核典型相关分析算法的多特征融合情感识别

为了提高情感识别的正确率,针对单模情感特征及传统特征融合方法识别低的缺陷,提出了一种核典型相关分析算法(KCCA)的多特征(multi-features)融合情感识别方法(MF-KCCA)。分别提取语音韵律特征和分数阶傅里叶域表情特征,利用两种特征互补性,采用KCCA将它们进行融合,降低特征向量的维数,利用最近邻分类器进行情感分类和识别。采用加拿大瑞尔森大学数据库进行仿真实验,结果表明,MF-KCCA有效提高了语音情感的识别率。     

基于情感上下文的语音情感推理算法

针对前后相邻情感语句的情感变化存在相互关联的特性,提出基于情感上下文的情感推理算法.该算法首先利用传统语音情感特征和上下文语音情感特征分别识别待分析情感语句的情感状态,然后借助情感交互矩阵及两类情感特征识别结果的置信度对待测试语句的情感状态进行融合推理.在此基础上,建立语音情感上下文推理规则,利用该规则根据相邻语句的情感状态对待分析情感语句情感状态进行调整,最终得出待分析情感语句所属的情感类别.在自行录制的包含6种基本情感数据库上的实验结果表明,与仅采用声学特征的方法相比,文中提出方法平均识别率提高12.17%.     

情感语音合成中韵律参数的基频研究

在语音合成技术的研究中,情感语音合成是当前研究的热点.在众多研究因素中,建立恰当的韵律模型和选取好的韵律参数是研究的关键,它们描述的正确与否,直接影响到情感语音合成的输出效果.为了攻克提高情感语音自然度这一难点,对影响情感语音合成技术韵律参数进行了分析,建立了基于关联规则的情感语音韵律基频模型.本文通过研究关联规则、改进数据挖掘Apriori算法并由此来获得韵律参数中基频变化规则,并为情感语音合成的选音提供指导和帮助.     

基于关联规则的藏语语音韵律参数提取

韵律规则对于语音识别和语音合成具有重要意义,韵律特征参数的描述正确与否直接影响合成系统的输出.为了提高藏语语音合成中语音的自然度,本文研究了基于数据挖掘中的关联规则来发现韵律参数之间的相互关系,并基于关联规则算法获得藏语韵律参数中基频参数的变化规则,这些规则可以为藏语语音合成系统的选音提供帮助.     

基于粒子群优化神经网络的语音情感识别

提出了一种基于粒子群优化算法的人工神经网络,并把它应用到语音情感识别系统中。依据情感的维度空间模型,分别提取了韵律特征与音质特征,研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化。利用粒子群优化算法(PSO)训练随机产生的初始数据,优化神经网络的连接权值和阈值,快速地实现网络的收敛。在实验中比较了BP神经网络、RBF神经网络与PSO神经网络分别用于语音情感识别的识别率,PSO神经网络的平均识别率高于BP神经网络6.7%,高于RBF神经网络5.4%。结果显示,粒子群优化神经网络用于语音情感识别提高了识别性能。     

语音合成中的韵律关联模型

基于大规模语音数据库的文语转换系统(Text-to-Speech , TTS)中,如何选取合适的语音基元是提高合成语音自然度的重要因素。本文研究了连续语流中的韵律关联现象,提出了包含韵律关联参数的汉语韵律特征参数集,基于数据挖掘中的关联规则模型(Association Rules Model)建立韵律关联模型,并将该模型应用于基元选取。实验表明,该方法有效地利用了语音基元的韵律及关联信息,符合人耳的知觉感受,使得合成语音自然度的主观评测MOS(Mean Opinion Score)得分与不考虑韵律关联时的结果相比提高了12.22%(3.49/3.11)。     

基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法

针对在生物信息网络中对复杂和大规模的数据集进行挖掘时所出现的算法挖掘精度低、运行速度慢、内存占用大等问题,提出一种基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法.该算法结合网络数据集之间的关联映射关系,从而确定网络数据集的关联规则,并引入挖掘因子和相对误差来提高算法的挖掘精度;根据多维子空间中数据集之间的关联程度进行子空间区分以及子空间内数据集区分,从而实现对不同数据集的有效挖掘.在实验中,对不同数据集数量下的算法内存占用情况、算法挖掘精度、算法运行时间进行仿真,从实验结果可以看出基于关联规则映射的挖掘算法可以有效地提高挖掘精度,在减少内存占用和提升计算速度上也具有一定的优势.     

中文微博观点句识别及要素抽取研究

研究中文微博情感分析中的观点句识别及要素抽取问题。在观点句识别方面,提出了一种利用微博中的情感词和 情感影响因子计算微博语义情感倾向的新算法;在观点句要素抽取方面,利用主题词分类及关联规则,辅以一系列剪枝、筛选和定界规则抽取评价对象。通过观点句识别和观点句要素抽取结果的相互过滤,进一步提高召回率。实验数据采用第六届中文倾向性分析评测所发布的数据,结果表明,本文方法在观点句识别和要素抽取方面能够取得较好的效果,观点句识别的精确率、召回率入F值分别为95.62%,54.10%及69.10%;观点句要素抽取的精确率、召回率以及F值分别为22.07%,12.66%和16.09%。     

基于广义回归神经网络的情感语音韵律特征预测

韵律特征是语音信号中情感信息的主要表征之一。为了更好地进行情感语音合成的研究,本文通过提取普通话情感语音的韵律特征进行分析,采用广义回归神经网络构建了一个情感语音韵律特征预测模型,并根据所提取的测试集数据文本语境信息进行韵律特征预测,实验获得了相应的结果。实验结果表明,情感语音韵律特征预测效果较好。     

负关联规则挖掘与特征词抽取融合的局部反馈查询扩展

针对现有信息检索系统中存在的词不匹配问题,本文提出一种基于负关联规则挖掘与特征词抽取融合的局部反馈查询扩展算法。该算法首先从前列n篇初检局部文档中抽取特征词,建立特征词库;然后,对特征词库挖掘同时含有查询词和非查询词的频繁项集和非频繁项集,由此挖掘前件是查询项的负关联规则,提取负关联规则的后件作为负关联特征词,计算负关联特征词与原查询的相关性,根据相关性在特征词库中删除负关联特征词,将余下的特征词作为最终扩展词,和原查询组合成新查询实现查询扩展。实验结果表明,该算法能有效地提高和改善信息检索性能。     

NTFS下文件隐藏方式研究

开放环境下信息的安全与保护有着重要的研究价值。对待隐藏文件无需专门分配存储空间,而是将其转移存储到系统文件的内部碎片中。隐藏文件的文件名、带路径的宿主文件名及二者对应关系加密后分别存放在两个普通文件中。实验及研究表明此种方式能够对数据做到深度隐藏。     

基于透明度的目标提取的研究

景象提取的目的是将数字图像中的景物从背景中分离出来,为了更好地实现这一目的,微软亚洲研究院Jian Sun等人于2004年提出Poisson Matting方法.该方法将透明度(α值)作为图像的一种内在属性,变分地寻求其最优解,来达到目标提取的目的.主要介绍Poisson算法,针对Poisson算法中程序运行时间比较长的问题,对算法中耗用时间多的两个步骤:图像初始α值的计算以及前景图像F、背景图像B的计算进行了改进,在VC6.0中进行了实现,并取得了较好效果.     

CSCW系统中协同感知的研究

协同感知理论的研究与应用是计算机支持的协同工作的重要研究内容之一.在研究分析了传统的协同感知所依赖的CSCW体系结构的基础上,提出了一种基于P2P的三层结构的协同感知框架,该架构很适合于CSCW中项目可以划分为若干个相对独立的模块的情形.最后对该框架的具体感知模块进行了分析,并讨论了下一步研究将要解决的问题.     

基于XQuery查询优化的研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准,随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML 数据的查询方法.但是,很多查询方法都有各自的局限性.利用有意义的最小公共实体结构EntityInMLCAS(Entity In Meaning Lowest Common Ancestor Structure)原理,提出一种优化查询方法.同时采用堆栈技术的方法对XML文档结点树进行自顶向下的遍历,该方法大大提高了优化查询的速度.     

基于RBAC的WEB环境下OA系统权限控制的研究

WEB环境下OA(Office Automation)系统的权限控制是一个热点问题.针对此问题详细介绍了一种实用的解决方法--基于角色访问控制模型的方法,并在此基础上根据实际项目重点阐述了RBAC数据库的设计方法,以及基于RBAC数据库的权限控制的设计方法,最后给出权限子系统的具体配置步骤,并给出实际运行结果.     

基于集群拓扑结构的工作流调度研究

针对MapReduce的默认调度策略先进先出(FIFO)在执行任务时考虑本地性调度带来的任务等待时间长、资源利用率不高和没有考虑任务的优先级等问题,提出一种基于集群拓扑结构的工作流实时调度算法。MapReduce在对工作流进行Map处理时,首先根据taskTracker的计算能力和数据大小对map阶段工作流的完成时间进行估计,得到一个完成时间隶属函数,然后再利用集群的拓扑结构,得到taskTracker在集群中的距离隶属函数,根据这两个隶属函数来对集群中的taskTracker在工作流处理时间和数据传输时间进行综合性能评估,这样可以有效地缩短任务的等待时间并提高资源的利用率。同时该算法采用对作业进行优先级划分的方式,满足不同类型作业的需求。大量的实验结果表明:该优化策略在平均完成时间和平均等待时间方面要优于FIFO算法,可以有效提高工作流处理的实时性。     

基于MapReduce工作流优化器的研究

对MapReduce工作流的优化主要是通过对MapReduce栈的优化实现的。针对MapReduce工作流的优化问题,首先,提出相关概念;其次,介绍MapReduce工作流基于成本的优化过程;然后,通过实例阐述MapReduce工作流中的数据流依赖和资源依赖关系。基于此,提出3种MapReduce工作流优化器,并对其进行端对端的评估。最后,通过实验评估工作流优化器的优化开销并对比分析了这3种工作流优化器。     

基于MDA的构件开发方法的研究

在对目前构件技术研究的现状进行分析的基础上,详细讨论了MDA（Model-Driven Architecture）方法产生的背景及其涉及的核心技术,论述了MDA对软件开发产生的深远意义,提出了一种基于MDA的构件开发方法MDAC,并从不同的层次分析了MDAC方法的体系结构,主要包括模型分类、构件建模框架、模型转换实现、构件开发过程、建模工具等内容。     

基于Google Earth的增值服务研究

介绍基于Google Earth应用系统开发的基础知识和模式,分析了Google Earth增值业务架构,提出了基于J2EE的KMLServer增值服务器框架,并给出了一个KML Server应用范例。