端点检测本科毕业论文范文

认真写好一篇论文，对自己的专业知识会有更好地理解。这是我为大家整理的毕业论文2000字范文，仅供参考!毕业论文2000字范文篇一：《分析对会计政策选择问题的思考》摘要:本文针对会计政策选择的概念、遵守的原则、改革的思路进行认真的理论阐述,指出会计政策选择的重要性和必要性。关键词:会计政策选择;会计核算体系;思考一、会计政策选择概述国际会计准则将会计政策定义为“在编制会计报告时,管理人员所采用的原则、基础、法规和程序。但在使用中需要根据企业的具体情况,选用最能恰当地表明其财务状况和经营成果的政策。”而我国《企业会计准则——会计政策、会计估计变更和差错更正》规定:“会计政策是指企业在会计确认、计量和报告中所采用的原则、基础和会计处理方法。” (一)会计政策选择的概念会计政策选择是会计主体一种有目的的、在会计政策中进行挑选的行为,它既包括某项经济业务事项初次发生时的初始会计政策选择,也包括由于客观环境的变化而变更原会计政策,即对以往选定的会计政策进行调整。因此,会计政策的选择是一种行为、一个动态的过程,贯穿于企业从会计确认到计量、记录、报告诸环节构成的整个会计过程。同时,会计准则中的真空地带——即没有规定的一些超前、特殊的经济业务如何进行会计处理之处,也属于会计政策的选择范围,此时企业拥有完全的选择权。企业选择不同的会计政策会产生不同的会计信息,将导致企业各个关系集团之间不同的利益分配结果和决策行为,进而影响社会资源的配置效率和结果。因此,企业各相关利益集团都很重视和关注会计政策的制定和选择问题。 (二)会计政策选择产生的原因分析 1.会计政策选择会产生一定的经济后果。所谓经济后果,是指不论有效证券市场理论的含义影响如何,会计政策的选择会影响公司的价值。从本质上说,经济后果就是认为企业的会计政策及其变化是有影响的,虽然可能不影响企业现金流量,但却能影响企业的价值及其股票价格。会计规范制在制定准则或规章时,要考虑制定会计规范的成本;会计规范使用者要考虑会计政策的选择所带来的经济影响。因此,会计规范是规范制定者和各利益集团相互斗争、相互妥协的产物;是在相互平衡妥协的基础上暂被利益各方认同的准则。 2.会计准则的不完全性。会计准则作为一种合约,它的制定并不是纯技术性的,而是各利益相关方相互间多次博弈的结果,在不断地博弈过程中,一次又一次地打破均衡,从而不断完善修订准则。因此,会计准则是一种不完全的合约,这就为企业进行会计政策选择提供了可能性。在实践中常常会出现企业的会计处理“无法可依”的现象,这也为会计政策选择提供了空间。二、会计政策选择遵循的原则 (一)合法性原则在我国,会计政策一般是国家或政府为规范会计运行,对其运行的原则、程序和方法所做出的制度安排。从而达到在社会各个主体之间合理地调节和分配社会收益,实现社会和谐的目标。因此,所有政策的选择必须遵循国家的意志,各个会计主体必须严格地遵循宏观会计政策的原则和程序,做出符合其规范的选择,不能超越国家规范而滥用会计政策。 (二)公允性原则企业自主权的扩大和会计准则的不完善,给企业会计政策的选择提供了很大的发挥空间。我们一定要注意利益协调而不是损人利己。 (三)一贯性原则为了使企业的会计信息具有可比性,企业选用的会计政策前后各期应该保持一致,不得随意变更。但是,也要灵活理解和运用,如果已经选用的会计政策使其提供的会计信息就应该从经济环境和自身经营情况出发,重新选择最能恰当反映企业财务状况和经营成果的会计政策。 (四)成本效益原则任何选择都是有成本的,企业在选择会计政策时应权衡操作及提供会计信息的成本与效益。在考虑自身经营特点和基本会计信息质量得到保证的基础上,企业应选择便于理解和实施的会计政策,并尽可能地降低操作成本。 (五)谨慎性原则企业在选择会计政策时不应该抱有投机心理,而应采纳谨慎的态度,合理的核算企业的或有事项,不高估资产和收益,也不低估负债和费用,从而尽可能的降低企业风险和经济业务的不确定性。参考文献: [1]刘叔申,王林。论现代企业制度下的企业会计政策[J].会计研究,1996,9. [2]李姝。基于公司治理的会计政策选择[J].会计研究,2003,7. [3]徐维兰。我国上市公司会计政策选择状况的分析[J].贵州商业高等专科学校学报,2006,1. 毕业论文2000字范文篇二：《护理毕业论文范文》论文摘要：随着现代医学模式的转变，心理护理的作用日益受到重视。心理护理学作为一门实践性很强的应用学科，已得到普遍认可并广泛应用于临床护理实践。心理护理作为现代护理模式的重要组成，应贯彻临床护理全过程，遍及护理实践的每一个角落。做好心理护理，掌握、提高交流技巧，做好心理疏导。论文关键词：心理护理育龄妇女语言语言作为人类最重要的交往工具，是信息传递最强有力的手段，它可以直接地及时地交流信息，沟通情感。但有时不恰当的语言表达，往往会产生误导，产生适得其反的作用。为了减轻紧张、焦虑情绪，在手术等候期间，患者可以借助优美、流畅的轻音乐，得到适当调整和放松。整个手术过程中患者有任何不适或需要，可随时向巡回护士提出。掌握交流技巧，碰到患者提出的问题无法及时正确回答，有时解释不当，会加重患者的心理负担。另有的护士则不善言辞，与育龄妇女交谈时总觉得无话可说。为了使大家掌握交流技巧，提高语言表达能力，平时晨会抓紧各方面知识训练，模拟心理问题，寻找最佳语言表达方式。掌握交流技巧，取得信任。在不断实践基础上，不断完善。常年以来，心理护理问题在我们指导站非常普遍而且十分突出，应引起医务人员、育龄妇女、家属、亲友和社会的足够关注。正确对待和认真解决心理问题，并尝试从各自的角度，调动育龄妇女的积极心理因素，防止不良心理反应的发生，营造和谐的诊疗心理环境，向有利于康复的方向发展，为构建和谐社会和睦家庭、共享健康快乐的美好人生贡献爱心和力量。育龄妇女到我们指导站，我们护理人员应当做到热情地接诊，亲切而又耐心地询问，悉心体贴关怀周到，建立良好的关系，使育龄妇女感到医护人员可信，医护人员可以让她们信任和放心，同时对育龄妇女来说又是在精神上得到支持、鼓舞和依靠的力量，使育龄妇女感到放心，从而获得安全感。计划生育四项手术后遗症患者随着病情变化，有时高兴、有时悲伤、有时满意、有时失望;紧张、焦虑、忧愁、愤懑、急躁、烦闷等消极情绪也经常出现。有些后遗症患者，由于长期的疾病折磨，人的性格也会发生变化，比如以往那种兴高采烈、生机勃勃的形象不见了，代之以动作迟缓、情感脆弱、谨小慎微、被动依赖、敏感多疑，处处以自我为中心等表现。这些后遗症患者会过分关注自己的机体感受，过分计较病情变化，一旦受到消极暗示，就迅速出现抑郁心境，有时还可产生悲观厌世之感。为了减少四项手术后遗症，我们护士必须做到态度和蔼、语言亲切、医疗操作技术要娴熟、工作作风要严谨，使她们取得对我们的信赖。在日常护理中，要加强基础护理、心理护理、给予她们更多的安慰和鼓励，使她们在良好的心理配合下，接受手术。另外，幽雅的环境、舒适的治疗条件，也能减少生理和心理上的不适感觉。因此，为她们创造一个和谐、舒适、安全、安静的环境就显得非常必要。 1 四项手术、术前的心理与心理护理无论手术何等重要，也不论手术大小，对育龄妇女都是较强的紧张刺激。如果意识到了这种紧张刺激，就会通过交感神经系统的作用，增加肾上腺素和去甲肾上腺素的分泌，引起血压升高、心率加快，有的临上手术台时还可出现四肢发凉、发抖、意识域狭窄，对手术环境和器械等异常敏感，甚至出现病理心理活动(如：心情紧张就有可能出现人流综合征)。因此，术前的心理护理具有极为重要的意义，为此应当进行术前心理咨询。咨询应由专业的医生和护士进行，耐心听取患者的意见和要求，向家属详细说明手术经过，阐明绝育手术是很小的手术，尤其要对手术的安全性做好充分的说明，决不能向患者强调什么千分之一的危险性。专业性和权威性的咨询对患者获得安全感极为重要，还要依据不同的育龄妇女用恰当的语言交代术中必须承受的痛苦。输卵管结扎术是在局麻下做的下腹部手术，就应告诉育龄妇女术中牵拉脏器时会感到不适和疼痛，届时应有思想准备，并行深呼吸，努力放松，可以减轻疼痛等。另据研究报道，术前焦虑程度对手术效果及预后恢复的快慢也有很大的影响。资料表明：有轻度焦虑者，效果较好;严重焦虑者，预后不佳;而无焦虑者，效果往往更差。这是因为，无焦虑的患者由于对医生或手术过度依赖，过分放心，对生理上带来的不可避免的痛苦缺乏应有的心理准备。另有手术的环境和气氛也极为重要，所以手术室一定要整齐清洁，床单无血迹、手术器械要掩蔽。一个手术室内最好只摆一张手术台，不宜几个手术台并排摆列，以免产生消极暗示。手术室医生和护士的举止言谈也十分重要，因为他们一进手术室就失去了对自己的主宰，一切痛苦大小甚至包括生命如何，全都由医生和护士掌握了。所以，医生和护士都应端庄大方、态度和蔼、言语亲切、使患者产生安全感。术中医生、护士都应时刻注意患者的情绪变化，如患者心理过度紧张时应及时给予安慰。器械护士必须手疾眼快地配合手术，医生之间要全神贯注、紧密合作，以减轻患者的痛苦。手术室内不应闲谈嬉笑，也不要窃窃私语，应尽量减少、减轻手术器械的碰击声，避免给患者的一切不良刺激。在术中一旦发现病情变化或发生意外，医护人员要沉着冷静，不可惊惶失措，以免给育龄妇女造成恐怖和紧张[1，2]。 2 四项手术、术后的心理与心理护理育龄妇女经过手术，这时她们渴望知道自己的真实情况和手术效果。医生护士应以亲切和蔼的语言及时告知手术效果，进行安慰和鼓励，告诉她们手术进行得很顺利，只要忍受几天痛苦，在正确的医疗护理下，很快就能恢复健康了。这时可能产生新的疑虑，怕伤口裂开，发生意外(因为现在的输卵管结扎手术外层皮肤不缝合)。这时就要告知如何适当进行活动、注意事项及健康指导，让她们听喜欢的音乐等。同时医生和护士应当传达有利的信息，给予鼓励和支持。帮助育龄妇女克服抑郁反应。个别育龄妇女术后平静下来之后，会出现一些抑郁反应，主要表现有：不愿说话、不愿活动、食欲不振及睡眠不佳等状况。患者的这种心理状态如不及时地排解和调整，必将影响其及时下床活动，而不能尽早下床活动将会影响呼吸系统、循环系统及消化系统等功能，容易产生营养不良、静脉血栓或继发感染等。所以要努力帮助这些育龄妇女解决抑郁情绪。要准确地分析其性格、气质和心理特点，注意她们不多的言语涵义，主动关心和体贴她们，总之，使她们意识到既然已顺利手术，就要争取早日恢复健康。 3 体会为了减少四项手术后遗症，我们护士要严格遵守诊疗和护理操作规程，还应根据不同服务对象应用不同的心理疗法，积极做好心理护理工作，常言道“言为心声”，语言是人与人进行情感交流最直接的方式，作为护理人员，应该充分利用语言，把一片爱心传递给育龄妇女，根据其心理问题逐一认真、正确的解释指导，从而获得理解和信任，解除或减轻术前焦虑情绪，保证手术顺利进行，充分体现“一切以育龄妇女为中心”的工作宗旨，符合和谐社会的需要，也是现代医学模式的需要。通过我们的努力余杭区四项后遗症患者逐年减少，3年(2006、2007、2008年)未增加一例。参考文献 1 李小寒，尚少梅.基础护理学，第4版.北京:人民卫生出版社，2006. 2 周郁秋.护理心理学，第2版.北京:人民卫生出版社，2006. 毕业论文2000字范文篇三：《试析知识经济时代下的人力资源管理》长期以来我国对人才的重视相对缺乏，没有养成良好的人力资本意识，随着知识经济时代的到来，我国的人力资源管理面临诸多挑战。知识经济又称人才经济，因人才是知识的重要载体，加强对人才的合理开发与利用至关重要，为此应将人力资源管理提升到战略高度，注重对人才的培养、选拨、管理，改变传统人力资源管理模式，注重创新发展。一、知识经济与人力资源概述 (一)知识经济对于知识的概念并不陌生，主要是指认知与技能，是人类通过学习与实践所形成的对客观世界的认识，随着时代的进步，经济活动中知识的地位逐渐提升，而这种知识占据主导地位的现象则被人们称之为知识经济。伴随科技水平的突飞猛进，以科技为核心的知识经济形态逐渐成为全球经济的主流形式，知识经济时代的到来成为事实。 (二)人力资源人力资源是劳动者具备的能力与素质的总和，其中能力是基础性资源，包含劳动者在生产经营活动中所发挥出来的体力与智力，将会对经济活动带来重大的推动作用;素质则是交易性资源，其包含的内容较多，涉及到劳动者的信誉、道德、社会关系等，高素质的人力资源会具有良好的信誉与社会关系，并且职业道德水平较高。人力资源管理就是对基础资源进行合理分配，对交易性资源进行提升的过程，通过管理活动使劳动者的主观能动性得以充分发挥，帮助组织更早的实现发展目标。二、人力资源管理在知识经济时代下面临的挑战 (一)高新技术日新月异科技是知识经济的核心，基于知识经济时代背景下，高新技术发展日新月异，各种信息化产品不断推陈出新，沟通并非只有面对面交流这一种形式，如何适应高新技术的快速发展，追赶技术进步已成为人力资源管理的一大挑战。利用高新技术产品，人与人之间的沟通更加便捷，人才资源的合理配置更加高效，极大的提高了人力资源管理的效率。 (二)知识全球化增大了竞争压力近几年来，全球化日渐突出致使市场竞争压力越来越大，相关研究表明，在经济全球化背景下，组织拥有的“知识”越多，所具有的竞争优势就越大，就越能在激烈的竞争中占据一席之地。人力资源是知识资本的重要体现，知识全球化要求对人力资源管理进行创新，只有创新经营方式与管理模式，才能保证人力资源的充分利用，促使“知识”、“人才”创造更多的价值。 (三)优秀人才纷纷走向国际知识经济时代背景下，优秀人才在组织中有着中流砥柱的作用，将直接关系到组织的综合实力，然而相对于发达国家而言，我国的经济水平相对偏低，很多优秀人才纷纷走向国际舞台试图发挥自身价值，这就造成国内人才稀缺。如何发掘并挽留人才成为当前人力资源管理中面临的重大挑战，管理者需要创新人才招纳机制，同时完善激励制度等，为人才的留用打下良好的基础。 (四)人才的高素质要求知识经济时代下对人才提出了更高要求，在基础知识结构上不仅要具有扎实的学科知识，还要对其他多种知识有所涉猎，比如经济、法律、管理等科学;在能力素质上，既要有着较高的心理素质，具有坚强的意志与永不言败的决心，同时随机应变能力要强，在信息量与日俱增的时代保持敏锐的感知力;除此之外，优秀的人才会与时俱进、不断创新，重视学习的重要性，通过学习掌握更多的专业技能，并面对竞争发挥自己的创新能力。知识经济时代下优秀人才判定标准的提高，将增大人力资源管理难度，在招人、留人、用人、管理人等诸多环节提升工作难度。三、人力资源管理在知识经济时代下的创新发展建议 (一)管理意识中体现“以人为本” 知识的主要承载者是人，因此应以“人”为中心，注重对人才的发掘、培养、利用，学会在管理中尊重人才。在知识经济时代中，组织要充分利用知识对人才进行合理配置，在生产经营与决策制定等过程应重视人才，通过对人力资源的配置与监督，调动人才的主观能动性。同时，在管理中应重视人才的需求，为人才提供培训、学习的机会，满足其基本的技能需求;领导需要加强对人才的关心，通过巡视与基层劳动者进行交流，做到关心鼓励员工，及时掌握员工的心理需求，并根据员工业绩制定相应的奖惩。“以人为本”的管理意识将利用人才的招聘与留用，尤其是在物质生活水平得以满足的新时期，人们对心理需求的关注大于薪酬与奖金，尊重、关心、激励必将成为人才管理的重要法宝。 (二)组织结构朝扁平化发展我国传统的组织管理模式采用的是多层次结构，被人们形象的比喻为“金字塔”型，组织决策通过最高层逐渐向下级渗透，因为组织结构层次过多，在信息传递过程中往往出现较多的阻碍。当前，随着知识经济时代的到来，信息技术在组织中被广泛运用，各部门之间信息传递十分便捷，这也决定传统管理形式必将改变，扁平化组织结构已成为必然。所谓扁平化组织结构，主要是指从决策层到最低层组织层次减少，组织普通员工可就全局问题进行谏言，通过团队合作与新型共享发挥人才作用的结构形式。组织结构的朝扁平化有利于人才更好的发挥其能动作用，管理效果更加显著。 (三)创新人力资源管理模式传统的管理模式更加注重监督与控制，具有的上下等级十分明确，上级下达任务，管理者对人才尽心监督，劳动者按照规定的模式进行劳作。该种管理模式不存在尊重与平等，将人力资源同其他物质资源一同对待，极大的限制了劳动者才能的发挥，打击了员工的积极性。为此在知识经济时代应对管理模式进行创新，为员工提供一个施展才能的平台，以柔性化的管理方式激励员工积极参与到组织发展之中，由领导者实施指导作用，管理者采用先进技术对人才需求进行分析，以全新的管理模式促进人才潜能的发挥。 (四)建立健全激励机制人才的留用离不开激励机制的作用，只有建立健全激励机制才能激发员工的工作积极性，在实际的工作中更具创造力，要想健全激励机制应从多方面入手：第一，改善组织的工作环境，工作环境是否舒适将在很大程度上决定是否能够留住人才，只有将组织环境加以改善，为员工提供合理的薪酬与福利，才能增加人才留用的概率。第二，奖惩制度的制定。具体明确的奖惩制度可对组织成员进行行为规范，为组织员工考核提供主要依据，使其感受到组织的公平公正，从而提升员工对组织的认同。第三，做好沟通与交流工作。沟通与交流是人力资源管理的主要内容，良好的沟通会引导员工与组织发展相融合，员工作出个人行为时会充分考虑组织利益，同时也能够及时获知员工的需求，尽可能满足组织成员物质与心理多方面的需求。 (五)加强组织文化建设培养团队精神作为一项重要的无形资产，组织文化会对组织的发展起到潜移默化的影响，通过长期的积累，组织成员会对文化价值产生认同，为此在知识经济时代人力资源管理应将组织文化作为一项重点内容，帮助员工树立正确的价值观念。只有组织员工对文化价值形成认同，才能提升自己的归属意识，在实际的工作中将组织发展与个人利益结合在一起。与此同时，知识经济时代注重合同探究，组织成员个人的力量必将有限，应加强对团队精神的培养，促进员工之间的信任程度，通过协作创新共同完成经济活动。四、结语综上所述，科技知识高度发展的新形态下，组织进行人力资源管理成为关键所在，然而面对知识经济时代的到来，我国的人力资源管理面临的挑战也相应的增加，比如说高新技术日新月异、知识全球化、优秀人才纷纷走向国际、人才的高素质要求等等，在很大程度上增加了人力资源管理的难度。面对知识经济时代的到来，组织应从多方面进行创新，增强人力资源管理的效率，当前较为有效的创新措施有管理意识中体现“以人为本”、组织结构朝扁平化发展、创新人力资源管理模式、建立健全激励机制、加强组织文化建设培养团队精神等等。猜你喜欢： 1. 毕业论文指导教师评语 2. 2017毕业论文范文大全 3. 网络专业毕业论文5000字左右 4. 本科毕业论文范本 5. 毕业论文优秀范文 6. 毕业论文承诺书范文

一、毕业论文的选题选题是论文写作的首要环节。选题的好坏直接关系到论文的学术价值和使用价值，新颖性、先进性、开创性、适用性以及写作的难易程度等。下面重点谈谈选题的原则：1．要客观需要，颇有价值。选题要根据我国经济建设的需要，具有重大的理论和实用价值。例如“企业联盟问题研究”，就是这样。正如一汽集团李启祥副总经理说，我国汽车与国外的汽车竞争，无论是技术、质量、品牌、功能、成本和规模经济等都比不过人家，只能靠一体化，战略联盟，与“大众”合资进入世界大汽车集团，靠国外发展自己。因此，关于战略联盟的研究，既满足了我国经济建设的需要，又具有重大的理论和实用价值。2．要捕捉灵感，注重创新。论文的生命在于创新。创新的含义非常广泛，是指一种新的观点，创立新说，新的论据(新材料)，新的补充，新的方法，新的角度。也有人说创新指研究的内容是新的，方法是新的，内容与方法都是新的。还有人认为创新指独特见解，提出前人未曾提出过的问题，纠正前人的错误观点，对前人成果进一步深化、细化、量化和简化等。由上可见，一篇论文总要有一点创新，否则就算不上真正的论文。创新靠灵感，灵感靠积累。只有在长期的艰苦砥砺中才能偶然产生一点思想的火花，而这稍纵即逝的思想火花就可能变成学术创新的起点。

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毕业论文写法如下：

一、论文的名称：将你对XX的研究成果的核心概念列为题目并附下署名。

二、内容提要：简明扼要的摘录你对XX论述的主要内容，要求精、短、完整、300字以内为宜。

三、找关键词：从论文的题目、内容提要和主要内容里找出3--8个，具有XX特征的关键词，关键词必须是能正确表述论文中心内容的词汇。需另起一行，将关键词排在内容提要的左下方，以便检索。

四、写正文的引言（前言）：概括的表明作者写此论文的目的、意义及论述的范围。要求短小、精悍，紧扣主题。

五、论文的正文部分：

1、提出XX的问题（论点）。

2、分析XX的问题（论据和论证方法）。

3、解决XX的问题（解决方法和解决步骤）。

4、得出结论。

六、列注论文的参考文献。

论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

本科学术不端论文检测

知网查重系统中，若是检测出的重复率在30%以内那么算作合格，不过有些学校也会有自己的一套合格标准，例如去年有所学校就是按照20%的重复率来作为论文合格标准的；若是在30%到50%这个范围之内那么算作抄袭，而高于50%的则算作严重抄袭。

很多人第一次接触到论文查重，所以可能不知道论文查重是什么。怎么使我们的查重率降低，不用担心论文的重复率，这些问题我相信很多人都非常重视，并且关注着。今天小编就给大家来具体说说这些问题。cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。

本科毕业论文是怎么进行查重的？

一般在学校这方面来看，本科毕业论文重复率的要求一般是在20％左右。只要达到这个重复率标准，我们才可以进行接下来的答辩，但是论文查重通过只是一般的要求，有的学校要求会更加严格一些，例如需要重复率达到15%才能参加答辩，所以不同学校有不同要求，这取决于不同的学校。

本科毕业论文的重复率标准是什么？

不管做什么都必须有个标准，这样可以更好的开展学习。如果一篇论文中出现了一些相关专业技术术语，这通常我们不会影响包括在重复率中，但如果通过这些术语在论文中使用得太频繁，那么在查重过程中也可以更加突出显示这些术语。

正如我们所知，本文回顾重复率标准，在了解的过程当中，我们需要按照学校给出的重复率标准做好，我们必须首先理解论文的一些基本论文查重制度，这样在进行论文修改时，才会得到比较有效的结果。

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一、严格遵守格式规定

学校或杂志对论文都会有具体的要求，规定的格式可以通过查重系统更好地方便论文的识别和检测，不管是毕业论文，还是职称论文。学校和杂志一般都会配合某一种论文查重系统，如果论文查重后达不到要求，那么对最终检测结果产生一定影响的可能性是非常大的。

二、坚决不抄袭、剽窃行为

在学术界，对不恰当行为的容忍度是非常低的，如果发现一篇论文有不恰当的行为，那么造成的后果就不只是改写那么简单了，尤其是对有一定声望的人来说，这种影响是非常大的。现在的技术越来越发达，论文查重系统可以精确地检测出论文内容中有哪些是重复的，因此不能抄袭别人的作品，因为这样对学校或者老师来说也是一种尊重，对自己来说也是一种责任。

三、选择可靠的论文查重系统

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学术不端一般是通过知网查出来的。

论文是否存在学术不端通常只需要通过知网查重获得的查重检测报告就能知道，这是各单位或高校为了避免投稿作者有学术不端的行为，所以投稿后会在第一时间对论文进行查重的原因。一般论文查重率若是在50%或是超出50%，基本上就能判断论文有抄袭的行为，而抄袭是属于学术不端的，这就能判断该作者存在学术不端的行为。

当然，每本期刊对投稿作者是否存在学术不端行为在查重率方面的要求是不一样的。有的杂志社论文超过30%也会被认定为学术不端，所以建议在投稿前一定要了解清楚投稿期刊对论文查重率的要求，方便作者在投稿前控制论文查重率。重复率问题只是导师要求的一部分，并不是衡量一篇论文是否合格的全部。

因此判断论文是否能刊登出来，还要经过专业对论文各个方面的审核进一步判断。专家审核的内容就比较专业了一般包括：论文结构、论文创新性、论文实验数据、研究方法、论点是否充足等等。想避免学术不端，就要从思想到行动上按照要求自己撰写，并在投稿前对论文查重率自检，若是超出投稿期刊所要求的查重范围，需要作者通过掌握降重方法降低论文查重率。

语音端点检测综述论文

一般来说,语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。通常认为常用语言中有有限个不同的语音基元，而且可以通过其语音信号的频域或时域特性来区分。这样该方法分为两步实现：第一步，分段和标号把语音信号按时间分成离散的段，每段对应一个或几个语音基元的声学特性。然后根据相应声学特性对每个分段给出相近的语音标号第二步，得到词序列根据第一步所得语音标号序列得到一个语音基元网格，从词典得到有效的词序列，也可结合句子的文法和语义同时进行。模板匹配的方法发展比较成熟，目前已达到了实用阶段。在模板匹配方法中，要经过四个步骤：特征提取、模板训练、模板分类、判决。常用的技术有三种：动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫（HMM）理论、矢量量化（VQ）技术。1、动态时间规整(DTW)语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。所谓端点检测就是在语音信号中的各种段落(如音素、音节、词素)的始点和终点的位置，从语音信号中排除无声段。在早期，进行端点检测的主要依据是能量、振幅和过零率。但效果往往不明显。60年代日本学者Itakura提出了动态时间规整算法(DTW：DynamicTimeWarping)。算法的思想就是把未知量均匀的升长或缩短,直到与参考模式的长度一致。在这一过程中，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模型特征对正。2、隐马尔可夫法(HMM)隐马尔可夫法(HMM)是70年代引入语音识别理论的，它的出现使得自然语音识别系统取得了实质性的突破。HMM方法现已成为语音识别的主流技术，目前大多数大词汇量、连续语音的非特定人语音识别系统都是基于HMM模型的。HMM是对语音信号的时间序列结构建立统计模型，将之看作一个数学上的双重随机过程：一个是用具有有限状态数的Markov链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程。前者通过后者表现出来，但前者的具体参数是不可测的。人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，是由大脑根据语法知识和言语需要(不可观测的状态)发出的音素的参数流。可见HMM合理地模仿了这一过程，很好地描述了语音信号的整体非平稳性和局部平稳性,是较为理想的一种语音模型。3、矢量量化(VQ)矢量量化(VectorQuantization)是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比,矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是：将语音信号波形的k个样点的每一帧，或有k个参数的每一参数帧，构成k维空间中的一个矢量，然后对矢量进行量化。量化时，将k维无限空间划分为M个区域边界，然后将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最小的区域边界的中心矢量值。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量，实现最大可能的平均信噪比。核心思想可以这样理解：如果一个码书是为某一特定的信源而优化设计的，那么由这一信息源产生的信号与该码书的平均量化失真就应小于其他信息的信号与该码书的平均量化失真，也就是说编码器本身存在区分能力。在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，这些方法大致可以分为两类：无记忆的矢量量化和有记忆的矢量量化。无记忆的矢量量化包括树形搜索的矢量量化和多级矢量量化。利用人工神经网络的方法是80年代末期提出的一种新的语音识别方法。人工神经网络(ANN)本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，其强的分类能力和输入-输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。但由于存在训练、识别时间太长的缺点，目前仍处于实验探索阶段。由于ANN不能很好的描述语音信号的时间动态特性，所以常把ANN与传统识别方法结合，分别利用各自优点来进行语音识别。

论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。论文各组成的排序为：题名、作者、摘要、关键词、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献和附录和致谢。下面按论文的结构顺序依次叙述。题目(一)论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。署名(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。引言(三)论文——引言是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。材料方法(四)论文——材料和方法按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志对论文投稿规定办即可。实验结果(五)论文——实验结果应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据、不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。

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 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,:(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,

[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, (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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Each voice has a speech signal endpoint, determine the start point and end point in complex background noise environment to distinguish between speech signals and voice signals or non. It can efficiently realize the voice transmission, storage or through voice implementation person and machine alternation. Endpoint detection in speech signal processing is an important research topic in the field of. In practical application process, first of all, usually the system requirements of the input signal is judged. Use of endpoint detection methods to accurately identify the speech signals the start point and end point. Only in this way can collect real voice data, thereby reducing the amount of data and computation, thereby reducing processing time, improving the transmission efficiency of the objective. 望采纳！借鉴了一下翻译，自己翻译了一下，差不多是这样。

语音端点检测系统论文

你用金山快译就OK了啊

与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就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技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。任务分类和应用根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。其中，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。前端前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。最常用的前端处理有端点检测和语音增强。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波，该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。处理声学特征声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧，帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频，对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。常用的一些声学特征* 线性预测系数LPC：线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。对 LPC的计算方法有自相关法（德宾Durbin法）、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。* 倒谱系数CEP：利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱（LPCCEP），在获得滤波器的线性预测系数后，可以用一个递推公式计算得出。实验表明，使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。* Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP：不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征，Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测 PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，当两个音调的频率差小于临界带宽时，人就会把两个音调听成一个，这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数，但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。声学模型语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型方面的技术。HMM声学建模：马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态（或当前的状态转移）有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。HMM的打分、解码和训练相应的算法是前向算法、Viterbi算法和前向后向算法。语音识别中使用HMM通常是用从左向右单向、带自环、带跨越的拓扑结构来对识别基元建模，一个音素就是一个三至五状态的HMM，一个词就是构成词的多个音素的HMM串行起来构成的HMM，而连续语音识别的整个模型就是词和静音组合起来的HMM。上下文相关建模：协同发音，指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响，从而使模型能更准确地描述语音，只考虑前一音的影响的称为Bi- Phone，考虑前一音和后一音的影响的称为Tri-Phone。英语的上下文相关建模通常以音素为基元，由于有些音素对其后音素的影响是相似的，因而可以通过音素解码状态的聚类进行模型参数的共享。聚类的结果称为senone。决策树用来实现高效的triphone对senone的对应，通过回答一系列前后音所属类别（元/辅音、清/浊音等等）的问题，最终确定其HMM状态应使用哪个senone。分类回归树CART模型用以进行词到音素的发音标注。语言模型语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中N-Gram简单有效，被广泛使用。N-Gram：该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（Perplexity）来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型表示这一文本平均的分支数，其倒数可视为每个词的平均概率。平滑是指对没观察到的N元组合赋予一个概率值，以保证词序列总能通过语言模型得到一个概率值。通常使用的平滑技术有图灵估计、删除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。搜索连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。 N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。系统实现语音识别系统选择识别基元的要求是，有准确的定义，能得到足够数据进行训练，具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模，汉语的协同发音不如英语严重，可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力，会使得性能急剧下降。听写机：大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数，识别时，将基元串接成词，词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率，形成循环结构，用Viterbi算法进行解码。针对汉语易于分割的特点，先进行分割再对每一段进行解码，是用以提高效率的一个简化方法。对话系统：用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限，对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统，其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器，识别产生的N-best候选或词候选网格，由语法分析器进行分析获取语义信息，再由对话管理器确定应答信息，由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限，也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。自适应与强健性语音识别系统的性能受许多因素的影响，包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等等。提高系统鲁棒性，是要提高系统克服这些因素影响的能力，使系统在不同的应用环境、条件下性能稳定；自适应的目的，是根据不同的影响来源，自动地、有针对性地对系统进行调整，在使用中逐步提高性能。以下对影响系统性能的不同因素分别介绍解决办法。解决办法按针对语音特征的方法（以下称特征方法）和模型调整的方法（以下称模型方法）分为两类。前者需要寻找更好的、高鲁棒性的特征参数，或是在现有的特征参数基础上，加入一些特定的处理方法。后者是利用少量的自适应语料来修正或变换原有的说话人无关（SI）模型，从而使其成为说话人自适应（SA）模型。说话人自适应的特征方法有说话人规一化和说话人子空间法，模型方法有贝叶斯方法、变换法和模型合并法。语音系统中的噪声，包括环境噪声和录音过程加入的电子噪声。提高系统鲁棒性的特征方法包括语音增强和寻找对噪声干扰不敏感的特征，模型方法有并行模型组合PMC方法和在训练中人为加入噪声。信道畸变包括录音时话筒的距离、使用不同灵敏度的话筒、不同增益的前置放大和不同的滤波器设计等等。特征方法有从倒谱矢量中减去其长时平均值和RASTA滤波，模型方法有倒谱平移。微软语音识别引擎微软在office和vista中都应用了自己开发的语音识别引擎，微软语音识别引擎的使用是完全免费的，所以产生了许多基于微软语音识别引擎开发的语音识别应用软件，例如《语音游戏大师》《语音控制专家》《芝麻开门》等等软件。语音识别系统的性能指标语音识别系统的性能指标主要有四项。①词汇表范围：这是指机器能识别的单词或词组的范围，如不作任何限制，则可认为词汇表范围是无限的。②说话人限制：是仅能识别指定发话者的语音，还是对任何发话人的语音都能识别。③训练要求：使用前要不要训练，即是否让机器先“听”一下给定的语音，以及训练次数的多少。④正确识别率：平均正确识别的百分数，它与前面三个指标有关。小结以上介绍了实现语音识别系统的各个方面的技术。这些技术在实际使用中达到了较好的效果，但如何克服影响语音的各种因素还需要更深入地分析。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入，但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点，针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题，而四声等汉语本身特有的问题也有待解决。

本科毕业论文抽检试点

这样做可以让那些对论文草草了事，提高本科生的论文写作水平，端正学生们的态度，提高毕业生的质量都起到了非常大的作用。

论文抽检，此前主要在博士硕士学位论文中进行。自2021年开始，本科毕业论文教育部也开始抽查了。本科毕业论文抽检重点是考察本科生基本学术规范和基本学术素养。本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。省级教育行政部门采取随机抽取的方式确定抽检名单，抽检论文要覆盖本地区所有本科层次普通高校及其全部本科专业。初评阶段，每篇论文送3位同行专家，3位专家中有2位以上（含2位）专家评议意见为“不合格”的毕业论文，将认定为“存在问题毕业论文”。3位专家中有1位专家评议意见为“不合格”，将再送2位同行专家进行复评。复评阶段，2位复评专家中有1位以上（含1位）专家评议意见为“不合格”，将认定为“存在问题毕业论文”。对涉嫌存在抄袭、剽窃、伪造、篡改、买卖、代写等学术不端行为的毕业论文，高校要按照相关程序进行调查核实，对查实的应依法撤销已授予学位，并注销学位证书。

综述：会有论文抽检的现象。

本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。省级教育行政部门采取随机抽取的方式确定抽检名单，抽检论文要覆盖本地区所有本科层次普通高校及其全部本科专业。

教育部发文抽检本科论文：

教育部印发《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》（以下简称《办法》），启动本科毕业论文（设计）（以下简称本科毕业论文）抽检试点工作，旨在督促高校落实立德树人根本任务，推动高校加强培养过程管理、把好毕业出口质量。

以上内容参考教育部-本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）

双非本科毕业后论文会被抽查。

1月7日，教育部印发《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》，要求自2021年1月1日起，启动本科毕业论文（设计）抽检试点工作，要求抽检每年进行一次，抽检对象为上一学年度授予学士学位的论文，抽检比例原则上应不低于2%。

本科毕业论文抽检重点：

《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》强调，本科毕业论文抽检重点将对选题意义、写作安排、逻辑构建、专业能力以及学术规范等进行“合格性”考察。

教育部相关负责人特别强调，博士硕士学位论文抽检重点考察研究生创新性和科研能力，本科毕业论文抽检则重点考察本科生基本学术规范和基本学术素养。

如今，查重率已无法作为单一标准来划定本科毕业论文的合格与否，《办法》要求，省级教育行政部门利用抽检信息平台对抽检论文进行学术不端行为检测，结果供专家评审参考，同时还要采取随机匹配方式组织同行专家对抽检论文进行评议，提出评议意见。