的“通语”，明清时代的“官话”，“五四”运动时的“白话”。“白话文运动”和“国语运动”互相推动，互相影响，使民族共同语的书面形式和口语形式都得到了前所未有的发展。民族共同语的两种形式：口语和书面语。以口耳进行交际的口头形式是口语；用文字记载下来的书面形式是书面语。普通话在台湾省和海外称“国语”，新加坡则称“华语”。二．现代汉语的方言形成方言差异的主要因素：由于人口增长，生活区域扩大；由于社会动乱，人民向远方迁徙；由于山川阻隔、交通闭塞，人民往来不便；由于与异族接触，发生语言的互相影响和融合。汉语方言是汉民族历史发展的产物。汉语方言在长期的历史发展过程中，在语音、词汇和语法方面形成了各种不同程度的差异。其中语音方面的差异最大，词汇次之，语法方面的差异最小。现代汉语方言大致可以分为北方方言、吴方言、湘方言、赣方言、客家方言、闽方言和粤方言等七大方言。（一）北方方言旧称“官话”，以北京话为代表，使用人口最多，约占汉族人口总数的百分之七十以上。北方方言包括四个次方言：1、华北方言；2、西北方言；3、西南方言；4、江淮方言（二）吴方言也叫江浙话，以苏州话或上海话为代表，占汉族人口的百分之八点四。（三）湘方言以长沙话为代表，占汉族人口的百分之五。（四）赣方言以南昌话为代表，占汉族人口的百分之二点四。（五）客家方言以广东东部的梅州话为代表，占汉族人口的百分之四。（六）闽方言通行于福建大部，广东东部潮山地区和南面的雷州半岛以及海南，台湾两大省……，占汉族人口的百分之四点二。包括三次方言：闽南、闽东、闽中。（七）粤方言以广州话为代表，……港澳地区，占汉族人口的百分之五。三、新时期的语言文字工作了解：新时期语言文字工作的方针（第8页第一段新时期语言文字工作的方针……段尾）了解：我国当前语言文字工作最重要的两项任务是：大力推广普通话，促进汉语规范化；加强社会用字管理，促进汉字规范化。现代汉民族共同语的标准，这就是“以北京语音为标准音，以北方话为基础方言，以典范的现代白话文著作为语法规范的普通话“。（现代汉民族共同语的狭义解释）了解：“以北京语音为标准音”，就是以一个具体地点的方言语音作为标准音，使人们有明确的具体的活的语音标准可以遵循。“以北方话为基础方言”，就是说以北方话作为词汇规范的基础。“以典范的现代白话文著作为语法规范”，就是以现当代著名作家的具有代表性作品中的一般用例作为语法规范。（以上三点要理解 书第9-11页）绪论部分出题约占3-5分第一章 语音语音概括一、 语音的性质语音就是人类说话时发出的代表一定意义的声音。它包括生理属性，物理属性、社会属性三个方面。（此名词解释不可少字、差字）（一） 语音的生理属性了解：人的发音器官可以分为肺和气管、喉头和声带、口腔和鼻腔三大部分。（二） 语音的物理属性语音的四要素（即四个物理要素）：音高、音强、音长和音色。1、 音高就是声音的高低，决定于声波的频率。音高在汉语里的作用非常重要。2、 音强就是声音的强弱，决定于声波的振幅普通话里的轻音与音强有关。3、 音长就是声音的长短，决定于发音体振动的时间。音量与音高、音强、音长有关。4、 音色又叫音质，就是声音的特色、本质，是不同的声音能够互相区别的最基本的特征，它决定于声波振动的形式。音色的差别由三种因素造成：第一，发音体不同。第二，发音方式不同。第三，共鸣器的形状不同。（三） 语音的社会属性：它首先体现在音义结合的社会性上，还突出地体现了语音的系统性上。社会属性是语音的本质属性。二 语音的分析（一）音节音节是语音的基本结构单位，是人们在听觉上自然感受到的最小的语音片断。儿化了的两个汉字一个音节。（二）音素音素是从音色角度划分出来的最小的语音单位。音素分为辅音和元音两大类。发音时气流不一定振动声带，在口腔或咽头受阻碍而形成的音素叫辅音（又称子音）。发音时气流振动声带，在口腔或咽头不受阻碍而形成的音素叫元音（又称母音）。元音与辅音的区别：发音气流在发音器官中是否受到阻碍。元、辅区别的简答形式：1、有无阻碍；（辅音有阻碍，元音无阻碍）2、紧张状态；（辅音局部紧张，元音均衡紧张）3、气流强弱；（辅音气流强，元音气流弱）4、、响度大小；（辅音小，元音大）（三）音位音位是某种语言（或方言）里能够区别意义的最小语音单位，是根据语音的辨义作用归纳出来的。（一） 声母、韵母、声调一个音节分声母、韵母、声调三部分。声母指音节开头的辅音，韵母指声母后面的部分。一个音节如果不以辅音开头，则称为“零声母”。声调指的是音节的具有区别意义作用音高变化。三 语音的符号汉语拼音方案是记录现代汉语语音系统的法定拼音方案。汉语拼音方案主要用来给汉字注意和作为推广普通话的工具。汉语拼音的五大块：字母表、声母表、韵母表、声调符号、隔音符号。（第24-26页）第二节 普通话的辅音和元音一、辅音的发音分析辅音的发音过程有三个阶段：一是成阻，二是持阻，三是除阻。（一）辅音的发音部位发音部位：发音时气流受到阻碍的部位。辅音发音部位的七类：双唇音、唇齿音、舌尖前音、舌尖中音、舌尖后音、舌面音、舌根音。（二）辅音的发音方法发音方法：气流破除发音阻碍的方法。1、阻碍的方式：根据成阻或除阻的方式不同，可以五类1） 塞音（暴破音）：b、p、d、t、g、k（结合辅音声母表记，前三组前两位）2） 擦音：f、s、sh、r、x、h3） 塞擦音：z、c、zh、ch、j、q（结合辅音声母表记，后三组后两位）4） 边音：l5） 鼻音：m、n、ng2、声带是否振动：分清、浊两类。1） 清音：b、p、d、t、g、k、z、c、zh、ch、j、q、f、s、sh、x、h2） 浊音：m、n、ng、l、r清、浊音记法：声母中除去浊音，其余都为清音，故记住浊音的5个就可以。3、气流的强弱：分送气音、不送气音两类。1） 送气音：p、t、k、c、ch、q2） 不送气音：b、d、g、z、zh、j注：声母表里每组第一个音为不送气音；每组第二个音为送气音。只有是塞音、塞擦音时，才考虑送不送气。一、 元音的发音分析元音的性质有以下三个方面决定：（舌头的高低、前后和嘴唇的形状）舌头的高低分四度：高元音、半高元音、半低元音、低元音；舌头的前后分三度：前元音、央元音、后元音；嘴唇的形状分两种：圆唇元音、不圆唇元音。普通话的元音分：单元音和复合元音两种。（一） 单元音发音时舌位和唇形始终不变的元音叫单元音。单元音分为舌面元音、舌尖元音、卷舌元音。1、 舌面元音：i、u、Ü、a、o、e、ê2、 舌尖元音：-i[ ]，只出现在声母z、c、s后面。-i[ ]只出现在zh、ch、sh、r后头3、 卷舌元音：er注：配第35页的舌面元音舌位图，会方便记忆。（二） 复合元音发音时舌位和唇形都有变化的元音叫复合元音。复合元音包括：1、 前响二合元音：ai、ei、ao、ou、ao2、 后响二合元音：ia、ie、ua、uo、ue3、 中响三合元音：iao、iou、uai、uei第三节 普通话音节的分析一、 声母普通话的22个辅音当中，除知根浊音ng（以韵母中出现）不能出现在音节开头，其余21个辅音都可以充当声母。声母共22个，其中一个为零声母。二、 韵母普通话有39个韵母。根据韵母的组成成分，分为单元音韵母、复合元音韵母、鼻音韵母三类。（一）单元音韵母由单元音充当的韵母共有10个，即：i、u、u、a、o、e、ê、-i、-i、er（二）复合元音韵母复合元音充当韵母共有13个。前响复合韵母：ai、ei、ao、ou、ao；后响复合韵母：ia、ie、ua、uo、ue；中响复合韵母：iao、iou、uai、uei（三）鼻音韵母鼻音韵母：则元音和鼻辅音一起构成的韵母。可以出现在音节末尾的辅音只有舌尖中浊鼻音n和舌根浊鼻音ng。n即可出现在音节的开头，又可出现在音节的末尾；ng只出现在音节的末尾。普通话里有16个鼻音韵母。1、 舌尖中鼻音韵母8个：an、ian、uan（u加点）、uan、en、in、uen、un（u加点）2、 舌根鼻音韵母8个：ang、iang、uang、eng、ing、ueng、ong、iong开口呼：没有韵头而韵腹又不是i、u、u（u加点）的韵母齐齿呼：韵头或韵腹是i的韵母。合口呼：韵头或韵腹是u的韵母。撮口呼：韵头或韵腹是u（u加点）的韵母。三、声调声调主要是由音高决定的。调值即声调的实际读法，是每个音节都具有音高变化形式。调值采用“五度标记法”。线条所表现的高低升降的类型叫做调型。注：要会运用调值标记法及记清第42页的图表示方法。在答题时，要注意题的问法：调值用五度标记法标注；声调用阴、阳、上、去添写。调类指的是声调的类别，是通过归纳一种语言或方言的全部调值而得出的类别。普通话的声调有四个调值：阴平[55]、阳平[35]、上声[214]、去声[51]注： 中古汉语的调类演变为普通话的调类，有三条重要规律：第一是“平分阴阳”；第二是“浊上变去”；第三是“入派四声”。四、音节的构成方式（此节为重点，需多看几遍）普通话的音节结构分声母、韵母、声调三部分。韵母又分成韵头、韵腹、韵尾三部分。韵腹又叫主要元音，是韵母中发音开口度较大、声音最响亮的元音。所有的单元音都可以构成韵腹。韵头又叫介音，是介于声母和韵腹之间的高元音。韵头开口度较小，响亮度也较差，只能由i、u、u（u加点）三个高元音构成。韵尾指的是一部分韵母后面的收尾部分，有元音韵尾和辅音韵尾。元音韵尾由i、u构成。辅音韵尾由n、ng构成，韵腹和声调是每一个音节都必须具有的。注：熟记第45页中音节构成类型的十二种格式，注意列表中傲、野、卫、曹、贵几个字的分解方式。十二各格式中，最复杂的格式包含四个音素和一个声调，简单的格式只包含一个音素和一个声调。元音在音节里可以连续排列，最多时达到三个。五、声韵的配合规律普通话有21个辅音声母和一个零声母，有39个韵母。普通话声韵配合规律主要的6点：1、 双唇音b、p、m能和开口呼、齐齿呼的韵母配合，和合口呼韵母配合只限于音韵母u,不能得撮口呼韵母配合。2、 唇齿音f能和开口呼韵母配合，和合口呼韵母配合只限于单韵母u，不能和齐齿呼、撮口呼的韵母配合。3、 舌尖中音d、t和n、l与韵母的配合关系略有不同。 n、l能和四呼的韵母配合， d、t不能和撮口呼韵母配合，能和其他三呼的韵母配合。4、 舌尖前音z、c、s，舌尖后音zh、ch、sh、r，舌根音g、k、h，这三套声母的配合关系相同，都能和开口呼、合口呼的韵母配合，不能和齐齿呼、撮口呼的韵母配合。（此点易出选择题）5、 舌面音j、q、x与前面三套声母相反，只能和齐齿呼、撮口呼的韵母配合，不能和开口呼、合口呼的韵母配合。6、 在全部声母中，唇齿音f能配合的韵母范围最窄；舌尖中音n、l和零声母Ф能配合的韵母范围最宽，它们和四呼的韵母都能配合。配合声母最多的是开口呼，配合声母最少的是撮口呼。（此点重点）第四节 方音辨正 （非北京同学注意一下书里的例句即可）第五节 轻声 儿化 变调一、 轻声轻声：一个词或一句话里有的音节失去原有的声调，变得又短又弱的声调，这种语音现象就是轻声。声调主要决定于音高，而轻声的开成取决于音强和音长。轻声的规律：1、助动词；2、虚词；3、表示方位的成分；4、用在动词后表示趋向的词；5、叠音名词及动词叠用后的第二个音节。（轻声规律留意一下书上例词即可）轻声的作用：轻声有分辨词与非词、分辨词义和分辨词性的作用。二、 儿化儿化：普通话的卷舌韵母“er”不与声母拼合，除自成音节外，还可以附加在别的音节的后面，和前面的韵母融为一体。使前面的韵母变成卷舌韵母。这种现像叫“儿化”。儿化的作用：区别词义和词性，有的情况下表示细小、亲切的色彩。三、 变调音节和音节连在一起念时，由于互相影响，本调会发生变化，这种变化就叫变调。（一）上声的变调1、上声+上声=阳平+上声（两个上声字相连，前一个上声字变读阳平）2、上声+非上声=半上+非上声1、 上声+轻声（非上声）=半上+轻声2、 上声+轻声（上声）=阳平/半上+轻声（二）“一”的变调1、在阴平、阳平、上声前读去声。2、在去声前读阳平。3、在重叠的单音动词中间读轻声。（三）“不”的变调1、在去声前读阳平。2、在正反并列提问式中和可能补语否定式中读轻声。注：留意（一）（二）（三）中的例子。第六节 语调和朗读一、 语调语调：指的就是有表达语义和感情作用，贯穿全句的语音的高低升降、轻重顿挫的变化形式。包括停顿、重音、升降三个方面。（一） 停顿停顿可分为语法停顿、逻辑停顿、节奏停顿三种。1、 语法停顿：是由句子的语法关系所决定的停顿。标点是语法关系的书面标志。2、 逻辑停顿：为了表达感情和强调某一语义的需要而采用的停顿。3、 节奏停顿：为了显示韵文的节奏而采用的停顿。（二）重音重音分为语法重音和逻辑重音两种。1、 语法重音：指的是根据语法结构的特点而采取的重读。2、 逻辑重音：指的是根据语义或感情表达的需要而采取的重读。注：语法与逻辑的对比（书中例句）。（三）升降语调升降指的是整个句子的音高变化，它是语调的主干，最能表达出全句的思想感情。了解语调升降的四种类型：升调、降调、平调、曲折调。
区别在于：信阳介于鄂豫皖边缘地带，恰巧处于中原官话、江淮官话、西南官话的交汇处，方言独特性强是毫无疑问的。进行方言调查，是为了更好的推广普通话，达到国家推普的目的。具体说来方言与普通话的主要差别表现在语音方面，所以建议你把主要精力放在语音调查上，此外还有词汇方面的差异（主要是同一事物不同名称），还有一部分语法差异和特殊表达。
信阳方言特点之一是“h”、“f”音不分，譬如“黄飞鸿”，信阳话读作“房非红”。再者信阳话“l”与“n”音不分，譬如“奶奶”信阳很多地方读作“lai，lai”，“脑袋”读作“老袋”等等。信阳话大多没有卷舌音，信阳固始县尤为特殊，完全没有卷舌音和翘舌音，“zh”、“ch”、“sh”与“z”、“c”、“s”读音完全没有区别，譬如说“十二”信阳话读作“石爱”，“吃饭”读作“ci 饭”，“执照”读作“zi 灶”...注：信阳以东大部分地区方言都有江淮官话典型的翘舌音，但处于信阳潢川和安徽六安之间固始县确完全没有翘舌音。【信阳方言音系】一、古晓、匣母合口字并入非组，hu-→→f-，即所谓的hu、f不分。二、保留古代疑母字，比普通话多一个声母ng，例如 我－ngo，饿ngo，伢－nga。三、泥、来二母相混，即l、n相混，为自由变读。四、古精组与知系字相混，将zh声母并入z。 资=知五、古曾、梗二摄舒声与深、臻两摄相混。eng读作en六、光山、新县等地保留古见系洪音，声母g、k、h不分不颚化。 鞋=孩七、开口呼韵母常在信阳话中失掉借音u。对=dei，灰=fei八、声调4~6个不等，罗山化有入声，新县话去声分阴阳，为阴去、阳去。信阳市区话只有4个声调。和江淮官话不同，咸山摄没有三分，即 官=关，和西南官话差异在声调上。
仅供参考: 日本语の暧昧さについて--挨拶语を中心に目次要 旨中文摘要はじめに第一章 日本语の暧昧表现1.1日本语の暧昧さの定义 1.2挨拶语の婉曲表现，省略表现，断り表现の暧昧さ 1.2.1婉曲表现 1.2.2省略表现 1.2.3断り表现 第二章 日本语の暧昧さの形成の原因2.1 自然要素 2.2 思想意识の影响 2.2.1 民族の文化の精神 2.2.2 日本人の価値観 2.2.3 付き合い方式第三章 暧昧さが社会にあたえた影响3.1 暧昧さが日本の経済，文化，生活にあたえた影响3.1.1 暧昧さが経済にあたえた影响3.1.2 暧昧さが文化にあたえた影响3.1.3暧昧さが生活にあたえた影响 3.2暧昧さが异文化交流にあたえた影响终わりに参考文献谢 辞
学术堂最新整理了一部分日语专业毕业论文题目，欢迎大家进行参考：日本女性对历史的影响日本人の宗教信仰に対する多様性につ日本人の宗教信仰に対する多様性について日本人的时间意识日本语の拟音语と拟态语に関する研究试论日本青少年犯罪的现状及其原因战后日本的城市化和农村直面20世纪初日本社会黑暗面的革命战士——小林多喜二宗教对日本企业文化的影响,不结婚？还是结不了婚？关于中日剩女的出路的思考从“衣食住”看日本文化从《海螺女士》看战后日本家庭状况从KY式日语中看日本年轻人现状从亲属称呼看中日家族制度的异同从日本“黑猫宅急便”展望中国快递业——以服务为中心从日本人的服务意识看日本文化从资源的节约和防灾来看日本人的危机意识关于近年苹果、三星的成功模式的探讨关于日本的恐怖电影—以其发展史及盛行理由为中心关于日本的企业文化—以丰田公司为中心
通过研究日语的促音，来伸展到浊音，音读训读，再往大了研究下语言的构成。其实你选这个论文论点真的挺低的···