基于虚拟不定长的语音库裁剪方法

语音库裁剪或语音库去冗余,是大语料库语音合成技术的一个重要问题.提出了虚拟不定长替换的概念,以弥补不定长的损失.结合合成使用变体的频度,构建了语音库裁剪算法StaRp-VPA.该算法能够以任意比例裁剪语音库.实验表明:当裁剪率小于50%时,合成自然度几乎没有下降;当裁剪率大于50%时,合成自然度也不会严重降低.     

一种基于聚类分组的虚拟机镜像去冗余方法

随着云计算的兴起,虚拟化技术使用也越来越广泛,虚拟机正逐步取代物理机,成为应用服务的部署环境.出于灵活性、可靠性等方面的需求,虚拟机镜像急剧增长,如何高效地、经济地管理这些镜像文件已成为一个很有挑战性的研究热点.由于虚拟机镜像之间存在大量重复性的数据块,高效的去冗余方法对于虚拟机镜像管理至关重要.然而,传统的去冗余方法由于需要巨大的资源开销,会对平台中托管的虚拟机性能造成干扰,因而并不适用于云环境.提出了一种局部去冗余的方法,旨在优化镜像去冗余过程.其核心思想是:将全局去冗余变成局部去冗余,从而降低去冗余算法的空间复杂度,以达到减少操作时间的目的.该方法利用虚拟机镜像相似性作为启发式规则对虚拟机镜像进行分组,当一个新的镜像到来时,通过统计抽样的方法为镜像选取最为相似的分组进行去冗余.实验结果表明:该方法可以通过牺牲1%左右的存储空间,缩短50%以上的去冗余操作时间.     

一种基于格的隐私保护聚类数据挖掘方法

由于云计算的诸多优势,用户倾向于将数据挖掘和数据分析等业务外包到专业的云服务提供商,然而随之而来的是用户的隐私不能得到保证.目前,众多学者关注云环境下敏感数据存储的隐私保护,而隐私保护数据分析的相关研究还比较少.但是如果仅仅为了保护数据隐私,而不对大数据进行挖掘分析,大数据也就失去了其潜在的巨大价值.本文提出了一种云计算环境下基于格的隐私保护数据发布方法,利用格加密构建隐私数据的安全同态运算方法,并且在此基础上实现了支持隐私保护的云端密文数据聚类分析数据挖掘服务.为保护用户数据隐私,用户将数据加密之后发布到云服务提供商,云服务提供商利用基于格的同态加密算法实现隐私保护的k-means、隐私保护层次聚类以及隐私保护DBSCAN数据挖掘服务,但云服务提供商并不能直接访问用户数据破坏用户隐私.与现有的隐私数据发布方法相比,论文的隐私数据发布基于格的最接近向量困难问题（CVP）和最短向量困难问题（SVP）,具有很高的安全性.同时算法有效保持了密文数据间距离的精确性,与现有研究相比挖掘结果也具有更高的精确性和可用性.论文对方法的安全性进行了理论分析并设计实验对提出的隐私保护数据挖掘方法效率进行评估,实验结果表明本文提出的基于格的隐私保护数据挖掘算法与现有的方法相比具有更高的数据分析精确性和更高的计算效率.     

一种特征加权的聚类算法框架

为了考虑数据各维特征对聚类的不同贡献,并把有监督特征评价方法应用到无监督分类问题中,提出一种特征加权的聚类算法框架.该框架首先通过某种聚类算法对数据聚类,然后,根据聚类结果,采用有监督特征评价方法学习各维特征的权值,再根据特征权值重新聚类,之后再次学习特征权值,该过程反复迭代,直至算法收敛或达到指定的迭代次数.欧几里德空间内基于距离、基于密度的聚类算法均适用于本框架.基于本框架,采用模糊C均值聚类算法(FCM)、密度聚类算法(DBSCAN),并通过信息增益特征评价、ReliefF特征评价方法,对多个UCI数据集进行了实验,验证了该框架的有效性.     

一种基于CD-Tree的高效聚类算法

基于网格的聚类算法可以高效处理低维的海量数据.然而,对于维数较高的数据集,生成的单元数过多导致算法的效率较低.CD-Tree是一种只保存非空单元的索引结构,基于CD-Tree设计了新的基于网格的聚类算法,利用CD-Tree的优点提高了传统的基于网格的聚类算法的效率.此外,该算法聚类时只需访问稠密单元,设计了优化策略,在聚类之前剪枝掉非稠密单元,进一步提高了算法的效率.实验表明,与传统的聚类算法相比,基于CD-Tree的聚类算法有更好的可伸缩性.     

一种基于内容特性的文本聚类方法

在基于概率模型的聚类中,簇模型对数据分布的拟合性直接影响着聚类质量。基于内容的文本数据分布的复杂性导致单一因素的簇模型无法准确拟合文本数据的分布特征。该文认为文本基于内容的分布特性主要受主题内容和通用写作方式影响,给出了一种基于主题模型和通用模型的混合簇模型和基于该簇模型的文本聚类方法。实验表明该聚类方法较单一因素的簇模型具有更好的拟合性,聚类质量 更好。     

一种优化的基于网格的聚类算法

聚类是数据挖掘领域中一个重要的研究课题．与其它算法相比，基于网格的聚类算法可以高效处理低维的海量数据．然而，由于划分的单元数与数据的维数呈指数增长，因此对于维数较高的数据集，生成的单元数过多，导致算法的效率较低．本文基于CD—Tree设计了新的基于网格的聚类算法，该算法的效率远高于传统的基于网格聚类算法的效率．此外，本文设计了一种剪枝优化策略，以提高算法的效率．实验表明，与传统的聚类算法相比，基于CD-Tree的聚类算法在数据集的大小及维度的可伸缩性方面均有显著提高．     

一种新的基于模糊聚类的镜头检索方法

镜头检索是基于内容的视频检索的重要内容,而镜头内部内容往往是变化的,这给镜头检索带来了很大的困难。为了描述这种镜头内部的不一致性,这里首次使用模糊聚类的方法,把镜头分为多个等价类,等价类内部内容是一致的,这些等价类客观全面地描述了镜头内部内容的变化。把这些等价类用于镜头检索,获得了良好的检索结果。实验对比结果也证实了该方法的有效性。     

一种基于密度聚类的一般观点——拓扑聚类

针对基于密度的空间聚类及其变种提出了拓扑的概念。给出了聚类拓扑结构的定义,把簇定义为多种拓扑连通集合。此外,运用全新的拓扑思想改进典型的算法,提出了一种拓扑聚类的新算法。实例证明此算法有效。     

A Metrical Model of Prosody for Multilingual TTS

The model of prosody used in the Aculab TTS system is unusual in several respects. Firstly, it is based firmly on current metrical theories of prosody. Secondly, it is entirely knowledge-based: there are no stochastic components in the model. Thirdly, it makes use of a quasi-random element to avoid the predictability of conventional synthetic prosody. Fourthly, it is specifically designed for multilingual use: it currently handles several Germanic and Romance languages.     

A Randomized Approach for Patch-based Texture Synthesis using Wavelets

We present a wavelet‐based approach for selecting patches in patch‐based texture synthesis. We randomly select the first block that satisfies a minimum error criterion, computed from the wavelet coefficients (using 1D or 2D wavelets) for the overlapping region. We show that our wavelet‐based approach improves texture synthesis for samples where previous work fails, mainly textures with prominent aligned features. Also, it generates similar quality textures when compared against texture synthesis using feature maps with the advantage that our proposed method uses implicit edge information (since it is embedded in the wavelet coefficients) whereas feature maps rely explicitly on edge features. In previous work, the best patches are selected among all possible using a L2 norm on the RGB or grayscale pixel values of boundary zones. The L2 metric provides the raw pixel‐to‐pixel difference, disregarding relevant image structures — such as edges — that are relevant in the human visual system and therefore on synthesis of new textures.