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基于字典稀疏优化和聚类分解的语音转换研究

基于字典稀疏优化和聚类分解的语音转换研究

作者：孙玮苏州大学

学位级别：硕士

语音转换是指将一个说话人的个性特征转换为另一个说话人的个性特征,同时保持语义不变。语音转换涉及语音信号预处理、特征参数提取、语音合成等多个方面。对语音转换的研究可以促进说话人识别、语音增强和语音编码等领域的发展。此外,... 详细信息

语音转换是指将一个说话人的个性特征转换为另一个说话人的个性特征,同时保持语义不变。语音转换涉及语音信号预处理、特征参数提取、语音合成等多个方面。对语音转换的研究可以促进说话人识别、语音增强和语音编码等领域的发展。此外,语音转换具有广阔的应用前景,如说话人伪装身份通信、定制个性化声音、智能配音等。本文在非负矩阵分解（Nonnegative Matrix Factorization,NMF）的基础上,提出了一种基于字典稀疏优化的语音转换算法。该方法使用Mel滤波的方式降低语音特征维度,构建低维语音字典,之后利用字典稀疏优化算法从字典中选取高代表性的基矢量,从而降低语音字典的尺寸,提高字典稀疏性,降低转换时的计算成本。实验结果表明,该方法得到的字典尺寸和转换语音失真度均低于传统NMF方法。字典平均占用空间约为传统NMF方法的0.22%,转换语音的平均Mel倒谱失真度相较于传统方法下降了 6.87%。为了进一步改善语音转换系统性能,提高转换效率,本文在以上字典稀疏优化的基础上提出了一种字典聚类分解的语音转换方法,利用改进的K-means算法对稀疏优化后的字典进行聚类,将字典分解为多个子字典,然后将每帧语音特征在单个子字典下进行转换。实验结果表明,该方法进一步降低了语音失真,转换效率优于传统NMF方法和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GMM）方法。相较传统NMF方法,转换语音的平均Mel倒谱失真度下降了8.02%,平均特征转换所用时长降低了89.44%。实验结果表明,提出的字典稀疏优化算法和聚类分解转换算法相对传统NMF语音转换方法均在一定程度上提升了语音转换的性能,不仅降低了转换语音的谱失真度,而且大幅度地降低了资源开销。

关键词：语音转换非负矩阵分解聚类分解稀疏优化

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云环境下聚类分解的高维数据混合索引方法

周口师范学院学报 2015年第2期32卷 116-119页

作者：王倩朱变周口师范学院计算机科学与技术学院河南周口466001

针对云计算环境下分布式存储系统的数据索引不支持复杂查询的问题,笔者提出了云环境下聚类分解的高维数据混合索引方法.首先,采用聚类分解方法对分割数据建立树状索引;然后,以叶节点为单位,通过扫描线算法来获取节点内部所有对象的局部... 详细信息

针对云计算环境下分布式存储系统的数据索引不支持复杂查询的问题,笔者提出了云环境下聚类分解的高维数据混合索引方法.首先,采用聚类分解方法对分割数据建立树状索引;然后,以叶节点为单位,通过扫描线算法来获取节点内部所有对象的局部最近邻结果;最后,依据计算的结果得出启发式的裁剪距离.在单节点最近邻计算中,第二个阶段获取外部的最近邻对象采用范围查询算法.实验分析表明,在查询效率上该索引方法高于单纯的聚类方法.与M-tree、顺序查找、iDisance相比,基于聚类分解的混合索引方法在高维查询模式下具有良好的查询效率和负载均衡.

关键词：云计算聚类分解混合索引高维查询

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混合超启发式算法求解复杂两级车辆路径问题

云南大学学报（自然科学版） 2024年第1期46卷 23-37页

作者：尹丹胡蓉钱斌郭宁昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

针对模糊需求下的绿色两级车辆路径问题,以最小化车辆运营成本和油耗成本之和为优化目标,提出一种混合超启发式算法进行求解.首先,考虑两级问题解空间庞大且相互耦合,设计一种聚类分解策略将该问题分解为多个子问题,以合理缩小问题搜索... 详细信息

针对模糊需求下的绿色两级车辆路径问题,以最小化车辆运营成本和油耗成本之和为优化目标,提出一种混合超启发式算法进行求解.首先,考虑两级问题解空间庞大且相互耦合,设计一种聚类分解策略将该问题分解为多个子问题,以合理缩小问题搜索空间;然后,提出增强超启发式分布估计算法(enhanced hyperheuristic estimation of distribution algorithm,EHHEDA)对各个子问题进行求解,进而获得原问题的解.EHHEDA基于超启发式算法框架,在高层策略域设计一种基于三维概率模型的分布估计算法,动态确定由底层操作域中各搜索算子所组成的排列(即高层个体),可有效控制和引导整个算法的搜索行为;同时,在底层操作域设计10种有效邻域搜索算子,并加入重升温操作的模拟退火机制作为问题解(即底层个体)的接受准则,有利于在问题解空间中执行深入搜索.仿真实验结果表明,所提出的算法在大多数测试集上优于近年来用于求解类似问题的算法,验证了所提出算法的有效性.

关键词：绿色两级车辆路径问题模糊需求聚类分解超启发式算法分布估计算法模拟退火

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基于进化论思想的Web文档聚类分析

计算机工程 2005年第8期31卷 162-164页

作者：王维林屈志毅高云龙兰州大学计算机系兰州730000

采用的聚类思想是,不替换随机选取的聚类代表,按语义相关的原则界定对象,合并相似度较大的聚类,分解稀疏聚类,对未有归宿的对象再给机会聚类。

关键词： Web挖掘模糊聚类聚类合并聚类分解

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基于查询采样的高维数据混合索引

软件学报 2008年第8期19卷 2054-2065页

作者：张军旗周向东施伯乐北京大学信息科学技术学院智能科学系复旦大学计算机与信息技术系上海200433

为了改进高维数据库查询的效率,通常需要根据数据分布来选择合适的索引策略.然而,经典的分布模型难以解决实际应用中图像、视频等高维数据复杂的分布估计问题.提出一种基于查询采样进行数据分布估计的方法,并在此基础上提出了一种支持... 详细信息

为了改进高维数据库查询的效率,通常需要根据数据分布来选择合适的索引策略.然而,经典的分布模型难以解决实际应用中图像、视频等高维数据复杂的分布估计问题.提出一种基于查询采样进行数据分布估计的方法,并在此基础上提出了一种支持最近邻查询的混合索引,即针对多媒体数据分布的不均匀性,自适应地对不同分布的数据使用不同的索引结构,建立统一的索引结构.为了实现混合索引,采用构造性方法:首先通过聚类分解分割数据并建立树状索引;然后使用查询采样算法,对数据实际分布进行估计;最后根据数据分布的特性,把稀疏数据从树状索引中剪裁出来,进行基于顺序扫描策略的索引,而分布比较密集的数据仍然保留在树状索引中.在4个真实的图像数据集上进行了充分的实验,结果显示,该索引方法明显优于iDistance,M-Tree等度量空间索引,在维数达到336时,查询效率仍高于顺序扫描.实验结果显示,该查询采样算法在采样数据量仅为N^(1/2)(N为数据量)的情况下即可获得满足索引需要的分布估计结果.

关键词：最近邻查询采样高维索引边缘数据聚类分解

学习型蚁群算法求解一类复杂两级车辆路径问题

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系统仿真学报 2023年第11期35卷 2476-2495页

作者：陈雪胡蓉王辉李作成钱斌李熠胥昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 红塔烟草(集团)有限公司昭通卷烟厂云南昭通657000

针对考虑同时取送货的绿色两级车辆路径问题,以最小化带碳排放成本的总运输成本为优化目标,提出一种结合聚类分解的学习型蚁群优化算法。针对两级问题相互耦合的特点,采用基于距离的聚类算法将原问题分解为一组子问题,提出一种学习型蚁... 详细信息

针对考虑同时取送货的绿色两级车辆路径问题,以最小化带碳排放成本的总运输成本为优化目标,提出一种结合聚类分解的学习型蚁群优化算法。针对两级问题相互耦合的特点,采用基于距离的聚类算法将原问题分解为一组子问题,提出一种学习型蚁群优化算法对各子问题进行求解,进而获得原问题的解。提出一种考虑问题结构特征的三维概率矩阵作为信息素矩阵,用于学习优质解的优良特征信息,以提高算法的全局搜索能力;提出一种考虑算法行为特征的局部搜索策略,用于学习所设计的六种邻域算子的搜索信息,以提高算法的局部搜索能力。通过仿真实验和算法比较,验证了所提算法的有效性。

关键词：绿色两级车辆路径问题蚁群优化聚类分解学习三维概率矩阵同时取送货

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结合聚类的改进HGS求解复杂车辆路径问题

电脑知识与技术 2023年第9期19卷 5-8页

作者：黄静王亚彬白梅娟闫聚兵侯帅王杨洋河北工程大学河北邯郸056038 陆军工程大学石家庄校区河北石家庄050003 中天钢铁集团(南通)有限公司江苏南通226151

提出一种结合聚类分解策略的改进饥饿游戏搜索算法(Improved Hunger Games Search Algorithm Based on Cluster Decomposition,IHGS_CD)来求解带时间窗的多供应方车辆路径问题(MDVRP_TW)。首先,采用基于K-means的平衡约束聚类算法,将MDVRP_TW合理分解为一系列带时间窗的单供应方车辆路径子问题(VRP_TW);其次,提出一种改进饥饿游戏搜索算法(Improved Hunger Games Search Algorithm,IHGS)求解分解后的各子问题(VRP_TW),从而获得原问题的解。IHGS引入个体精度约束参数来控制个体继续迭代,从而有效控制个体精度以提高算法的全局最优解。最后,通过实验验证了所提IHGS_CD的有效性。

关键词：车辆路径问题多供应方时间窗聚类分解改进饥饿游戏搜索算法

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结构化数据存储结构的索引方法研究仿真

计算机仿真 2022年第7期39卷 319-322,361页

作者：张天一张杰松清华大学微电子与纳电子学系北京100084 大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116024

由于已有方法没有通过模糊聚类算法对数据进行分割处理,导致查询时间、索引构建时间以及通信开销增加,查询正确率下降等问题,提出一种基于查询采样的结构化数据存储索引方法。优先利用模糊聚类算法对结构化数据进行分割处理,构建树状索... 详细信息

由于已有方法没有通过模糊聚类算法对数据进行分割处理,导致查询时间、索引构建时间以及通信开销增加,查询正确率下降等问题,提出一种基于查询采样的结构化数据存储索引方法。优先利用模糊聚类算法对结构化数据进行分割处理,构建树状索引;通过查询采样算法估计数据的分布情况;根据数据分布特征,将稀疏数据在树状索引中裁剪出来,结合顺序搜索策略完成结构化数据存储索引。仿真结果表明,所提方法能够更好地实现结构化数据存储索引。

关键词：查询采样结构化数据存储索引聚类分解

低油耗多车场多车型车辆路径问题的模型及算法研究

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低油耗多车场多车型车辆路径问题的模型及算法研究

作者：李洋昆明理工大学

学位级别：硕士

随着流配送的日益发展,为扩大企业业务,更及时地满足客户需求,许多企业都建立多个配送中心,并提供多种车型来适用各种不同类型的货物。同时,各国政府对环保日益要求越来越严格,考虑燃油消耗和碳排放等因素的低能耗车辆配送已开始受到重... 详细信息

随着流配送的日益发展,为扩大企业业务,更及时地满足客户需求,许多企业都建立多个配送中心,并提供多种车型来适用各种不同类型的货物。同时,各国政府对环保日益要求越来越严格,考虑燃油消耗和碳排放等因素的低能耗车辆配送已开始受到重视。此外,日益激烈的市场竞争逼迫企业注重降低物流配送成本和提高客户满意度。在此背景下,研究带时间窗的低油耗多车场多车型车辆路径问题(low-fuel-consumption multi-depot heterogeneous-fleet vehicle routing problem with time windows,LMHFVPR＿TW),具有十分重要的现实意义。本文针对带时间窗的低油耗多车场多车型车辆路径问题(LMHFVPR＿TW)和求解该问题的智能算法研究如下:首先,在问题的分解阶段,由于该问题具有强约束、大规模和NP-Hard等复杂性,为有效控制问题的求解规模并合理引导算法在优质解区域搜索,根据问题特点设计两种基于K-means的聚类策略,将LMHFVPR＿TW合理分解为一系列带时间窗的低能耗单车场单车型车辆路径子问题(low-energy-consumption vehicle routing problem with time windows,LVRP＿TW)。其次,在问题的求解阶段采用两阶段优化,第一阶段针对每个LVRP＿TW进行序优化。为获得每个子问题LVRP＿TW的优质解,本文提出一种增强蚁群算法(enhanced ant colony optimization,EACO)求解分解后的各子问题(LVRP＿TW),进而获得原问题的解。EACO不仅引入信息素挥发系数控制因子进一步动态调节信息素挥发系数,从而有效控制信息素的挥发以提高算法的全局搜索能力,而且设计基于多种变邻域操作的改进两阶段变邻域局部搜索(improved two-stage variable neighborhood search,ITVNS)来增强算法的局部搜索能力。第二阶段优化在第一阶段优化的基础上进行车辆的速度优化。为使得每个子问题LVRP＿TW的油耗以及时间窗惩罚进一步降低,本文提出一种基于改进混合差分进化算法(improved hybrid differential evolution,IHDE)的速度优化算法(speed optimization argrithm,SOA)对上述每个子问题LVRP＿TW的最优解进行车辆行驶速度的优化。通过建立评价函数和迭代次数的关系式来改变自适应缩放比例因子的方法可在一定程度上抑制了DE的过早收敛的问题。此外,在算法的选择阶段加入模拟退火算法(simulated annealing,SA)以增强其全局搜索能力。通过采用IHDE对车辆速度进行优化后,从而提升各个LVRP＿TW解的质量,最终进一步获得LMHFVPR＿TW的更优解。最后,仿真实验和算法比较验证了所提EACO＿CD＿SOA是求解LMHFVRP＿TW的有效算法。

关键词：低能耗车辆路径问题多车场多车型时间窗聚类分解增强蚁群算法混合差分进化算法速度优化